,
,
Ministero dell Istruzione, dell Università e della Ricerca
DIPARTIMENTO PER LA PROGRAMMAZIONE IL COORDINAMENTO E GLI AFFARI ECONOMICI - SAUS
PROGRAMMI DIRICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE
RICHIESTA DI COFINANZIAMENTO (DM n. 21 del 20 febbraio 2003)
PROGETTO DI UNA UNITA' DI RICERCA - MODELLOB
Anno 2003 - prot. 2003090934_006
1.1 Tipologia del programma di ricerca
Interuniversitario
Aree scientifico disciplinari
Area 09: Ingegneria industriale e dell'informazione (100%)
1.2 Durata del Programma di Ricerca
24 Mesi
1.3 Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
BICCHI
ANTONIO
[email protected]
ING-INF/04 - Automatica
Università di PISA
Facoltà di INGEGNERIA
Dipartimento di SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE
1.4 Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
VILLANI
LUIGI
Professore Associato
05/12/1966
VLLLGU66T05A509X
ING-INF/04 - Automatica
Università degli Studi di NAPOLI "Federico II"
Facoltà di INGEGNERIA
Dipartimento di INFORMATICA E SISTEMISTICA
081-7683861
(Prefisso e telefono)
062-33230196
(Numero fax)
[email protected]
(Email)
1.5 Curriculum scientifico del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Luigi Villani è nato a Avellino il 5 dicembre 1966. Ha conseguito la Laurea in Ingegneria Elettronica e il Dottorato di Ricerca in
Ingegneria Elettronica e Informatica presso l'Università degli Studi di Napoli Federico II, nel 1992 e 1996 rispettivamente. Dal
1992 è con il Dipartimento di Informatica e Sistemistica della Università degli Studi di Napoli Federico II, dove attualmente è
Professore Associato. Dal giugno all'ottobre 1995 è stato Visiting Scholar presso il Laboratoire d'Automatique de Grenoble, Institut
National Politechnique de Grenoble, Francia. I suoi principali interessi di ricerca riguardano il controllo forza/posizione di
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Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
PARTE I
manipolatori, i robot cooperanti, il controllo adattativo e non lineare di sistemi meccanici articolati, la diagnosi di guasti in sistemi
meccatronici, la stima del moto mediante sistemi di visione. Ha pubblicato 26 articoli su riviste internazionali e 44 articoli in atti di
convegni internazionali. E' coautore dellibro "Robot Force Control" (KluwerAcademic Publishers, 1999), del libro "Fondamenti di
Sistemi Dinamici" (McGraw-Hill Italia, 2003) e co-editor del libro "Fault Diagnosis and Fault Tolerance for Mechatronic Systems"
(Springer-Verlag, 2002). Dal Gennaio 2000 è un Associate Editor di Conference Editorial Board of IEEE Control Systems Society.
E' stato membro del comitato di programma di varie conferenze internazionali.
Testo inglese
Luigi Villani was born in Avellino, Italy, on December 5, 1966. He received the Laurea degree in Electronic Engineering and the
Research doctorate degree in Electronic Engineering and Computer Science from the University of Naples Federico II in 1992 and
1996 respectively. Since 1992 he is with the Department of Computer and Systems Engineering of the University of Naples Federico
II where he is currently Associate Professor. From June to October 1995 he was a visiting scholar at the Laboratoire d'Automatique
de Grenoble of the Institut National Polytechnique de Grenoble. His research interests include force/motion control of manipulators,
cooperative robots, adaptive and nonlinear control of mechanical articulated systems, visual tracking, fault diagnosis for
mechatronic systems. He has published 26 international journal papers and 41 international conference papers. He is co-author of
the book "Robot Force Control" (Kluwer Academic Publishers, 1999), of the book "Fondamenti di Sistemi Dinamici" (McGraw-Hill
Italia, 2003), and he is co-editor of the book "Fault Diagnosis and Fault Tolerance for Mechatronic Systems" (Springer-Verlag,
2002). Since January 2000 he is an Associate Editor on the Conference Editorial Board of the IEEE Control Systems Society. He has
been in the program committee of various international conferences.
1.6 Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
1.
CACCAVALE F.; NATALE C.; VILLANI L. (2003). Output feedback control of mechanical systems with application to
spacecraft and robots AIAA JOURNAL OF GUIDANCE, CONTROL, AND DYNAMICS. (vol. 26 pp. 273-282)
2.
CACCAVALE F.; VILLANI L. (2002). Fault diagnosis for industrial robots
In CACCAVALE F.; VILLANI L. Fault Diagnosis and Fault Tolerance for Mechatronic Systems: Recent Advances. pp.
85-108 ISBN: 3-540-44159-X BERLIN: SPRINGER (GERMANY)
3.
CACCAVALE F.; NATALE C.; SICILIANO B.; VILLANI L. (2001). Achieving a cooperative behaviour in a dual-arm robot
system via a modular control structure JOURNAL OF ROBOTIC SYSTEMS. (vol. 18 pp. 679-700)
4.
VILLANI L.; NATALE C.; SICILIANO B.; CANUDAS DE WIT C. (2000). An experimental study of adaptive force/position
control algorithms for an industrial robot IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMS TECHNOLOGY. (vol. 8 pp.
777-786)
5.
SICILIANO B.; VILLANI L. (1999). Robot Force Control ISBN: 0-7923-7733-8 BOSTON: Kluwer Academic Publishers
(UNITED STATES)
1.7.1 Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca
Personale docente
nº Cognome
1. VILLANI
Nome
Luigi
Dipartimento
Qualifica
Settore
Disc.
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
Dip. INFORMATICA E
SISTEMISTICA
Prof. Associato
ING-INF/04
6
6
2. CELENTANO Giovanni Dip. INFORMATICA E
SISTEMISTICA
Prof. Ordinario
ING-INF/04
3
3
3. CHIACCHIO
Pasquale Dip. INFORMATICA E
SISTEMISTICA
Prof. Associato
ING-INF/04
6
1
4. IERVOLINO
Raffaele
Ricercatore
Universitario
ING-INF/04
4
4
19
14
Dip. INFORMATICA E
SISTEMISTICA
Altro personale
Nessuno
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Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
PARTE I
1.7.2 Personale universitario di altre Università
Personale docente
nº Cognome
Nome
Università
Dipartimento/Istituto
Qualifica Settore
Mesi Uomo
Disc.
