RICERCA ITALIANA     

Programma di ricerca

Tecniche avanzate e valutazione sperimentale del controllo cooperativo di sistemi autonomi eterogenei

Università di riferimento

Università di PISA - SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE - PISA(PI)

Responsabile dell'Unità di ricerca

Mario INNOCENTI

Descrizione

Obiettivi
Il programma dell'unità di Pisa (UNIPI) nel contesto del progetto generale ha contenuti sia metodologici che applicativi. Essi si possono riassumere nei seguenti punti:
1.Sviluppo metodologie di cooperazione e pianificazione di traiettoria
2.Sviluppo dei sistemi autopilota, guida e navigazione con alto livello di autonomia
3.Definizione e sviluppo del centro di controllo missione
4.Definizione e sviluppo di un test-bed sperimentale di tipo "COTS" per la verifica e l'implementazione software degli algoritmi di pianificazione.
Descrizione
1.Sviluppo metodologie di cooperazione e pianificazione di traiettoria
Per pianificazione e gestione di traiettoria si intende sia lo studio ed il progetto di traiettorie di riferimento, che il mezzo con cui ogni veicolo raggiunge tale riferimento. Questa attività richiede l'input iniziale da parte dell'intero team ed in particolare delle sedi di Bologna, Siena e Politecnica delle Marche. Tale input consiste nella definizione della missione, descrizione dinamica degli agenti, sufficiente agli scopi metodologici di questa fase e soprattutto la definizione delle tipologie dei sensori disponibili e dei canali di comunicazione (dimensioni di carico e banda passante in particolare).
Le specifiche di cui sopra sono necessarie per il progetto delle traiettorie ottimali e loro modifiche in tempo reale nel caso di sopraggiunti imprevisti. L'allocazione di percorsi a ciascun agente ha degli elementi comuni e caratterizzanti l'algoritmo da sviluppare: dovrà tener conto della presenza di ostacoli strutturati (ovvero noti o deterministici) nelle tre dimensioni; dovrà includere la possibilità di ostacoli improvvisi (ovvero non noti, parzialmente noti, con dinamica non deterministica); dovrà prevedere una dinamica dei target ed una strategia di riconfigurazione nel caso in cui le task degli agenti possano modificarsi in tempo reale per i motivi appena descritti. Il problema è stato studiato in letteratura dal punto di vista della ricerca di traiettorie ottimali attraverso algoritmi tipo MILP (mixed integer linear programming) e fornendo delle complessità di calcolo di solito molto superiori alle disponibilità dell'elettronica di bordo. La metodologia proposta per il problema si basa dapprima sulla definizione di task generiche, tutte presenti nella missione, quali ricerca, identificazione, esecuzione e verifica. In base alla definizione della missione, le task generiche possono non essere comuni a tutti gli agenti a causa delle caratteristiche di ciascuno e della eterogeneità degli agenti stessi. Essendo prevista la cooperazione di velivoli autonomi (UAV) e veicoli terrestri autonomi (GAV), si ipotizza che la ricerca, l'identificazione e la verifica siano task primarie per gli UAV, mentre l'identificazione e l'esecuzione siano primarie per GAV. L'assegnazione di una particolare task per singolo agente, tra tutte quelle possibili, si basa sulla minimizzazione della somma della durata di missione per ogni agente rispettando vincoli di priorità e precedenza. Come detto precedentemente, la soluzione ottima è ottenibile soltanto nel caso di obiettivi fissi ed ostacoli deterministici. Si tratterà quindi di stabilire una soluzione subottimale, usando per esempio tecniche quali l'algoritmo ungherese che dovranno essere modificate appositamente in base ai vincoli di priorità di ciascuna task e di ciascun agente.
Gli elementi fondamentali di definizione degli obiettivi e degli ostacoli saranno modellati in funzione delle loro caratteristiche come insieme di waypoint e zone waypoint (intese come aree da evitare in quanto ostacolo). Nel caso di obiettivo stazionario ed ostacolo predefinito (strutturato) la procedura di pianificazione integra le tecniche che verranno sviluppate dall'unità di Siena e basate su metodi di localizzazione simultanea e mappatura tipiche di GAV ed applicabili anche ad UAV dotati di data base di mappe. Il caso più complesso di obiettivi mobili ed ostacoli non strutturati userà sempre il concetto di waypoint e zona waypoint, integrati da una componente statistica che definisce la localizzazione del movimento di ciascun waypoint e la variazione temporale delle dimensioni e della posizione spaziale dell'ostacolo (ovvero zona waypoint). Questo approccio garantisce un alto livello di confidenza per il successo di ciascun task ed è soggetto ad un elemento deterministico quale la task di verifica, che ne assicura l'esito.
La procedura proposta di allocazione di task e pianificazione di traiettorie verrà implementata sia in condizioni nominali, che in condizioni di possibili guasti a canali di comunicazione tra gli agenti, in base all'integrazione con le attività dell'unità di Camerino. In questo caso si tratterà di impostare le traiettorie generali in termini di riconfigurazione della formazione degli agenti. La riconfigurazione verrà effettuata mediante algoritmi di ottimizzazione basati su mappe di riconfigurazione che sono in grado di riassegnare le posizioni relative degli agenti all'interno della formazione in base alla tipologia di guasto (per esempio ricezione e trasmissione di informazioni).
2.Sviluppi dei sistemi autopilota, guida e navigazione
