RICERCA ITALIANA     

PICTURE: Tecniche di Pianificazione e Controllo Intelligente per la Robotica in Ambienti non Strutturati

Università degli Studi di Cassino

Abstract

Il programma di ricerca si propone di coordinare l’attività di una parte della comunità italiana di Automatica operante nel settore della Robotica per lo sviluppo di tecniche di pianificazione e controllo di sistemi robotici da impiegarsi per lo svolgimento di compiti in ambienti non strutturati. Le tematiche considerate sono essenziali per consentire un incremento del grado di autonomia con cui un sistema robotico mobile può affrontare e portare a compimento lo svolgimento di un compito nelle condizioni, frequenti nelle applicazioni di servizio, in cui il grado di conoscenza aprioristica dello stato ambientale è intrinsecamente basso (p.es., in presenza di altri corpi mobili) o addirittura nullo (p.es, in compiti di esplorazione). In tale scenario, le linee principali su cui si articolano le attività di ricerca oggetto del programma riguardano le tecniche di fusione sensoriale, gli algoritmi di localizzazione del robot e di costruzione della mappa ambientale in simultanea, le tecniche di controllo basate su retroazione multi-sensoriale, l’uso di sistemi di locomozione per terreni accidentati, il coordinamento di sistemi veicolo-manipolatore, nonché la pianificazione ed il controllo del moto di squadre di robot composte da un insieme di veicoli autonomi. Una particolare attenzione è infine rivolta agli aspetti specifici delle applicazioni robotiche in ambienti sottomarini. <<<

Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca

Stefano CHIAVERINI Università degli Studi di CASSINO

Obiettivo del Programma di Ricerca

Lo sviluppo di sistemi robotici per applicazioni di servizio richiede il superamento di diversi problemi tra i quali spiccano quelli relativi all'esecuzione autonoma e sicura del compito in ambienti per i quali il grado di conoscenza aprioristica è intrinsecamente basso o addirittura nullo. Questo è, ad esempio, il caso in cui il compito va eseguito in uno spazio condiviso con altri corpi mobili oppure quando la missione consiste proprio nell'esplorazione dell'ambiente stesso. E' chiaro che in questo scenario sia la pianificazione che il controllo del robot devono essere condotti in maniera radicalmente diversa rispetto alle soluzioni utilizzabili in contesti fortemente strutturati quali quelli tipici delle tradizionali applicazioni in ambito industriale.

Obiettivo del Programma di Ricerca PICTURE è pertanto lo sviluppo e la verifica sperimentale di tecniche per la pianificazione ed il controllo di sistemi robotici da impiegarsi per lo svolgimento di compiti in ambienti non strutturati. In tale ambito, le linee principali su cui si articolano le attività di ricerca oggetto del Programma sono le seguenti:

* tecniche di fusione sensoriale, per sfruttare simultaneamente le diverse capacità sensoriali al meglio delle loro condizioni;

* algoritmi di localizzazione del robot e di costruzione della mappa ambientale in simultanea, per l'aggiornamento dinamico della pianificazione del moto;

* tecniche di controllo basate su retroazione multi-sensoriale, per conferire un'adeguata capacità di reazione alle diverse condizioni ambientali;

* uso di sistemi di locomozione non convenzionali, per consentire mobilità anche sui terreni non strutturati tipici delle applicazione in ambienti esterni;

* coordinamento di sistemi veicolo-manipolatore, per ottenere destrezza di manipolazione in tutto lo spazio ambiente;

* pianificazione e controllo del moto di squadre di robot, per realizzare l'azione sinergica di un insieme di veicoli autonomi;

* robotica in ambienti sottomarini, per concretizzare le metodologie proposte ad uno specifico scenario applicativo.

Le Unità di Ricerca partecipanti a questo Programma raccolgono una larga parte della comunità scientifica italiana di Automatica operante nel settore della Robotica da oltre un ventennio a questa parte e che ha contribuito al successo dei precedenti programmi di ricerca cofinanziati dal MURST/MIUR:

* RAMSETE: Robotica Articolata e Mobile per i SErvizi e le TEcnologie (1998) [http://www-lar.deis.unibo.it/ramsete]

* NGC VERAS: Navigazione Guida e Controllo di Veicoli Robotici per Attività Sottomarine (1999) [http://ws1.system.ee.unian.it/NGCVeras.htm]

* MISTRAL: Metodologie e Integrazione di Sottosistemi e Tecnologie per la Robotica Antropica e la Locomozione (2000) [http://www-lar.deis.unibo.it/mistral]

* MATRICS: Metodologie Applicazioni e Tecnologie Robotiche per l'Interazione la Cooperazione e la Supervisione (2002) [http://www-lar.deis.unibo.it/matrics]

Le ricerche proposte hanno come finalità principale quella di approfondire gli aspetti scientifici e tecnici già noti ai proponenti, di evidenziarne di nuovi in itinere e di ottenere, rispetto al corrente stato dell'arte delle conoscenze robotiche, progressi significativi suscettibili di applicazioni. Importante sarà l'aspetto realizzativo riferito, tuttavia, non a sistemi robotici completi ma a sottosistemi di servizio.