1° anno 2° anno
1. SICILIANO Bruno
SALERNO Dip. INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE PO
ING-INF/04
3
3
ED INGEGNERIA ELETTRICA
2. BASILE
Francesco SALERNO Dip. INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE RU
ING-INF/04
6
2
ED INGEGNERIA ELETTRICA
3. CACCAVALE Fabrizio BASILICATA Dip. INGEGNERIA E FISICA
PA
ING-INF/04
3
3
DELL'AMBIENTE
12
8
Altro personale
nº Cognome Nome Università
Dipartimento
Qualifica
1. CARBONE CIRO Universita' degli Studi di
SALERNO
Dip. di Ingegneria dell'Informazione ed
Ingegneria Elettrica
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
Dottorando
8
3
8
3
1.7.3 Titolari di assegni di ricerca
Nessuno
1.7.4 Titolari di borse per Dottorati di Ricerca e ex L. 398/89 art.4 (post-dottorato e specializzazione)
nº Cognome
Nome
Dipartimento/Istituto
Anno del titolo
1. LIPPIELLO
Vincenzo
Dip. INFORMATICA E SISTEMISTICA
2004
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
5
5
5
5
1.7.5 Personale a contratto da destinare a questo specifico programma
Qualifica
Ingegnere
Ingegnere
Costo previsto
Mesi Uomo
1° anno 2° anno
3.000
2
16.500
11
19.500
2
11
1.7.6 Personale extrauniversitario dipendente da altri Enti
Nessuno
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PARTE II
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2.1 Titolo specifico del programma svolto dall'Unità di Ricerca
Testo italiano
Diagnosi e controllo tollerante ai guasti di robot autonomi
Testo inglese
Diagnosis and fault tolerant control of autonomous robots
2.2 Settori scientifico-disciplinari interessati dal Programma di Ricerca
ING-INF/04 - Automatica
2.3 Parole chiave
Testo italiano
ROBOTICA ; DIAGNOSI DEI GUASTI ; TOLLERANZA AI GUASTI ; CONTROLLO ; RIDONDANZA ; SISTEMI MULTI-ROBOT ;
INTERAZIONE SICURA ; AMBIENTI NON STRUTTURATI ; RICONFIGURABILITA'
Testo inglese
ROBOTICS ; FAULT DIAGNOSIS ; FAULT TOLERANCE ; CONTROL ; REDUNDANCY ; MULTI-ROBOT SYSTEMS ; SAFE
INTERACTION ; UNSTRUCTURED ENVIRONMENTS ; RECONFIGURABILITY
2.4 Base di partenza scientifica nazionale o internazionale
Testo italiano
Un fattore trainante per lo sviluppo di sistemi robotici autonomi è costituito dalla possibilità di ridurre l'impiego di operatori umani
in compiti pericolosi o ripetitivi. Esempi di tali applicazioni spaziano dalla rimozione di residui tossici, l'esplorazione di siti
potenzialmente dannosi per l'uomo o remoti, le missioni di recupero e salvataggio, ai classici compiti ripetitivi o faticosi in ambiente
industriale o domestico. L'impiego di un singolo robot autonomo, eventualmente mobile, consente lo svolgimento di missioni su scala
limitata. Tuttavia, al crescere della complessità della missione o della estensione dello scenario, oppure in presenza di vincoli
temporali, è opportuno considerare l'impiego di sistemi costituiti da più robot (fissi o mobili) interagenti, in grado di svolgere ruoli
complementari e/o intercambiabili, di supportarsi a vicenda e di riconfigurarsi dinamicamente.
Il grado di autonomia di un sistema robotico dipende fortemente dalla capacità di reagire in maniera appropriata all'occorrenza di
eventi inaspettati, quali i guasti oppure i cambiamenti improvvisi dello scenario; inoltre, in compiti che prevedono l'interazione con
l'uomo (applicazioni domestiche, assistenza ai disabili) esso deve garantire una interazione uomo-macchina sicura. Pertanto, la
diagnosi di guasti ed il controllo con tolleranza ai guasti possono individuarsi quali funzionalità indispensabili nella progettazione
di un sistema robotico autonomo.
Le più frequenti cause di guasto sono interne (rottura di elementi meccanici, malfunzionamento di attuatori, di sensori,
dell'alimentazione, dell'hardware o del software di una unità di controllo, della comunicazione tra le differenti unità) o esterne
(cambiamenti improvvisi dell'ambiente, disturbi normalmente assenti o che superano i limiti entro cui sono normalmente confinati).
La diagnosi tempestiva di tali anomalie è di fondamentale importanza per consentire un'appropriata risposta del sistema e prevenire
la propagazione degli effetti del guasto.
Lo scopo principale di un sistema di diagnosi dei guasti (Fault Diagnosis, FD) è quello di monitorare un processo durante il suo
funzionamento per rilevare l’occorrenza di guasti (fault detection), localizzarli (fault isolation) e determinarne l’evoluzione
temporale (fault identification). Le metodologie di FD sono basate sulla ridondanza hardware, nel caso si utilizzi una sensoristica
duplicata e/o sulla ridondanza analitica, nel caso si sfruttino relazioni funzionali tra le variabili del sistema. Di particolare interesse
è l’approccio alla FD basato sulla ridondanza analitica, che raggiunge gli obiettivi elencati comparando il comportamento reale del
sistema monitorato con quello predetto da un modello analitico. Tipicamente, l’uscita di uno schema di FD è costituita da un
insieme di variabili sensibili all’occorrenza di guasti (residui), modificate da una firma quando il sistema è soggetto a guasto (firma
di guasto). L'informazione contenuta nelle firme di guasto viene estratta e processata per rilevare, isolare ed identificare i guasti. I
riferimenti [1-5] presentano un'ampia rassegna delle metodologie di FD basate su modello. I metodi di FD possono essere
raggruppati in: metodi basati su osservatori [1,2], tecniche basate sulla stima di parametri [6,7], algoritmi basati su tecniche di
apprendimento adattativo [8-13] o su metodologie di soft-computing [14]. In letteratura sono rintracciabili molti approcci alla FD
per sistemi robotici: alcuni sono basate sulla stima dei parametri dinamici [7,15], altri sull’uso combinato di osservatori dello stato
e logica fuzzy [16] o reti neurali [17], altri ancora su osservatori a tempo discreto [18-20], sullo spazio di parità [21] o su tecniche
adattative [22].
La tolleranza ai guasti concerne l'affidabilità, la manutenibilità e la sicurezza di un sistema [23]; i requisiti di tolleranza sono
differenti in questi tre casi. L'affidabilità concerne la capacità di completare un compito in maniera soddisfacente. La manutenibilità
concerne la necessità di manutenzione del sistema e la rapidità con la quale è possibile effettuare riparazioni in caso di guasto allo
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scopo di ripristinarne il corretto funzionamento. La sicurezza concerne la probabilità di concludere un'operazione in maniera sicura
per il sistema e per l'uomo, senza che l'intero compito venga necessariamente portato a termine. Spesso il soddisfacimento di alcuni
di tali requisiti va a danno di altri; inoltre, a seconda delle applicazioni e dei compiti, alcuni di essi possono essere più importanti di
altri. Ad esempio, nell'esplorazione di ambienti remoti (robotica spaziale, sottomarina) o nell'esecuzione di compiti pericolosi per
l'uomo (sminamento, spegnimento di incendi), il sistema robotico deve essere capace di portare a termine la missione in maniera
affidabile, nonostante la presenza di guasti, senza l'intervento umano. Nelle applicazioni di robotica industriale, l'esigenza
fondamentale è quella di ripristinare in tempi brevi il sistema in caso di malfunzionamento, evitando, se possibile, di interrompere la
produzione, oltre che prevenire i guasti con interventi programmati di manutenzione. Nelle applicazioni di robotica medica o di
assistenza ai disabili, il requisito più importante è la sicurezza dell'uomo, per cui, in caso di guasto, il sistema robotico deve riuscire
a portarsi in una configurazione che non mette a rischio la vita umana.