Questa attività verrà sviluppata in modo prevalente mediante integrazione con l'unità di Bologna. La finalità del sistema "GNC" è quella di fornire le retroazioni necessarie a soddisfare i requisiti dinamici (stabilità, precisione di risposta) ed i requisiti cinematici (inseguimento delle traiettorie provenienti dal sistema "pianificazione", switching da uno stato all'altro e mantenimento della formazione). In effetti qusta attività è la parte tradizionale del progetto del sistema di controllo di ciascun agente. Avendo identificato i tre aspetti critici che influenzano la parte metodologica di questa parte di attività, verranno prima definiti i vincoli basati sui sensori disponibili (mediante cooperazione con le unità di Bologna e Politecnica delle Marche), in modo da definire l'insieme di variabili disponibili per il controllo. Successivamente si passerà alla sintesi dei controllori. Per quanto riguarda l'anello di controllo interno si prevede l'uso di tecniche convenzionali tipi PID, che forniscono le maggiori garanzie di affidabilità implementativa in rapporto alla complessità software/hardware richiesta. Lo sviluppo della parte cinematica di inseguimento e mantenimento di traiettoria, a causa della potenziale variabilità delle traiettorie stesse (vedi parte 1), sarà affrontato con metodi basati su sistemi fuzzy. Tale tecnica offre buone caratteristiche di robustezza ed adattabilità rispetto a variazioni dei segnali di riferimento (traiettoria pianificate e set di waypoint) e, mediante l'uso dei modelli Takagi-Sugeno, anche un carico computazionale non troppo elevato, ovvero in linea con le risorse di calcolo previste a bordo dei velivoli e veicoli.
Le problematiche del controllo della formazione sono parte di questa fase di attività. Il programma di ricerca riguarda in effetti la cooperazione di agenti autonomi, i quali saranno soggetti, in funzione della missione da compiere, a possibili vincoli riguardanti il loro moto relativo. Verranno quindi studiati metodi che permettano il soddisfacimento di tali vincoli. A seconda del task, si prevede la necessità di assicurare il limite di distanza massima funzione anche del sistema di comunicazione disponibile; si deve assicurare una rigidezza di formazione per permettere la copertura massima di aree di ricerca; si deve anche garantire una flessibilità ed elasticità della formazione stessa, in modo da facilitare lo scambio di informazioni, il livello di confidenza della singola informazione e la possibilità di riconfigurazione in presenza di guasti. La metodologia proposta per questi scopi si rifa alla modellistica di alcuni sistemi biologici (uccelli migratori per esempio), i quali variano il proprio comportamento in base agli obiettivi di tipo sociale posseduti dal tipo di animale(efficienza energetica, raggiungimento di un punto in tempo minimo, mantenimento del maggior numero di elementi della formazione, ecc.).
3.Definizione e sviluppo del centro di controllo missione
Il centro di missione è definito come quel sistema che permette agli operatori ed agli agenti il continuo monitoraggio della missione, l'aborto o variazione della missione stessa, l'acquisizione dati mediante telemetria od altri metodi, lo scambio di informazioni tra agenti mediante relè delle stesse ed infine l'elemento di simulazione virtuale dell'intero processo. L'attività relativa a questo punto sarà ovviamente integrata con i contributi delle singole unità ed in particolare con l'unità di Bologna, la quale dispone dello spazio fisico per i test sperimentali (aeroporto di Forlì).
Per come è stato definito, il centro di controllo missione consiste in una componente hardware (computer di calcolo e sottosistemi di comunicazione e di acquisizione) ed in una componete software per la definizione dell'architettura generale e l'integrazione delle varie componenti. La struttura del centro di controllo missione verrà vista avente una componente di terra, o "statica" ed una componente di "moto". La componente statica prevede i seguenti requisiti: definizione di missione, monitoraggio della missione, invio dei parametri di missione agli agenti eterogenei (UAV, GAV), simulazione di missione, contenitore della base dati relativa agli agenti, eventi, task e missione stessa. Oltre a ciò dovrà comprendere il monitoraggio ed il controllo dei singoli agenti, identificazione di eventi nell'intorno di ostacoli improvvisi ed il monitoraggio ed il controllo dei link di comunicazione. Il centro di missione di moto sarà l'insieme degli agenti che partecipano alla missione comprensivi dell'allocazione di task, pianificazione di traiettoria, verifica di successo e invio/ricezione di dati all'interno della formazione ed alla componente statica. Si tratterà quindi di sviluppare un'architettura generale avente un livello di decisione, uno di esecuzione (task e coordinazione di task) ed uno funzionale. Il grado di approfondimento del centro di missione sarà funzione delle risorse disponibili da parte di ciascuna unità e delle risorse acquisibili nel caso di finanziamento del progetto stesso.
4.Definizione e sviluppo di un test-bed sperimentale di tipo "COTS" per la verifica e l'implementazione software degli algoritmi di pianificazione
Questa attività riguarda lo sviluppo di un test sperimentale "low cost" per la verifica delle motodologie di pianificazione di traiettoria, dei sistemi GNC e la loro conversione software. La tipologia di attività risulta necessaria per garantire il successo del progetto finale avendo disponibili elementi sperimentali a basso costo e completi sui quali verificare le soluzioni proposte durante la durata del progetto, senza aspettare la disponibilità e senza mettere a rischio gli agenti finali che hanno un costo non irrilevante. Il test-bed previsto sfrutta in parte la strumentazione e le attrezzature disponibili presso l'unità (un mini UAV, un GAV parzialmente attrezzato, elettronica di bordo) da integrare con un secondo mini UAV ed elementi del centro di missione da acquistare. Nel suo complesso, il test bed sarà un rig sperimentale disponibile in tempi brevi ed in grado di fornire ai partecipanti strumenti di verifica a ritorno veloce.
Parte integrante del progetto è la specifica dello scenario visualizzato per la verifica sperimentale. Si tratta in effetti di una missione di tipo ricerca e salvataggio, nella quale la componente di ricerca e disorveglianza viene svolta da velivoli autonomi, mentre la parte di salvataggio viene svolta dai veicoli al suolo.