ORGANIZZAZIONE

Le tematiche necessarie all'esecuzione autonoma di compiti robotici in ambienti non strutturati spaziano dalla gestione di dati multisensoriali, alle tecniche di pianificazione e controllo del moto, al coordinamento di più sistemi e sottosistemi robotici. Nel redigere la presente proposta tali tematiche sono state analizzate giungendo alla definizione di un insieme di linee di ricerca che si ritengono portanti. In particolare, sono stati individuati sette Temi di ricerca per i quali si è affidata funzione di coordinamento a ciascuna delle sette Unità di Ricerca, secondo quanto dettagliato nel seguito.

Tema FUSE: Fusione dei dati sensoriali
Coordinamento UNIRM3 (Università di Roma Tre), con la partecipazione di UNICT (Università di Catania), UNIPI (Università di Pisa) e POLITO (Politecnico di Torino).
Obiettivi principali: Metodi probabilistici; Teoria della possibilità; Tecniche fuzzy.

Tema SLAM: Localizzazione e costruzione della mappa ambientale in simultanea
Coordinamento UNIPI, con la partecipazione di UNICT, UNIRM3 e POLITO.
Obiettivi principali: SLAM distribuito; Ottimizzazione dello SLAM; SLAM in condizioni di incertezza; SLAM basato su immagini.

Tema MULTI: Controllo basato su retroazione multi-sensoriale
Coordinamento POLITO, con la partecipazione di UNICAS (Università di Cassino), UNIRM3 e UNIVPM (Università Politecnica delle Marche).
Obiettivi principali: Architetture di controllo distribuito; Controllo reattivo; Asservimento basato su dati di fusione sensoriale; Navigazione basata su SLAM.

Tema LOCOM: Sistemi di locomozione
Coordinamento UNICT, con la partecipazione di UNIGE (Università di Genova) e UNIVPM.
Obiettivi principali: Sistemi multi-ruota; Locomozione con gambe; Robot rampicanti.

Tema VMS: Sistemi veicolo-manipolatore
Coordinamento UNIGE, con la partecipazione di UNICAS e UNIRM3.
Obiettivi principali: Architetture modulari; Sistemi cooperanti; Coordinamento del moto.

Tema TEAM: Squadre di robot
Coordinamento UNICAS, con la partecipazione di UNIGE, UNIPI, POLITO e UNIVPM.
Obiettivi principali: Architetture centralizzate; Architetture decentralizzate; Navigazione in ambienti non strutturati; Tolleranza ai guasti.

Tema UNDW: Robot sottomarini
Coordinamento UNIVPM, con la partecipazione di UNICAS, UNICT, UNIGE e UNIPI.
Obiettivi principali: Guida e controllo automatici di ROV; Interfacce amichevoli uomo-macchina per ROV; Squadre di veicoli sottomarini.

La funzione di coordinamento del singolo Tema è stata affidata a ciascuna Unità in ragione delle esperienze pregresse e degli interessi attuali di ricerca, di modo che essa funga da riferimento e da legante tra le diverse Unità partecipanti. Dualmente, la coesione fra i vari Temi è garantita non solo dalla condivisione di aspetti metodologici, tecnologici e dalla ricopertura completa del Programma di Ricerca, ma anche dalla partecipazione di ciascuna Unità a più Temi. L'organizzazione complessiva assume pertanto una struttura a matrice che è riassunta nella seguente Tabella, in cui la lettera "C" indica il coordinamento di un Tema da parte di una Unità e la lettera "P" indica la partecipazione al Tema da parte di una Unità.



Ulteriori informazioni sul Programma di Ricerca saranno rese disponibili alla URL http://webuser.unicas.it/picture già disponibile in rete.


RISULTATI ATTESI

* Sviluppo e implementazione di tecniche di pianificazione e controllo di sistemi robotici per applicazioni in ambienti non strutturati.