L'utilizzo di componenti di elevata qualità, anche se migliorativo, non è di per sé sufficiente a garantire un'adeguata capacità di
tolleranza ai guasti in un sistema complesso. Un ruolo essenziale è giocato dall'adozione di opportune strategie di controllo con
tolleranza ai guasti. I metodi proposti in letteratura si possono dividere in passivi e attivi [24]. Gli approcci passivi sono basati
sull'adozione di tecniche di controllo robusto per assicurare che il sistema controllato rimanga insensibile ad alcune categorie di
guasti, considerate alla stregua di errori di modello e disturbi [25-28]. Negli approcci attivi, all'occorrenza di un guasto il sistema
di controllo si riconfigura allo scopo di preservare alcune proprietà del sistema controllato in assenza di guasti, anche se degradate.
In questa categoria rientrano i sistemi di controllo adattativi e quelli che utizzano tecniche di FD per ottenere informazioni circa
l'occorrenza e la tipologia di guasti, per poi individuare l'azione di controllo più adeguata [29-33].
Un'altro aspetto fondamentale per lo sviluppo di un sistema tollerante ai guasti risiede nell'uso della ridondanza hardware, nel caso
si utilizzino componenti intercambiabili in caso di guasto. Per i sistemi robotici, la ridondanza può, ad esempio, riguardare l'uso di
attuatori addizionali, come nel caso della duplicazione degli attuatori di giunto in robot spaziali [34], oppure di veicoli sottomarini
equipaggiati con un numero ridondante di truster [35]. La capacità di tolleranza ai guasti si può ottenere anche sfruttando la
ridondanza cinematica di un manipolatore [36]; in tal caso, in presenza di un guasto ad un giunto, questo può essere immobilizzato
ed il compito può essere portato a termine modificando la traiettoria degli altri giunti [37-39]. Il concetto di ridondanza può essere
inglobato in una filosofia di progettazione modulare, dal punto di vista sia hardware che software, che può consentire di confinare i
guasti all'interno dei singoli moduli e di riconfigurare il sistema [40-42]. Infine, nei sistemi multi-robot, è possibile utilizzare la
modularità intrinseca del sistema e la presenza di robot con caratteristiche differenti e/o parzialmente sovrapponibili, riallocando
dinamicamente i compiti tra i robot della squadra in seguito al guasto di uno o alcuni di essi o in risposta a cambiamenti
dell'ambiente [43-49].
Testo inglese
A crucial factor for the development of an autonomous robotic system is represented by the possibility of reducing the human
intervention in the execution of dangerous or repetitive tasks. Examples of such applications range from cleanup of toxic waste,
exploration of environment remote or hazardous for humans, search and rescue missions, to the typical repetitive and fatiguing tasks
in industrial or domestic environments. The use of a single autonomous robot (fixed or mobile) allows executing missions of limited
scale. However, for large scale missions or wide scenarios, or in the presence of time constraints, it is advisable to employ systems of
multiple interacting robots (fixed or mobile) that are able to play complementary and/or interchangeable roles, to support each other
and dynamically re-allocate their tasks.
The degree of autonomy of a robotic system strongly depends on its capability to properly react to the occurrence of unexpected
events, as failures or abrupt changes of the environment; moreover, during the execution of tasks involving the interaction with
humans (household maintenance, assistance to disable people) a safe human-robot interaction has to be guaranteed. Therefore, fault
diagnosis and fault tolerance have to be considered as fundamental functionalities in the design of an autonomous robotic system.
The most frequent causes of failures are internal (damage of mechanical parts, actuator, sensor, power supply failures, hardware or
software faults of a control unit, interruptions in the communication network) or external (sudden environmental changes,
disturbances that are not present during the normal system operation or that exceed their normal limits). The early diagnosis of such
failures is of the utmost importance to permit an appropriate response of the system and to prevent the propagation of the fault
effects.
The main goal of a Fault Diagnosis (FD) system is the monitoring of the process during its normal working conditions so as to detect
the occurrence of failures (fault detection), recognize the location (fault isolation) and the time evolution (fault identification) of the
failures. The methodologies of FD are based on hardware redundancy, in the case of duplicating sensors, or on analytic redundancy,
in the case that the functional relationships between the variables of the system are exploited. The most interesting approaches to FD
are those based on the analytical redundancy, where the actual system’s behaviour is compared to the corresponding expected
behaviour derived via its mathematical model. Usually, the output of a FD algorithm is a set of variables sensitive to the occurrence
of a failure (residuals), affected by a signature in the presence of a fault (fault signature). Then, the information from the signatures
is processed to identify the size and the location of the the fault. The papers [1-5] present a wide overview of the existing
model-based FD techniques. The FD methods can be grouped in:observer-based approaches [1,2], parameter estimation techniques
[6,7], algorithms based on adaptive learning techniques [8-13] or on soft-computing methodologies [14]. Several FD techniques for
robotic systems have been developed: some are based on dynamic parameters estimation [7,15], others on the combined use of state
observers and fuzzy logic [16] or neural networks [17], others are based on discrete-time observers [18-20], on the parity space
concept [21] or on adaptive algorithms [22].
Fault tolerance deals with the reliability, maintainability and survivability of a system [23]; the requirements of tolerance are
different in the three cases. Reliability deals with the capability of completing a task in a satisfactory manner. Maintainability
concerns the need of maintenance and the time required for repair the system in case of failures. Survivability relates to the
likelihood of conducting an operation safely for the system and humans, whether or not the task is completed. Often the fulfilment of
some of such requirements is in contrast with others; moreover, depending on the applications and on the task, some of them may be
more important than others. For example, for the exploration of remote environments (spatial or underwater robotics) or for the
execution of tasks dangerous for humans (de-mining, fire fighting), the robotic system must accomplish the mission reliably, without
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human intervention. In industrial robotic applications, the main requirement is fast recovering in case of failure, possibly without
interruptions of the production, as well as fault prevention with programmed maintenance interventions. In medical robotics, the
main requirement is the human security; hence, at the occurrence of a failure, the robotic system should reach a configuration safe
for human life.
The adoption of high quality components, though improving, is not sufficient by itself to guarantee an adequate fault tolerance
capability in a complex system. A central roleis played by the adoption of suitable fault tolerance control strategies. The methods
proposed in the literature can be separated into passive and active methods [24]. The passive approaches are based on the adoption
of robust control techniques to ensure that the controlled system remains insensitive to certain fault categories, considered as
modelling errors and disturbances [25-28]. In the active approaches, when a failure occurs, the controller is reconfigured in order
to preserve some properties of the controlled system in the absence of faults, even though with degraded performance. The adaptive
control approaches belong to this category, as well as the strategies using FD techniques to achieve information about the
occurrence and typology of fault and to devise appropriate control actions [29-33].