Risultati previsti
I risultati previsti da UNIPI nell'ambito del progetto sono la diretta consequenza delle attività proposte. Essi si possono suddividere in contributi metodologici e contributi applicativi:
Contributi metodologici
Pubblicazione su rivista e presentazione a congressi degli algoritmi di pianificazione di traiettoria ed i sistemi di autopilota
Sviluppo software degli algoritmi stessi
Architettura del centro di missione
Contributi applicativi
Sviluppo del centro di controllo missione
Sviluppo test bed sperimentale.

Sinergie con le altre unità
L'attività di ricerca della sede di Pisa si svolgerà attraverso un forte coordinamento ed integrazione con le altre unità. Il progetto infatti prevede sia cooperazione a livello di singole fasi, sia l'uso dei risultati di una unità per il successo delle attività di un'altra.
La parte di pianificazione ed autopilota saranno svolte in cooperazione primaria con le unità di Bologna e Siena e usando i contributi delle sedi di Camerino e Politecnica delle Marche. La parte relativa al centro di controllo missione sarà svolta in stretta cooperazione con la sede di Bologna, così come lo sviluppo del test-bed, che tra l'altro sarà usufruibile da tutte le unità.

Evoluzione temporale
Il primo obiettivo ha una durata stimata di 18 mesi a partire dall'inizio del programma. Il secondo obiettivo ha una durata massima di dodici mesi. Il terzo obiettivo prevede una durata di 12 mesi nel secondo anno del progetto, mentre l'ultimo obiettivo dovrebbe avere una tempistica, vincolata ai tempi di acquisizione della strumentazione, di circa sei-otto mesi.