RICERCA ITALIANA     

Programma di ricerca

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

Università di riferimento

Università Politecnica delle MARCHE - INGEGNERIA INFORMATICA, GESTIONALE E DELL'AUTOMAZIONE - ANCONA(AN)

Responsabile dell'Unità di ricerca

Sauro LONGHI

Descrizione

Nel seguito viene descritto nei diversi punti il progetto di ricerca proposto dall'Unità afferente all'Università Politecnica delle Marche (UNIVPM).

UNIVPM svolge funzioni di coordinamento dell'attività di ricerca sul tema della fusione sensoriale per l'ottimizzazione dell'informazione e della conoscenza globale acquisita da un sistema di veicoli autonomi. In questo progetto ogni veicolo è considerato un agente autonomo in grado di cooperare con gli altri agenti per uno specifico compito definito a priori. Allo sviluppo di questa tematica concorrono anche le altre unità come illustrato nel modello A. All'interno di tale tema, UNIVPM contribuisce sia alla parte metodologica che alla parte sperimentale per tutti quelli aspetti legati alla raccolta di dati sensoriali e alla loro integrazione al fine di coordinare il moto dei veicoli autonomi cooperanti per uno specifico compito, come può essere la sorveglianza di specifiche zone o l'intervento in aree pericolose, o le altre specifiche applicazioni riportate nel modello A. Questi dati sensoriali saranno pertanto utilizzati nella guida, navigazione e controllo dei veicoli allo scopo di garantire la necessaria autonomia e sicurezza. Si prevede lo sviluppo di opportuni sistemi di sensori di tipo propriecettivo ed eterocettivo e di sistemi efficienti per il trattamento dei dati acquisiti.

Da un punto di vista generale, l'approccio seguito nell'affrontare la problematica di ricerca è orientato in base alle caratteristiche degli agenti autonomi presi in considerazione ed ai rispettivi ambiti applicativi. Questi comprendono veicoli terrestri integrati con velivoli autonomi per l'esplorazione di ambienti ostili o pericolosi e non noti a priori. Tali agenti devono prevedere un comportamento autonomo per svolgere il compito assegnato e capacità di cooperazione e coordinamento per il raggiungimento di un obiettivo globale. Per questo scopo ogni agente deve gestire in modo ottimale la propria rete sensoriale e di attuazione, in altri termini l'agente autonomo deve gestire opportunamente i dati sensoriali, assumere compiti decisionali autonomi e controllare adeguatamente i propri sistemi di attuazione.

Per il raggiungimento degli obiettivi posti UNIVPM svolgerà la propria attività di ricerca prevalentemente nella raccolta e gestione dei dati sensoriali sviluppando sia una parte metodologica indirizzata all'individuazione di soluzioni innovative che una parte sperimentale dove verificare le caratteristiche delle soluzioni proposte.

Per la parte metodologica diversi sono gli aspetti che verranno sviluppati. Nella prima parte di attività si studieranno le funzionalità, le caratteristiche e l'affidabilità dei diversi sistemi sensoriali di tipo propriecettivo ed eterocettivo in modo da poter individuare quali poi installare nei veicoli. Particolare risalto verrà riservato alla caratterizzazione delle incertezze e quindi alla conseguente accuratezza delle letture effettuate dai singoli sensori. L'incertezza verrà caratterizzata e quantizzata attraverso una descrizione matematica basata su di un modello. Per quei sensori dove questo non sarà possibile si introdurranno semplici caratterizzazioni di tipo probabilistico in grado di associare ad ogni lettura effettuata dal sensore una misura di probabilità, per caratterizzare l'affidabilità delle letture sensoriali. In questa prima fase si analizzeranno anche le proprietà di complementarietà dei diversi sistemi sensoriali al fine di progettare una opportuna rete multisensoriale in grado di garantire capacità che il singolo sistema sensoriale non è in grado di garantire. Diversi saranno i sistemi sensoriali analizzati. Come sensori propriecettivi si analizzeranno sistemi inerziali, odometrici, altimetrici, inclinometrici, tachimetrici per poi studiare altri possibili sistemi di dead-reckoning integrati. Come sensori eterocettivi si analizzeranno prevalentemente sistemi di visione artificiale, a scansione laser, e ove possibile ad ultrasuoni, da integrare con sistemi di posizionamento globale (GPS). Queste attività verranno svolte in collaborazione con UNIBO e UNICAM.