Another important aspect in the development of a fault tolerant systems relies on the employ of hardware redundancy, in case that
interchangeable components are used. For robotic systems, redundancy can be introduced, e.g., by adopting additional actuators, as
in the case of duplicating joint actuators in spatial robots [34] or, in underwater robotics, by using a redundant number of trusters
[35]. Fault tolerant capabilities can be achieved also by exploiting the kinematic redundancy of a manipulator [36]; in such a case,
at the occurrence of an actuator or sensor failure, the corresponding joint can be braked and the task can be accomplished by
modifying the trajectories of the other joints [37-39]. The concept of redundancy may be cast into a modular design philosophy, both
hardware and software, that may guarantee that the effects of local faults remain internal to the modules, and also permits the
reconfiguration of the system [40-42]. Finally, in multi-robot systems, the intrinsic modularity and the presence of robots with
different and/or partially overlapping characteristics can be exploited for re-allocating the tasks among the members of the team
when a robot fails or in reaction to changes of the environment [43-49].
2.4.a Riferimenti bibliografici
[1] Frank P.M. (1990) Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Analytical and Knowledge-Based Redudancy - A Survey and
Some New Results. Automatica, 26:459-474
[2] Frank P.M. (1996) Analytical and Qualitative Model-Based Fault Diagnosis - A Survey and Some New Results. European J.
Control, 2:6-28
[3] Gertler J. (1998) Fault Detection and Diagnosis in Engineering Systems. Marcel Dekker Inc., New York
[4] Chen J., Patton R.J. (1999) Robust Model Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Kluwer Academic Publishers, Boston
[5] Patton R.J., Frank P.M., Clark R.N. (2000) Issues in Fault Diagnosis for Dynamic Systems. Springer-Verlag, London
[6] Isermann R., Freyermuth B. (1991) Process Fault Diagnosis Based on Process Model Knowledge - Part I: Principles for Fault
Diagnosis with Parameter Estimation. ASME J. Dynamic Systems, Measurement, and Control, 113:620-626
[7] Isermann R., Freyermuth B. (1991) Process Fault Diagnosis Based on Process Model Knowledge - Part II: Case Study,
Experiment. ASME J. Dynamic Systems, Measurement, and Control, 113:627-633
[8] Polycarpou M.M., Helmicki A.J. (1995) Automated Fault Detection and Accomodation: A Learning Systems Approach. IEEE
Trans. Systems, Man, and Cybernetics, 25:1447-1458
[9] Vemuri A., Polycarpou M.M. (1996) Robust Nonlinear Fault Diagnosis in Input--Output Systems. Int. J. Control, 68:343-360
[10] Demetriou M.A., Polycarpou M.M. (1998) Incipient Fault Diagnosis of Dynamical Systems Using Online Approximators. IEEE
Trans. Automatic Control, 43:1612-1617
[11] Trunov A.B., Polycarpou M.M. (2000) Automated Fault Diagnosis in Nonlinear Multivariable Systems Using a Learning
Methodology. IEEE Trans. Neural Networks, 11:91-101
[12] Vemuri A.T. (2001) Sensor Bias Fault Diagnosis in a Class of Nonlinear Systems. IEEE Trans. Automatic Control, 46:949-954
[13] Zhang X., Polycarpou M.M., Parisini T., (20012) A Robust Detection and Isolation Scheme for Abrupt and Incipient Faults in
Nonlinear Systems. IEEE Trans. Automatic Control, 47:576-593
[14] Patton R.J., Uppal F.J., Lopez-Toribio C.J. (2000) Soft Computing Approaches to Fault Diagnosis for Dynamic Systems: A
Survey, Prepr. of 4th IFAC Symp. Fault Detection Supervision and Safety for Technical Processes, Budapest, H, 298-311
[15] Freyermuth B. (1991) An Approach to Model Based Fault Diagnosis of Industrial Robots. 1991 IEEE Int. Conf. Robotics and
Automation, Sacramento, CA, 1350-1356
[16] Schneider H., Frank P.M. (1996) Observer-Based Supervision and Fault Detection in Robots Using Nonlinear and Fuzzy Logic
Residual Evaluation. IEEE Trans. Control Systems Technology, 4:274-282
[17] Vemuri A.T., Polycarpou M.M., Diakourtis S.A. (1998) Neural Network Based Fault Detection in Robotic Manipulators. IEEE
Trans. Automatic Control, 14:342-348
MIUR - BANDO 2003
-6-
PARTE II
,
Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
[18] Caccavale F., Walker I.D. (1997) Observer-Based Fault Detection for Robot Manipulators. 1997 IEEE Int. Conf. Robotics and
Automation, 367-372
[19] Caccavale F. (1998) Experiments of Observer-Based Fault Detection for an Industrial Robot. 1998 IEEE Conf. Control
Applications, 480-484
[20] Caccavale F., Villani L. (2002). Fault Diagnosis for Industrial Robots. In Caccavale F., Villani L.: Fault Diagnosis and Fault
Tolerance for Mechatronic Systems: Recent Advances, 85-108. Springer-Verlag, Berlin
[21] Visinsky M.L., Cavallaro J.R., Walker I.D. (1995) A Dynamic Fault Tolerance Framework for Remote Robots. IEEE Trans.
Robotics and Automation, 11:477-490
[22] Dixon W.E., Walker I.D., Dawson D.M., Hartranft J.P. (2000) Fault Detection for Robot Manipulators with Parametric
Uncertainty: a Prediction-Error-Based Approach. IEEE Trans. Robotics and Automation, 16:689-699
[23] Stengel R.F. (1991) Intelligent Failure-Tolerant Control. IEEE Control Systems Mag., 14-23
[24] Patton R.J. (1997) Fault Tolerant Control: The 1997 Situation. IFAC SAFEPROCESS'97, 2:1033-1055
[25] Joshi S.M. (1987) Design of Failure Accomodating Multiloop LQG-Type Controller. IEEE Trans. Automatic Control,
32:740-741
[26] Veillette R.J., Medanic J.V., Perkins W.R. (1992) Design of Reliable Control Systems. IEEE Trans. Automatic Control,
37:290-304
[27] Murad G.A., Posthethwaite I., Gu W.D. (1996) A Robust Design Approach to Integrated Controls and Diagnostics. 13th IFAC
World Congress, 199-204
[28] Zhao Q., Jiang J. (1998) Reliable State Feedback Control System Design Against Actuator Failures. Automatica, 34:1267-1272
[29] Gao Z., Antsaklis P.J. (1991) Stability of the Pseudo-Inverse Method for Reconfigurable Control Systems. Int. J. Control,
53:717-729
[30] Rausch H.E. (1995) Antonomous Control Reconfiguration. IEEE Control Systems Mag., 15:37-49
[31] Chandler P., Pachter M., Mears M. (1995) System Identification for Adaptive and Reconfigurable Control. AIAA J. Guidance,
Control & Dynamics, 18:516-524
[32] Blanke M., Izadi-Zamanabadi R., Bogh S.A., Lunau Z.P. (1997) Fault-Tolerant Control Systems - a Holistic View. Control
Engineering Practice, 5:693-702
[33] Visinsky, M.L., Walker,I.D., Cavallaro, J.R. (1993) Layered Dynamic Fault Detection and Tolerance for Robots. 1993 IEEE Int.