* Realizzazione di sistemi robotici prototipali.

* Realizzazione di una rete di collegamento delle attività di ricerca svolte sul tema in oggetto dalle diverse sedi universitarie coinvolte nel Programma, sostanziata mediante il summenzionato sito web.

* Un convegno di Programma da tenersi con cadenza annuale, strutturato come giornata di lavoro con eventuale pubblicazione degli atti.

* Sarà infine considerata la possibilità di divulgare i risultati del Progetto attraverso una monografia su "Tecniche di Pianificazione e Controllo Intelligente per la Robotica in Ambienti non Strutturati", edito dal Coordinatore Scientifico e composto da capitoli scritti dai Responsabili Scientifici delle Unità. <<<

Risultati parziali attesi

Attivazione del sito http://webuser.unicas.it/picture che consente di centralizzare l'accesso alle informazioni ed ai risultati di Programma, nonché alle risorse rese disponibili dalle singole Unità.

Aggiornamento dello stato dell'arte.

Definizione degli obiettivi conseguibili compatibilmente con le risorse allocate.

Individuazione delle necessità di aggiornamento dei setup sperimentali.

Incontro di coordinamento.Sviluppo di nuove metodologie.

Realizzazione di prototipi di dispositivi e di software ove previsti.

Implementazioni preliminari.

Acquisto delle attrezzature richieste.

Pubblicazioni scientifiche sottomesse a conferenze internazionali.

Primo convegno di Programma.Verifiche sperimentali e/o simulative delle soluzioni proposte.

Ulteriori sviluppi metodologici ed avanzamento delle realizzazioni prototipali.

Pubblicazioni scientifiche presentate a conferenze internazionali e sottomesse a riviste internazionali.

Incontro di coordinamento.

Definizione della struttura della monografia di Programma e avvio degli accordi editoriali per la sua pubblicazione.Sperimentazione e validazione finale delle soluzioni proposte.

Conclusione delle realizzazioni prototipali.

Pubblicazioni su riviste scientifiche ed in atti di convegni internazionali.

Realizzazione definitiva del sito web di Programma con accesso alle pubblicazioni e, ove possibile, alle dimostrazioni sperimentali predisposte dalle singole Unità.

Convegno conclusivo di Programma.

Redazione e pubblicazione della monografia di Programma. <<<

Durata

24 mesi

Base di partenza scientifica nazionale o internazionale

L'impiego di sistemi robotici in ambienti non strutturati richiede la soluzione di diversi problemi attualmente alla frontiera della ricerca scientifica in Robotica. L'esecuzione autonoma di un compito in uno scenario in cui il contesto ambientale è ignoto a-priori oppure è soggetto a continue e poco prevedibili variazioni pone infatti una difficile sfida in cui l'efficienza dell'operazione deve essere mediata con prevalenti esigenze di sicurezza, tanto dell'agente robotico stesso quanto degli occupanti l'ambiente, e di qualità dell'esecuzione che ovviamente non devono pregiudicare il successo della missione. La complessa natura dei problemi coinvolti dall'uso di un sistema robotico richiede la sinergia di un ampio spettro di competenze scientifiche con conseguente ampiezza di metodologie e tecnologie concorrenti. Con particolare riferimento agli aspetti di pianificazione e controllo del moto che sono oggetto di questo Programma di Ricerca, nel seguito, ci si limita a delineare la base di partenza scientifica per le problematiche oggetto dei sette Temi di ricerca di cui al punto 2.1, segnalando i riferimenti bibliografici più significativi. Maggiore dettaglio è fornito nel Modello B delle singole Unità.


