Rivista di informazione del Dipartimento di Ingegneria Industriale
Università di Trento
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Dai veicoli autonomi per la logistica ai droni per il monitoraggio ambientale, fino ai robot impiegati nelle operazioni di soccorso o nell’esplorazione di ambienti ostili, i sistemi autonomi stanno assumendo un ruolo sempre più importante nella società contemporanea. Dietro a queste tecnologie, tuttavia, si nasconde una sfida scientifica complessa: come garantire che un robot raggiunga il proprio obiettivo in modo affidabile, sicuro e robusto, anche quando le informazioni disponibili sono incomplete o l’ambiente circostante è imprevedibile?
È proprio su questi temi che si concentra il lavoro sviluppato in questo progetto, all’intersezione tra teoria del controllo, robotica autonoma e sistemi cyber-fisici.
Molti algoritmi di navigazione oggi utilizzati assumono che il veicolo conosca la propria posizione all’interno di una mappa, grazie a sistemi di localizzazione assoluta come il GPS. Nella realtà, però, esistono numerosi scenari in cui queste informazioni non sono disponibili: si pensi a robot operanti in ambienti chiusi, sott’acqua, sotto copertura vegetale o in zone prive di infrastrutture di comunicazione.
In questi casi il veicolo deve affidarsi esclusivamente ai propri sensori di bordo, come telecamere o sonar, ricostruendo la propria posizione in modo relativo rispetto all’ambiente circostante.
La ricerca affronta questo problema sviluppando algoritmi di navigazione basati esclusivamente su misure relative, descritte attraverso coordinate polari. Questo approccio ha permesso di progettare strategie di controllo particolarmente efficienti dal punto di vista computazionale, rendendole adatte anche a robot dotati di risorse hardware limitate. I risultati ottenuti sono applicabili sia a veicoli terrestri sia a mezzi marini autonomi equipaggiati con semplici sistemi di visione.
Raggiungere una destinazione non è sufficiente. In molte applicazioni è essenziale garantire che il robot eviti ostacoli imprevisti e operi sempre in condizioni di sicurezza.
Questo problema è particolarmente evidente nella guida autonoma: un veicolo deve essere in grado di reagire correttamente alla comparsa improvvisa di un pedone, di un altro veicolo o di qualsiasi situazione potenzialmente pericolosa.
Molte delle tecniche oggi disponibili affrontano navigazione e sicurezza come un unico problema di ottimizzazione, generando però algoritmi complessi e computazionalmente onerosi. Inoltre, è noto che in alcune configurazioni operative queste metodologie non possono garantire contemporaneamente il raggiungimento dell’obiettivo e l’evitamento degli ostacoli.
Per superare tali limitazioni, la tesi propone una nuova metodologia basata sui cosiddetti sistemi dinamici ibridi. L’idea consiste nel combinare più controllori specializzati, attivandoli dinamicamente in funzione della situazione operativa. In questo modo il robot può seguire la traiettoria desiderata durante il funzionamento normale e, quando necessario, modificare temporaneamente il proprio comportamento per evitare ostacoli senza compromettere la stabilità complessiva del sistema.
L’analisi teorica sviluppata dimostra che l’approccio garantisce simultaneamente il raggiungimento dell’obiettivo e il rispetto dei vincoli di sicurezza per un’ampia classe di veicoli autonomi.
Il progetto ha affrontato infine un tema ancora poco esplorato in letteratura: l’evitamento di configurazioni operative intrinsecamente pericolose.
Nel caso dei droni, ad esempio, esistono particolari condizioni dinamiche che possono compromettere la stabilità del volo. Un sistema di controllo realmente affidabile deve quindi non solo evitare gli ostacoli esterni, ma anche impedire che il veicolo entri in stati potenzialmente critici.
Anche in questo caso l’approccio basato sui sistemi ibridi ha permesso di sviluppare strategie di controllo in grado di garantire la navigazione verso il bersaglio evitando simultaneamente regioni operative indesiderate.
Nel complesso, il lavoro contribuisce allo sviluppo di metodologie di controllo rigorose, robuste e implementabili su sistemi reali. I risultati ottenuti mostrano come strumenti matematici avanzati possano tradursi in algoritmi concreti per la navigazione autonoma sicura di robot terrestri, marini e aerei.
In un futuro in cui i veicoli autonomi saranno sempre più presenti nelle nostre città, nelle infrastrutture e negli ambienti naturali, la capacità di garantire sicurezza e affidabilità non rappresenta soltanto una sfida tecnologica, ma una condizione indispensabile per la loro diffusione su larga scala.