Conf. Robotics and Automation, 2:180-187
[34] Wu E.C., Hwang J.C., Chladek J.T. (1993) Fault-Tolerant Joint Development for Space Shuttle Remote Manipulator System:
Analysis and Experiment. IEEE Trans. Robotics and Automation, 9: 675-684
[35] Sarkar N., Podder T.K., Antonelli G. (2002) Fault Accommodating Thruster Force Allocation of an AUV Considering Thruster
Redundancy and Saturation. IEEE Trans. Robotics and Automation, 18:223-233
[36] Nakamura Y. (1999) Advanced Robotics: Redundancy and Optimization. Addison-Wesley
[37] Lewis C.L., Maciejewski A.A. (1994) Dexterity Optimization of Kinematically Redundant Manipulators in the Presence of
Failures. Comput. Elect. Eng., 20:273-288
[38] Paredis C.J.J., Khosla P.K. (1996) Designing Fault Tolerant Manipulators: How Many Degrees-of-Freedom? Int. J. Robotics
Research, 15:611-628
[39] Lewis C.L., Maciejewski A.A. (1997) Fault Tolerant Operation of Kinematically Redundant Manipulators for Locked Joint
Failures. IEEE Trans. Robotics and Automation, 13: 622-629
[40] Bojinov H., Casal A., Hogg T. (2000) Emergent Structures in Modular Self-Reconfigurable Robots. 2000 IEEE Int. Conf.
Robotics and Automation, 1734-1741
[41] Unsal C., Khosla P.K. (2000) Mechatronic Design of a Modular Self-Configuring Robotic System. 2000 IEEE Int. Conf.
Robotics and Automation, 1742-1747
[42] Yim M., Duff D.G., Roufas K.D. (2000) Polybot: A Modular Reconfigurable Robot. 2000 IEEE Int. Conf. Robotics and
Automation, 514-520
[43] Khatib O. Yokoi K., Chang K., Ruspini D. Holmberg R., Casals A. (1996) Vehicle/Arm Coordination and Mobile Manipulator
Decentralized Cooperation. IEEE/RSJ Int. Conf. Intelligent Robot and Systems, 546-553
MIUR - BANDO 2003
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,
Ministero dell Istruzione,
dell ,Università e della Ricerca
[44] Simeon T., Leroy S., Laumond J.P. (2002) Path Coordination for Multiple Mobile Robots: A Resolution Complete Algorithm.
IEEE Trans. Robotics and Automation, 18:42-49
[45] Chiacchio P., Chiaverini S., Siciliano B. (1996) Direct and Inverse Kinematics for Coordinated Motion Tasks of a
Two-Manipulator System. ASME J. Dynamic Systems, Measurement, and Control, 118:691–697
[46] Caccavale F., Villani L. (2000) Impedance Control of Cooperative Manipulators. Machine, Int. & Rob. Control, 2:51-57
[47] Caccavale F., Natale C., Siciliano B., Villani L. (2001) Achieving a Cooperative Behaviour in a Dual-Arm Robot System via a
Modular Control Structure. J. Robotic Systems, 18:679-700
[48] Parker L.E. (1998) ALLIANCE: An Architecture for Fault Tolerant Multirobot Cooperation. IEEE Trans. Robotics and
Automation, 14:220-240
[49] Navarro-Serment L.E., Grabowski R., Paredis C.J.J., Khosla P.K. (2002) Millibots: The Development of a Framework and
Algorithms for a Distributed Heterogeneous Robot Team. IEEE Robotics & Automation Mag., 9:31-40
2.5 Descrizione del programma e dei compiti dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
L'unità operativa dell'Università di Napoli Federico II (UNINA) svolgerà funzioni di coordinamento dell'attività di ricerca
nell'ambito del tema TOLER, al cui sviluppo collaboreranno le unità UNICAS e UNIRM1, come dettagliato nel Modello A del
coordinatore. All'interno di tale tema, UNINA si occuperà principalmente di metodologie di diagnosi e controllo con tolleranza ai
guasti per sistemi robotici. Particolare enfasi sarà posta su: integrazione di algoritmi di diagnosi dei guasti con metodologie di soft
computing (ad esempio reti neurali); schemi di controllo con tolleranza ai guasti di manipolatori ridondanti e di sistemi costituiti da
più unità robotiche interagenti. Sono previste attività sperimentali presso il Laboratorio PRISMA (http://www.prisma.unina.it)
dell'Università di Napoli Federico II, attrezzato con due robot industriali Comau SMART-3S dotati di sensori di forza/coppia ATI
FT-30/100. Elemento chiave dell'installazione sperimentale è la disponibilità di una architetturadi controllo aperta che consente
l'interfacciamento dei bus VME delle unità di governo dei due robot con il bus ISA di un singolo PC. Nell'installazione sperimentale
descritta è stato integrato un sistema di visione stereometrica composto da due telecamere analogiche SONY 8500 CE e due schede
di elaborazione immagini MATROX Genesis.
Lo scopo principale della ricerca nell'ambito della diagnosi dei guasti (Fault Diagnosis, FD) è quello di progettare tecniche di
rilevazione, isolamento e identificazione di guasti per sistemi robotici basate sul concetto di ridondanza analitica, piuttosto che sulla
ridondanza di componenti hardware del sistema (tipicamente sensori). Nelle metodologie basate sulla ridondanza analitica, il
comportamento del sistema viene riprodotto attraverso un suo modello analitico. Dal confronto delle uscite misurate del sistema
reale con quelle riprodotte attraverso il modello, è possibile generare delle grandezze sensibili ai guasti (residui) che permettono di
effettuare la diagnosi. Tipicamente il modello è noto solo con un certo grado di approssimazione, e pertanto è necessario ricorrere a
tecniche basate su osservatori dello stato del sistema di tipo robusto o adattativo. Tuttavia, spesso non si dispone di un modello
parametrico delle incertezze, o questo risulta essere troppo oneroso dal punto di vista computazionale. Per affrontare questi casi, si
vogliono mettere a punto delle tecniche basate sull'uso di interpolatori "universali" (ad esempio, reti neurali sigmoidali o RBF,
combinazioni di funzioni polinomiali o sinusoidali) i cui parametri possono essere individuati attraverso procedure di
addestramento fuori linea (per interpolare le incertezze) o meccanismi di adattamento in linea (per l'interpolazione del profilo di
guasto). Si intende applicare tali tecniche anche al caso di robot interagenti con l'ambiente e/o l'uomo e al caso di sistemi robotici
costituiti da più unità.