Tema FUSE: Fusione dei dati sensoriali

Le tecniche di fusione di dati sensoriali combinano le informazioni provenienti da più sensori (della stessa o di differenti tipologie), ed eventualmente conoscenze provenienti da altre sorgenti, per migliorare la accuratezza dei rilevamenti o per raggiungere conclusioni più specifiche rispetto a quanto si possa fare considerando i sensori singolarmente. L'idea alla base della fusione sensoriale è mutuata dal mondo naturale, dove tutti gli animali utilizzano contemporaneamente i diversi sensi per migliorare la loro capacità di sopravvivere [31]. Le applicazioni della fusione sensoriale spaziano dal campo militare [23] a quello medico e includono la robotica mobile dove, per garantire il successo della navigazione, è necessario migliorare la conoscenza sull'ambiente ricorrendo a più trasduttori [12, 48]. Le tecniche impiegate nella fusione dei dati grezzi provengono da diversi settori quali l'elaborazione digitale dei segnali, la teoria della stima [27] (dove pure la logica fuzzy ha trovato impiego [22]) ed infine dall'intelligenza artificiale per l'attribuzione di valori simbolici a particolari configurazioni di dati. Nell'ambito della robotica mobile, le applicazioni più frequenti comprendono la costruzione di mappe dell'ambiente, la localizzazione del veicolo con riferimento ad una mappa e l'individuazione di particolari siti durante il cammino (porte, dispositivi per la ricarica delle batteria, oggetti da evitare o raccogliere). Gli algoritmi di stima generalmente impiegati hanno base probabilistica, ma risultati molto promettenti sono stati raggiunti utilizzando la logica fuzzy e la teoria della possibilità. Quest'ultima offre una più duttile descrizione dei sensori impiegati e una naturale apertura verso distribuzioni multimodali [46] e le misure fuzzy (un caso particolare) sono già state utilizzate con successo per la costruzione di mappe dell'ambiente utilizzando più sensori anche aventi caratteristiche diverse, fornendo prestazioni spesso migliori rispetto ai precedenti approcci probabilistici [26, 44].


Tema SLAM: Localizzazione e costruzione della mappa ambientale in simultanea

Per le operazioni di robot mobili in ambienti non strutturati è necessario costruire una mappa dell'ambiente e localizzare i robot all'interno di tale mappa. Tali compiti dipendono dai sensori disponibili, e sono prerequisito per il controllo. La costruzione di mappe è stata affrontata inizialmente attraverso le proprietà geometriche dell'ambiente e le connessioni topologiche tra diversi ambienti. In [47] è introdotta una struttura statistica per la costruzione della mappa e la simultanea localizzazione del robot nella mappa in costruzione. La connessione tra localizzazione e costruzione di mappe è indicata con l'acronimo SLAM (Simultaneous Localization and Map Building [39]), ed è estendibile a sistemi robotici distribuiti [45]. Lo SLAM è un problema di osservabilità e stima dello stato per singoli o più robot mobili in ambiente sconosciuto. L'obiettivo è localizzarsi e simultaneamente individuare un insieme di caratteristiche dell'ambiente (features). Ogni incognita è una variabile di stato da stimare. Il sistema dinamico non lineare ottenuto è soggetto a rumore di processo (modello non perfetto del sistema, disturbi sugli ingressi) e a rumore di misura. L'incertezza è gestita con modelli deterministici (set-membership [14]) o probabilistici [48]. Per una esecuzione in tempo reale dello SLAM occorrono efficienti algoritmi ricorsivi di stima: nel caso probabilistico è applicata l'estensione non lineare del filtro di Kalman (EKF [12]). Sono state proposte variazioni all'EKF per migliorarne l'efficienza: FastSlam [41] suddivide il problema di localizzare N features in N problemi di osservabilità; Compressed EKF [30] aggiorna con maggiore frequenza l'informazione sulla regione circostante il robot. Anche nel caso set-membership sono definiti algoritmi ricorsivi di stima [14], mentre non sembra ancora investigato l'utilizzo complementare degli approcci deterministico e statistico. Ulteriori problematiche poco esplorate riguardano l'ottimizzazione della strategia di esplorazione e la connessione fra SLAM e controllo.


Tema MULTI: Controllo basato su retroazione multi-sensoriale

L'approccio al controllo di robot basato sulla multi-sensorialità nasce alla fine degli anni '80, contemporaneamente all'affermarsi del paradigma del controllo basato su comportamenti o controllo reattivo [4, 6]. Un robot mobile che agisce per l'esecuzione di un compito, deve poter reagire con prontezza agli stimoli e alle situazioni che possono compromettere il raggiungimento dell'obiettivo oppure mettere in pericolo la sua sopravvivenza. Poiché il robot è chiamato ad operare in ambienti che sono spesso sconosciuti o dei quali non si possiedono modelli strutturati, è importante poter disporre di un'architettura di controllo che non si basi su modelli matematici dell'ambiente, ma che utilizzi un approccio stimolo-risposta. Questo tipo di architettura è suggerito dall'osservazione del comportamento del mondo animale e degli insetti sociali, quali formiche, termiti, ecc. [36]. Lo studio di questi modelli di comportamento suggerisce un apparato di controllo e supervisione basato su un insieme di sensori capaci di interpretare i diversi stimoli fisico-chimici dell'ambiente. Tale approccio [42] è sostanzialmente diverso dall'approccio usato dai ricercatori robotici di provenienza controllistica, dove prevale un'architettura basata su un modello, pur approssimato, dell'ambiente di lavoro [13]. È quindi interessante fondere le due visioni per non perdere le caratteristiche positive di entrambe e sviluppare metodologie miste e architetture di prototipazione rapida di algoritmi di controllo per robot cooperanti, estendendo quanto fatto per controllori tradizionali [11]. Esempi di multi-sensorialità applicata alla robotica tradizionale, si possono trovare in [35, 40].