Un'analisi specifica verrà riservata all'uso di sistemi di visione artificiale e alle tecniche di image fusion. A seconda dei sensori utilizzati, per l'analisi delle immagini verranno studiati diversi approcci. Nel caso di immagini radiometriche monocromatiche o a colori lo studio verrà indirizzato alle tecniche appearance based: PCA - Principal Component Analisys e WW – Weighted Walkthroughs, rispettivamente. Mentre nel caso di immagini di profondità (range) si analizzeranno tecniche classiche di image processing dedicate alla ricostruzione di modelli tridimensionali dell'ambiente. L'innovazione metodologica che si intende sviluppare permetterà di sviluppare tecniche completamente automatiche per la classificazione dei dati nella costruzione di mappe 3D, senza richiedere l'interazione con un operatore.

Sempre in questa prima fase si analizzeranno le tecniche e le procedure più appropriate per la fusione sensoriale dei dati raccolti dal singolo agente al fine di poter ottenere una stima affidabile della propria posizione nell'ambiente. In questo ambito partendo da una serie di risultati già conseguiti si concentrerà ulteriormente l'attenzione sullo sviluppo di efficienti procedure per la costruzione in linea di mappe ambientali, da utilizzare per la navigazione e guida e capaci con l'apprendimento in linea di descrivere un ampio insieme di situazioni diverse caratterizzate da variabilità parametrica e dipendenza dal tempo. L'estrazione da queste mappe ambientali di features significative dell'ambiente permetterà di utilizzare tali elementi come riferimenti per una simultanea localizzazione del veicolo relativamente all'ambiente esplorato. Verranno sviluppate nuovi algoritmi di filtraggio non lineare e robusto per l'integrazione della stima delle features dell'ambiente con le misure raccolte dal singolo veicolo, o dall'insieme dei veicoli, al fine di migliorare la stima della posizione del singolo veicolo e la conoscenza dell'ambiente su cui opera. Particolare risalto verrà posto nella verifica sperimentale dei diversi algoritmi. Queste soluzioni dovranno integrare i diversi sistemi sensoriali allo scopo di poter utilizzare al meglio la complementarietà delle informazioni ottenibili da sensori di natura diversa.

Metodi di fault-tolerance capaci di monitorare in real-time il sistema di navigazione per l'individuazione di possibili o eventuali guasti nei dispositivi sensoriali possono contribuire a migliorare l'affidabilità del singolo agente. La veloce individuazione e isolamento del guasto in un sensore può evitare danni ben più gravi sul singolo agente e sul sistema complessivo. A questo scopo si vuole indagare le tecniche conosciute come Structural Analysis capaci di diagnosticare ed isolare eventuali guasti sui sensori installati sul singolo veicolo o sul singolo velivolo. Queste tecniche richiedono la conoscenza del modello e si basano sul concetto di ridondanza analitica. Le relazioni di ridondanza analitica permettono di distinguere la normale attività del sistema da quella in cui qualche guasto è presente. Le suddette tecniche permetteranno di progettare le espressioni residuali del singolo veicolo. Quanto analizzato per il singolo agente verrà poi esteso a tutto il sistema di agenti cooperanti al fine di incrementare l'affidabilità dell'intero sistema. Questi metodi verranno gestiti nel segmento a terra dedicato al monitoraggio del sistema. Queste attività verranno svolte in collaborazione con UNICAM.