Nell'ambito del controllo con tolleranza ai guasti, si intendono sviluppare schemi di controllo in grado di riconfigurarsi sulla base
delle informazioni provenienti dagli algoritmi di FD adottati. Nel caso di guasti dei sensori, le misure mancanti dovranno essere
sostituite da opportune stime ottenute sulla base delle misure degli altri sensori e sul modello matematico disponibile. Si comprende
che la presenza di sensoristica ridondante gioca un ruolo fondamentale per garantire un buon grado di tolleranza ai guasti; a tale
scopo possono essere utilizzati anche sensori eterocettivi (ad esempio, sensori di distanza, sensori visivi, sensori di forza/coppia)
normalmente presenti in robot autonomi, mobili e non. Nel caso di guasti di attuatore, è possibile bloccare meccanicamente il giunto
interessato e sfruttare l'eventuale ridondanza cinematica del sistema per portare a compimento il compito, eventualmente con
funzionalità ridotte. Infine, per i sistemi multirobot, si intendono sviluppare strategie di cooperazione che, in caso di guasto,
consentano di ridistribuire dinamicamente i compiti tra le unità robotiche che rimangono operative.
Le problematiche relative al controllo con tolleranza ai guasti si inseriscono in maniera naturale fra gli obiettivi del tema
MUSTANG coordinato da UNIPD. All'interno di tale tema, UNINA intende sviluppare un'architettura di controllo modulare e
riconfigurabile per sistemi robotici distribuiti basata sull'utilizzo di sistemi operativi real-time multi-tasking (ad esempio
RTAI-Linux, QNX). In particolare, si intende realizzare un'architettura di controllo per l'installazione cooperante costituita dai due
robot industriali Comau SMART-3S presenti nel laboratorio PRISMA. Si richiede che tale architettura sia in grado di integrare
sensori propriocettivi (encoder ai giunti) ed eterocettivi (forza/coppia, visione). Tale architettura sarà basata su una struttura
multilivello, che demanda ai livelli più bassi i compiti di controllo delle singole unità e a quelli più elevati i problemi di
pianificazione e coordinamento. Il sistema dovrà essere dotato di capacità di riconfigurarsi in presenza di specifiche classi di
guasto.
Nell'ambito del tema VISE, coordinato da UNISI, UNINA si propone di sviluppare algoritmi per l'estrazione in tempo reale di dati
utili per il controllo da immagini fornite da telecamere. La chiusura di un feedback di controllo mediante sensori di visione può
essere effettuata determinando la traiettoria (posizione e orientamento) dell'organo terminale del robot e/o di un oggetto in
movimento nello spazio mediante la stima della posizione di opportuni punti caratteristici posti sugli oggetti stessi. In tale ambito
UNINA intende migliorare le tecniche di stima esistenti, tipicamente basate sul filtro di Kalman esteso, per i sistemi di visione
stereometrica, con i seguenti obiettivi: implementazione in tempo reale, buona robustezza rispetto a rumore, incertezzee perdita di
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punti caratteristici. Si intendono anche sviluppare tecniche di adattamento dei parametri del filtro di Kalman che consentano di
compensare gli errori di modello inevitabilmente presenti. Ulteriore obiettivo è lo sviluppo di tecniche di modellazione
tridimensionale di oggetti basate su strutture BSP (Binary Space Partition) per rendere più efficiente l'approccio basato sul filtro di
Kalman. Difatti, il modello geometrico dell'oggetto può essere utilizzato per predire l'occorrenza di eventuali occlusioni di parti
dell'oggetto, consentendo così di ridurre l'effetto che ne deriva sull'errore di stima. Infine, le misure ottenute utilizzando i sensori
visivi possono essere utilmente integrate in strategie di controllo con tolleranza ai guasti, ad esempio per sopperire al guasto di uno
o più sensori propiocettivi.
UNINA sarà anche impegnata nel tema LOCOM, coordinato da UNIRM1. Nell'ambito di tale tema, si intendono approfondire
metodologie di modellistica e identificazione dei componenti di un sistema robotico complesso che consentano di: pervenire
rapidamente al modello del sistema complessivo; sviluppare il modello di un componente senza necessità di conoscere i componenti
con i quali sarà interconnesso; apportare modifiche ad una parte senza necessità di rimodellare il tutto. A tale scopo occorre
individuare le parti che hanno maggior peso nel modello matematico complessivo e modellarle in modo da: descrivere con
sufficiente accuratezza il loro funzionamento con modelli relativamente semplici e dipendenti da pochi parametri, facilmente
valutabili o identificabili con prove dinamiche; tener conto delle eventuali interazioni con le rimanenti parti, in modo che ogni
modello possa essere sviluppato indipendentemente dagli altri. Tale approccio modulare può essere utilmente adottato anche per la
progettazione di tecniche di diagnosi e controllo tollerante ai guasti, in particolare per lo sviluppo di schemi di controllo
riconfigurabili.
Le problematiche relative alla gestione dell'interazione sicura con l'uomo, sono in accordo con gli obiettivi del tema MOBIL
coordinato da UNIVPM. In particolare, UNINA si propone di sviluppare strategie di controllo cedevoli per la gestione
dell'interazione con umani. Le caratteristiche intrinseche di cedevolezza e leggerezza dei manipolatori a bracci flessibili assicurano
un buon grado di sicurezza passiva nell'interazione con l'uomo; per tale motivo, particolare attenzione verrà dedicata allo studio
dell'interazione di manipolatori flessibili con ambienti cedevoli.
Schematicamente, la ricerca sarà sviluppata secondo le seguenti fasi:
Fase 1 (4 mesi, 15 KEuro)
TOLER - Sviluppo di nuove metolodogie di diagnosi di guasti basate su osservatori dello stato; validazione in simulazione
(MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Studio preliminare di architetture di controllo real-time multi-tasking per sistemi robotici distribuiti.
VISE - Sviluppo di tecniche di stima basate sul filtro di Kalman adattativo e loro integrazione con tecniche per l'estrazione in tempo
reale dei contorni da oggetti 3Dbasate su strutture BSP (Binary Space Partition).
LOCOM - Studio e analisi di tecniche per la modellistica di sistemi interagenti.
MOBIL - Sviluppo di tecniche di modellistica modulare per manipolatori a bracci/giunti flessibili.
Fase 2 (8 mesi, 40 KEuro)
TOLER - Sviluppo di nuove metodologie di diagnosi e isolamento di guasti basate su tecniche di soft computing; validazione in
simulazione (MATLAB/SIMULINK). Sviluppo di metodologie di controllo riconfigurabile basate su tecniche di FD e ricostruzione
dello stato mediante sensori eterocettivi; validazione in simulazione (MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Sviluppo di un'architettura multilivello per il controllo di un sistema multirobot cooperante.
VISE - Studio di tecniche di ricostruzione parziale dello stato mediante uso di sensori propriocettivi e eterocettivi; validazione in
simulazione (MATLAB/SIMULINK).
LOCOM - Sviluppo del codice di simulazione di sistemi complessi interagenti.
MOBIL - Sviluppo di procedure automatiche per lamodellistica di manipolatori a bracci/giunti flessibili.