Tema LOCOM: Sistemi di locomozione

L'impiego di robot mobili in ambienti non strutturati può richiedere talvolta l'adozione di sistemi di locomozione innovativi. Tra i sistemi innovativi recentemente analizzati in letteratura, possiamo considerare inizialmente i robot con più ruote attuate e telaio articolato. In tali sistemi la ridondanza del movimento e la struttura articolata del telaio migliorano le capacità di trazione, ma ne rendono più complesso il controllo. Tipici esempi sono le sonde inviate di recente dalla NASA su Marte. Per tali sistemi sono di particolare interesse le metodologie di controllo finalizzate ad ottimizzare l'energia consumata e a massimizzare la trazione [34]. La locomozione con zampe ha attirato da sempre l'interesse della comunità scientifica in relazione alla potenziale migliore capacità di adattamento all'ambiente. Negli ultimi anni una notevole attenzione è stata rivolta verso lo studio di robot biologicamente ispirati [8] ed in particolare verso lo studio della locomozione bipede. In tali robot il controllo della stabilità è solitamente basato sui concetti di ZMP (Zero Moment Point) e di CoP (Center of Pressure) [49], utilizzati per la generazione di traiettorie e di strategie di controllo della locomozione [18, 28]. In una posizione intermedia tra i sistemi con uso esclusivo di ruote ed i robot con zampe, vanno considerati i sistemi ibridi, nei quali sono utilizzate per la trazione contemporaneamente delle zampe e delle ruote, quali il Workpartner [32] ed il Wheeleg [29]. Tali robot richiedono lo studio e lo sviluppo di specifiche metodologie di controllo e l'implementazione di architetture di controllo che permettano la sincronizzazione dei movimenti di zampe e ruote. Infine vanno menzionate le architetture di locomozione specificatamente progettate per l'ispezione di pareti verticali, note sotto il nome di Climbing robot [43]. In tali sistemi di specifico interesse è il problema del controllo della locomozione, con particolare attenzione agli aspetti legati all'adesione (pneumatica o magnetica) alla superficie.


Tema VMS: Sistemi veicolo-manipolatore

Con riferimento a manipolatori mobili comprendenti un singolo braccio, sono ormai disponibili consolidate tecniche centralizzate di controllo, operanti direttamente nello spazio operativo [2, 7, 37, 38, 50] le quali sono implicitamente in grado di risolvere l'inerente problema del coordinamento tra veicolo e braccio, in virtù proprio della loro centralizzazione. L'impiego di tali tecniche necessita tuttavia di una modellazione cinematico-dinamica riferita all'intero sistema. A seguito della crescente complessità dei sistemi mobili di manipolazione, si ritiene tuttavia che un approccio centralizzato non possa, in ultima analisi, non evidenziare i seguenti aspetti:
a) difficoltà ad estendere l'approccio a casi di complessità crescente (p.es., più manipolatori, possibilmente posti su basi mobili supportate da arti);
b) impossibilità a far fronte alla crescente richiesta di "modularità" (funzionale, algoritmica, Hw/Sw) nell'ambito di complesse strutture meccanicamente componibili.
Tenuto conto di ciò, si ritiene allora necessario poter proporre una diversa formulazione del problema di coordinamento, nell'ambito della quale l'intero sistema possa comunque continuare ad essere interpretato nei termini di composizione di "unità robotiche di base" con capacità autonome di controllo, pur ammettendo un "livello di coordinamento" centralizzato, collocato quale strato comune più elevato delle gerarchie separatamente adibite al controllo ciascuna unità. Un alternativa alla sopra citata struttura centralizzata di esclusivo coordinamento, può essere invece quella che, basata su un intensivo scambio di informazioni tra i vari controllori, consente l'instaurarsi di forme di "auto-coordinamento" emergenti dalla stessa struttura di controllo distribuita. Risultati incoraggianti riguardanti entrambe le possibilità sono stati già ottenuti al riguardo di manipolatori mobili anche di tipo multibracci [15, 16, 17], ma tuttavia ancora riferiti a casi supposti essere di natura esclusivamente cinematica. Studi in atto sembrano comunque già fornire indicazioni sul come strutturare il controllo dinamico interno a ciascuna struttura, al fine di poter far fronte, in forma comunque distribuita, anche agli aspetti dinamici.