Nello sviluppo di queste problematiche verrà anche proposta un'attività di studio sui diversi sistemi di comunicazione per la trasmissione dati tra gli agenti al fine di caratterizzare le prestazioni ed adattare dove necessari i protocolli di trasmissione. Nel progetto è di fondamentale importanza l'autonomia degli agenti, ma è anche vero che il coordinamento di un gruppo di agenti incrementa le prestazioni e pertanto una comunicazione tra agenti diventa necessaria. Da un punto di vista teorico si può assumere che ciascun agente è completamente informato dello stato, della posizione e delle osservazioni di ogni altro agente. Questo equivale a ritenere che il canale di trasmissione può essere modellato a banda infinita e senza ritardi di trasmissione. Per una reale implementazione questo non è realizzabile, e pertanto un modello dovrà essere sviluppato per la comunicazione di un agente remoto con gli altri su un sistema wireless Ethernet. Lo scambio di informazioni tra agenti dovrà essere in ogni caso ridotto al minimo e gli algoritmi adoperati dagli agenti dovranno essere robusti in presenza e assenza parziale di informazioni provenienti dagli altri agenti. Questo assicura che ciascun agente e capace di operare autonomamente e rende l'intero sistema robusto rispetto ad una perdita di comunicazione o di un agente. Lo sviluppo ed il corretto dimensionamento dei meccanismi di comunicazione è parte dell'attività di ricerca.

A queste ultime attività da sviluppare nella seconda parte del progetto si aggiungerà anche l'analisi delle tecniche e delle procedure più appropriate per la fusione sensoriale dei dati raccolti da tutti gli agenti al fine di poter ottenere stime più attendibili delle posizioni degli agenti e dell'ambiente in cui operano. Si dovranno studiare e sviluppare metodi per la corretta analisi dei dati sensoriali ed il loro mantenimento in relazione con la posizione degli agenti del gruppo. Particolare attenzione si intende dedicare alla possibilità di utilizzare l'approccio basato su Partially Observable Markov Decision Process anche nei casi di mappe dinamiche e non note a priori. Sempre per la costruzione di mappe ambientali si intendono analizzare altre procedure basate su approcci di tipo probabilistico che permettono di gestire al meglio le incertezze associate alle singole misure sensoriali o alla perdita durante la trasmissione tra agenti di pacchetti di dati acquisiti. La disponibilità di diversi sistemi sensoriali con caratteristiche tra loro complementari e la possibilità di operare in più ambienti costituiscono un elemento fondamentale per la validazione di soluzioni generali alle diverse problematiche affrontate nel programma.

Per la guida del veicolo terrestri si intendono analizzare le prestazioni ottenibili da sistemi di controllo ibridi basati su multi-modelli costituiti da reti neurali e capaci di aumentare il grado di robustezza degli schemi di controllo, utilizzando le capacità di approssimazione non lineare delle reti neurali per modellare il comportamento cinematico del veicolo e i complessi effetti dinamici. Particolare attenzione verrà riservata allo sviluppo di controllori switching dove un sistema di supervisore individua il controllore più appropriato per le particolari condizioni in cui opera il sistema. Anche il coordinamento e controllo dell'intero sistema dovrà essere realizzato con un sistema ibrido strutturato su diversi livelli gerarchici di coordinamento e controllo. Una prima analisi che sarà condotta riguarderà le proprietà strutturali del sistema ibrido considerato per poter studiare poi in termini generali la stabilità dell'intero sistema. Questa analisi dovrà permettere di individuare possibili procedure per la progettazione dell'intero sistema di coordinamento e controllo. Queste attività verranno svolte in collaborazione con UNISI e UNICAM.