Fase 3 (8 mesi, 40 KEuro)
TOLER - Sviluppo di software di comando in tempo reale (linguaggio C) per gli algoritmi sviluppati nelle fasi precedenti e verifica
preliminare sull'installazione sperimentale del laboratorio PRISMA. Sviluppo di metodologie di controllo riconfigurabile per sistemi
multi-robot basate su tecniche di FD; validazione in simulazione (MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Integrazione di sensori eterocettivi (forza/coppia, visione) nell'architettura di controllo distribuita.
VISE - Sviluppo di software di comando in tempo reale (linguaggio C) per gli algoritmi sviluppati nelle fasi precedenti e verifica
preliminare sull'installazione sperimentale del laboratorio PRISMA.
LOCOM - Validazione del codice di simulazione prodotto.
MOBIL - Sviluppo di metodologie di controllo dell'interazione di manipolatori a giunti/bracci flessibili.
Fase 4 (4 mesi, 15 KEuro)
TOLER, MUSTANG, VISE -Verifica sperimentale delle tecnichedi diagnosi e di controllo sviluppate nell'ambito dei diversi temi.
MOBIL - Validazione in simulazione (MATLAB/SIMULINK) delle tecniche di controllo dell'interazione di bracci flessibili
sviluppate.
Testo inglese
The research unit of the University of Naples Federico II (UNINA) coordinates the research activities in the framework of the
work-package TOLER, to which the units UNICAS and UNIRM1 contribute, as detailed in Form A. In this framework, UNINA is in
charge of investigating approaches to diagnosis and fault tolerant control for robotic systems. Special emphasis will be put on:
integration of fault diagnosis algorithms with soft computing methodologies (e.g., neural networks, fuzzy logic); fault tolerant
control schemes for redundant manipulators and multi-robot interacting systems. Experimental activities are planned at the PRISMA
Laboratory(http://www.prisma.unina.it) of the University of Naples Federico II, equipped with two industrial robots Comau
SMART-3S with force/torque ATI FT-30/100 sensors. The key feature of the experimental set-up is the availability of an open control
architecture that allows interfacing the VME buses of the two robot control units with the ISA bus of a single PC. A stereo vision
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system has been recently integrated in the experimental apparatus described above; the system is composed by two analog cameras
SONY 8500 CE and two MATROX Genesis image processing boards.
The main goal of the research in the framework of the Fault Diagnosis (FD) is that of investigating new techniques of failures
detection, isolation and identification for robotic systems, based on the analytical redundancy concept rather than on the hardware
redundancy (e.g., duplicating sensors). In the model-based approach, the system's behaviour is reproduced by means of an analytical
model. By comparing the measured outputs of the system and those obtained through the model, a set of quantities sensitive to faults
(residuals) can be generated. Usually, the analytical model is only approximately known, and thus approaches based on the adoption
of adaptive and/or robust system's state observers must be pursued. However, a parametric model of the uncertainties is often
unavailable or computationally demanding. To cope with these problems, approaches based on the use of "universal" interpolators
(e.g., sigmoidal or RBF neural networks, combinations of polynomials or sinusoidal functions) must be adopte. The parameters of
the interpolators have to be determined via either off-line training procedures (as typical for determining uncertainties compensation
terms) or on-line adaptive laws (as typically required to match the unknown fault). It is foreseen to apply such methodologies to the
case of robot interacting with the environment and/or humans as well as to the case of multi-robot systems.
In the framework of the fault tolerant control, the UNINA research unit aims at developing control schemes with self-reconfiguration
capabilities based on the information coming from the adopted FD algorithms. In the case of sensors failures, lacking measurements
can be replaced by suitable estimates based on the outputs of other sensors and the available mathematical model. It can be
recognized that the adoption of redundant sensors is crucial to ensure a satisfactory degree of fault tolerance; to this aim
eteroceptive sensors can be adopted (e.g., visual systems, force/torque sensors) usuallly available in autonomous (mobile,
eventually) robotic systems. In the case of actuator failures, the failed joint can be mechanically braked; hence, for kinematically
redundant manipulators, the redundant degrees of freedom can be exploited to fulfil the assigned task. Finally, for multi-robot
systems, the research will be aimed at developing cooperation strategies such that the subtasks can be dynamically assigned between
the healthy units, once one or more units have failed.
Fault tolerant control issues are in agreement with the goals of the MUSTANG work-package, coordinated by UNIPD. Within the
MUSTANG theme, UNINA aims at developing a modular and reconfigurable control software architecture for distributed robotic
systems, based on real-time multi-tasking operating systems (e.g., RTAI-Linux or QNX). In detail, a research objective is that of
building an open control architecture for the cooperative set-up composed by the two Comau SMART-3S industrial robots in the
PRISMA Laboratory. Such an architecture should be capable of integrating proprioceptive sensors (joints encoders) and
eteroceptive sensors (force/torque, visual equipments). The architecture is characterized by a multilayer structure, where the layers
at the lower levels are in charge of controlling the single robotic units, while the layers at the higher levels perform coordination and
planning tasks. Finally, the entire software system should be able to reconfigure in the presence of specific classes of faults.
In the framework of the VISE theme, coordinated by UNISI, UNINA aims at developing algorithms for real-time extraction of
feedback data from video cameras images. Visual feedback control may be achieved by computing the trajectory (position and
orientation) of theend effector of the robot, and/or of an object moving into the robot workspace, from the estimation of the position
of suitable feature points of the object. In this respect a research objective is the improvement of the existing estimation techniques,
usually based on the extend Kalman filter, applied to stereo vision systems according to the following guidelines: Implementation in
real time, robustness in the presence of noise, uncertainties, and occlusion of some of the feature points. Also, adaptive Kalman
filtering techniques will be developed, aimed at compensating for the unavoidable modelling errors. A further goal is the
development of new estimation algorithms taking advantage of the 3D modelling techniques of the object geometry based on Binary
Space Partition (BSP) structures to improve the effectiveness of the Kalman filter approach. In fact, the geometric model of the
object can be used to predict the occurrence of occlusion of feature points of the object, thus allowingto reduce the effects on the
estimation error.
Finally, the measurements obtained via visual sensors can be successfully integrated within fault tolerant control strategies, e.g., so
as to replace the measurements coming from a faulty propioceptive sensor.
UNINA will be involved in the work-package LOCOM, coordinated by UNIRM1. In this framework, UNINA aims at investigating
modular modelling and identification methods for complex robotic systems aimed at: quickly determining a model of the whole
system; developing the mathematical model of a single component without "a priori" knowledge of the interconnection with the other
components; modifying the model of a single component without re-determination of the whole model. To this aim, the first step
consists in determining the parts having the heaviest role in the model of the whole system and developing their mathematical model
so that: it is possible to describe as accurately as possible their behaviour by resorting to relatively simple models, possibly
characterized by a small number of parameters easy to determine or to identify; then, the interaction with other components is
suitably taken into account, so as each individual model can be independently developed. This modular approach can be successfully
adopted to derive fault diagnosis techniques and fault tolerant control schemes (e.g., for developing reconfigurable control schemes).