Tema TEAM: Squadre di robot

L'uso di sistemi multi-robot è di interesse in molteplici applicazioni, quali l'esplorazione di aree ampie e di difficile accessibilità per l'uomo, le operazioni di ricerca e recupero, la realizzazione di sistemi di trasporto automatizzati, fino ad applicazioni di intrattenimento. In alcune applicazioni, inoltre, l'obiettivo assegnato non è conseguibile da un solo robot ma può diventarlo coordinando opportunamente più robot (p.es. presa di oggetti grandi, pesanti, o flosci mediante squadre di sistemi veicolo-manipolatore, oppure uso di due robot per spingere un divano). In senso generale, anche singoli dispositivi robotici complessi quali un sistema veicolo-manipolatore o una mano robotica possono essere considerati come sistemi multi-robot [19, 38]. Un lavoro di classificazione e rassegna sui problemi di cooperazione fra robot è [4]. Gli approcci e le architetture utilizzate per governare i sistemi multi-robot sono innumerevoli e possono differenziarsi nella presenza di un'architettura centralizzata o decentralizzata [24], o nella struttura di comunicazione [3, 9]. Alcuni aspetti importanti nello studio di sistemi multi-robot composti da squadre di veicoli autonomi riguardano il controllo coordinato e la navigazione in ambienti non strutturati. In tale ambito, risulta di fondamentale importanza la risoluzione di una serie di problematiche specifiche quali la pianificazione del moto [3, 5]. Nel moto autonomo di un sistema multi-robot in un ambiente non strutturato l'uso di sensoristica eterocettiva si rende indispensabile per sopperire alla carenza di dati per la pianificazione e per la gestione di eventi non noti a priori [12, 21]. Altre metodologie necessarie al funzionamento autonomo in ambienti non strutturati riguardano la localizzazione dei veicoli che compongono il sistema multi-robot. A tale scopo risulta necessario lo sviluppo di tecniche di filtraggio o fusione dei dati sensoriali [44]. Recentemente, sono allo studio tecniche per procedere simultaneamente alla localizzazione ed alla costruzione della mappa ambientale (SLAM) [25].


Tema UNDW: Robot sottomarini

La Robotica sottomarina è uno dei settori applicativi più interessanti e ricchi di sfide della robotica mobile e, in generale, della robotica avanzata. L'industria off-shore ha favorito lo sviluppo della robotica sottomarina da oltre 25 anni concentrando risorse soprattutto nella realizzazione di veicoli a controllo remoto (o ROV) di dimensioni relativamente grandi [53, 54]. Più recentemente, la ricerca oceanografica ha fatto crescere l'interesse per lo sviluppo di veicoli sottomarini autonomi (o AUV), che possono essere impiegati in missioni di esplorazione a lungo raggio [10]. Parallelamente, i ROV hanno trovato nuove applicazioni in settori quali la protezione dell'ambiente, le costruzioni marittime, l'acquicoltura, l'archeologia sottomarina ed altri [51, 53]. Per soddisfare le richieste che vengono poste da nuove specifiche applicazioni, è necessario, in generale, migliorare le prestazioni, accrescere le capacità e semplificare l'uso del ROV da parte dell'utente. Per ottenere questi risultati, la ricerca è impegnata, da un lato, ad aumentare il grado di autonomia comportamentale del ROV e, dall'altro, ad elevare il livello di interazione con l'utente umano. Un elemento cruciale in questo lavoro è rappresentato dallo sviluppo di efficienti strategie automatiche di guida e controllo, che possano assicurare, a basso livello, precisione e accuratezza di esecuzione e che, ad alto livello, conferiscano al ROV consapevolezza della situazione e capacità di pianificare e prendere decisioni [1, 20, 33, 53, 54]. L'implementazione di strategie di guida e controllo aventi tali caratteristiche si basa sulla chiusura di opportuni anelli di controllo, basati sulla retroazione di informazioni sensoriali. Più precisamente, l'informazione utilizzata è prodotta attraverso la fusione di dati provenienti da apparati sensoriali diversi e non omogenei e l'elaborazione degli stessi dati con tecniche di vario tipo (come il filtraggio, le tecniche di soft computing, le tecniche di visione artificiale) [52, 53, 54]. <<<