Nella terza fase di sviluppo del progetto si prevede di integrare le diverse soluzioni proposte attraverso i necessari moduli software e hardware e di analizzare attraverso attività sperimentali le prestazioni delle diverse soluzioni proposte. La verifica sperimentale verrà affrontata per passi successivi verificando da prima il funzionamento dei singoli moduli per poi verificare il loro funzionamento nell'architettura generale progettata. Si considereranno particolari scenari applicativi reali o simulati tipici di problematiche cooperative tra agenti mobili. Ad esempio per i sensori di visione si potrà utilizzata una tecnica basata sull'analisi delle regioni di colore che permetterà di testare il sistema in un ambiente simulato attraverso l'utilizzo dei dati provenienti dalle rilevazione delle temperature del suolo. Uno scenario applicativo tipico è quello di un sistema di disaster management che interviene in caso di incendio, dove i velivoli devono essere in grado di rilevare e mantenere una mappa aggiornata dei fronti dell'incendio per poi permettere al sistema di controllo e gestione di pianificare gli interventi di veicoli terrestri o di altri mezzi aerei.

Altre possibili applicazione delle tecniche di fusione sensoriale e dell'elaborazione delle immagini con approccio appearance based può essere la definizione, la rilevazione e la localizzazione di particolari aree libere di ostacoli che saranno dedicate all'atterraggio di altri velivoli autonomi o alla pianificazione del moto dell'apparato terrestre. In questo ambito l'analisi dell'immagine (visibile o infrarossi) ed il suo confronto con una base dati di possibili siti adatti alle operazioni da compiere sarà utilizzata per fornire informazioni utili ai sistemi di gestione e cooperazione. In ogni caso la verifica delle funzionalità verrà svolta con riferimento a scenari di complessità crescenti. Ad esempio nel primo scenario si assume che gli agenti autonomi siano in grado di localizzarsi autonomamente ed in modo sufficientemente accurato, cioè senza necessità di mutua interazione, ma solo sulla base di interazioni sensoriali con l'ambiente. Nel secondo scenario si assume invece che gli agenti non siano in grado di localizzarsi in modo autonomo con sufficiente grado di precisione, e si ricorrerà a forme di mutua collaborazione. La fase sperimentale dovrà prevedere anche verifiche parziali e complete su di un agente o sull'intero sistema in ambienti 3D reali.

Come precedentemente evidenziato una parte significativa dell'attività dell'unità, oltre all'approfondimento teorico e metodologico, sarà rappresentata dalla verifica sperimentale che utilizzerà le strutture e le attrezzature disponibili assieme alle apparecchiature che si prevede di acquistare durante lo svolgimento del programma, e le attrezzature messe a disposizione dalle altre Unità. Queste attività verranno svolte in collaborazione con UNIBO.

In questa fase è prevista l'integrazione dei necessari sistemi sensoriali con sistemi di calcolo nei veicoli e velivoli autonomi presi in considerazione nel progetto. Per realizzare una significativa attività sperimentale si dovranno sviluppare opportuni sistemi di simulazione capaci di verificare le funzionalità dei singoli sistemi sensoriali e le metodologie sviluppate per l'integrazione e l'ottimizzazione dell'informazione acquisita autonomamente dal singolo agente o dall'insieme degli agenti. In questa fase per la verifica sul singolo sistema si potranno utilizzare oltre che dati reali anche dati simulati, ad esempio per i sistemi di visione utilizzare immagine sintetiche e reali.

In tutte le applicazioni studiate durante questa ricerca verrà prestata particolare attenzione al fatto che tutte le implementazioni software/hardware dovranno utilizzare sistemi real-time. Questo implica uno studio anche sull'ottimizzazione degli algoritmi e la scelta delle piattaforme su cui basare lo svolgimento delle sperimentazioni, unitamente ad una ottimale progettazione del software. Questo dovrà permettere la realizzazione di prototipi funzionanti da utilizzare per l'attività di sperimentazione dell'intero sistema sugli scenari di missione standard definiti nel progetto. Queste attività verranno svolte in collaborazione con UNIBO.