Problems related to the safe interaction between the robotic system and the humans are in agreement with the objectives of the
work-package MOBIL, coordinated by UNIVPM. In detail, UNINA aims at developing compliant control strategies to manage the
interaction. Due to their intrinsic compliance, lightweight flexible arms ensure a certain degree of passive safety of the interaction
with humans; hence, special attention will be devoted to the problem of the interaction between flexible manipulators in contact with
a compliant environment.
Schematically, the research activitieswill be carried out according to the following phases, each characterized by a six months
duration:
Phase 1 (4 months, 18 KEuro)
TOLER - Development of new methodologies of fault diagnosis based on state observers and their validation in simulation
(MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Preliminary study of real-time multi-tasking control architectures for distributed robotic systems.
VISE - Development of estimation techniques based on adaptive Kalman filtering and their integration with procedures for the
real-time contour extraction form 3D objects based on BSP (Binary Space Partition) methods.
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dell ,Università e della Ricerca
PARTE II
LOCOM - Study and analysis of interacting systems modelling.
MOBIL - Development of methods for modular modelling of flexible manipulators.
Phase 2 (8 months, 37 KEuro)
TOLER - Development of new fault diagnosis (FD) and isolation approaches based on soft computing techniques and simulation
tests (MATLAB/SIMULINK). Development of reconfigurable control strategies based on FD techniques and state reconstruction via
eteroceptive sensors; simulation tests (MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Development of a multilayer control architecture for a cooperative multi-robot system.
VISE - Study of partial state reconstruction techniques via proprioceptive and eteroceptive sensors; simulation tests
(MATLAB/SIMULINK).
LOCOM - Development of the simulation code for complex interacting systems.
MOBIL - Development of automatic procedures for determining the model of flexible manipulators.
Phase 3 (8 months, 37 KEuro)
TOLER - Development real-time control software (C language) implementing the algorithms developed in the previous phases and
preliminary verification on the PRISMA laboratory experimental set-up. Development reconfigurable control strategies for
multi-robot systems based on FD techniques; simulation tests (MATLAB/SIMULINK).
MUSTANG - Integration of eteroceptive sensors (force/torque, visual sensors) in the distributed control architecture.
VISE - Development real-time control software (C language) implementing the algorithms developed in the previous phases and
preliminary verification on the PRISMA laboratory experimental set-up.
LOCOM - Validation of the developed simulation code.
MOBIL - Development of control strategies for managing the interaction of flexible manipulators with a compliant environment.
Phase 4 (4 months, 18 KEuro)
TOLER, MUSTANG, VISE - Experimental validation of diagnosis and control techniques, developed within the various themes.
MOBIL - Simulation tests (MATLAB/SIMULINK) of the developed interaction control strategies for flexible manipulators.
2.6 Descrizione delle attrezzature già disponibili ed utilizzabili per la ricerca proposta
Testo italiano
nº
anno di
Descrizione
acquisizione
1.
1993
Robot industriale Comau SMART-3S a 6 assi con unità di governo C3G-9000 ad architettura di controllo aperta
2.
1994
Robot industriale Comau SMART-3S a 7 assi (slitta aggiuntiva alla base) con unità di governo C3G-9000 ad
architettura di controllo aperta
3.
1995
2 sensori di forza/coppia ATI FT-30/100
4.
2001
Sistema di visione stereometrico composto da 2 telecamere analogiche SONY 8500 CE e 2 schede di acquisizione
e elaborazione delle immagini MATROX Genesis
Testo inglese
nº
anno di
acquisizione
1.
1993
2.
1994
3.
4.
1995
2001
Descrizione
Six-joint industrial robot Comau SMART-3S with C3G-9000 control unit with open control architecture
Seven-joint industrial robot Comau SMART-3S (additional sliding track at the base) with C3G-9000 control
unit with open control architecture
Two force/torque sensors ATI FT-30/100
Stereo vision system composed by 2 analog video cameras SONY 8500 CE and 2 MATROX Genesis image
acquisition and processing boards
2.7 Descrizione della richiesta di Grandi attrezzature (GA)
Testo italiano
Nessuna
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PARTE II
Testo inglese
Nessuna
2.8 Mesi uomo complessivi dedicati al programma
Numero Mesi Uomo
Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca
4
33
Personale universitario dell'Università sede dell'Unità di Ricerca (altri)
0
0
Personale universitario di altre Università
3
20
Personale universitario di altre Università (altri)
1
11
Titolari di assegni di ricerca
0
0
Titolari di borse dottorato e post-dottorato
1
10
Personale a contratto
2
13
Personale extrauniversitario
0
0
TOTALE
11
87
3.1 Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Voce di spesa
Materiale inventariabile
Grandi Attrezzature
Materiale di consumo e
funzionamento
Spese per calcolo ed
elaborazione dati
Personale a contratto
Servizi esterni
Missioni
Spesa in
Descrizione
Euro
25.000 Workstation di simulazione + workstation di controllo + server di rete
Pubblicazioni
Partecipazione /
Organizzazione convegni
Altro
TOTALE
Testo inglese
Voce di spesa
Materiale inventariabile
Grandi Attrezzature
Materiale di consumo e
funzionamento
Spese per calcolo ed elaborazione
dati
Personale a contratto
Servizi esterni
Missioni
Pubblicazioni
Partecipazione / Organizzazione
MIUR - BANDO 2003
7.000 Componenti elettronici, toner, carta, materiale di cancelleria, posta
4.500 Licenze d'uso per software commerciale
19.500 Due contratti per attività di laboratorio
30.000 Partecipazione a convegni internazionali, visite scientifiche presso altri laboratori di
ricerca e riunioni di progetto
2.000 Spese per la pubblicazione dei risultati del progetto su riviste scientifiche
internazionali e/o su volume
7.000 Costi di iscrizione a convegni scientifici nazionali e internazionali
15.000 Costi di struttura (Dipartimento, Università)
110.000
Spesa in
Descrizione
Euro
25.000 Simulation workstation + control workstation + network server
7.000 Electronic components, toner, paper, stationery, mailing
4.500 Licences for commercial software
19.500 Two contracts for laboratory activities
30.000 Participation to international conferences, scientific visits to other research labs
and project meetings
2.000 Publication of the results on international scientific journals and/or edited volume
7.000 Registration to national and international conferences
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Ministero dell Istruzione,
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PARTE III
convegni
Altro
TOTALE
15.000 University and/or Department overhead
110.000
Il progetto è già stato cofinanziato da altre amministrazioni pubbliche (art. 4 bando 2003)? NO
3.3 Tabella riassuntiva
Costo complessivo del Programma dell'Unità di Ricerca 110.000
Costo minimo per garantire la possibilità di verifica dei risultati
85.000
Fondi disponibili (RD)
33.000
Fondi acquisibili (RA)
Cofinanziamento di altre amministrazioni pubbliche (art. 4 bando 2003)
Cofinanziamento richiesto al MIUR
MIUR - BANDO 2003
77.000
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PARTE IV
4.1 Risorse finanziarie già disponibili all'atto della domanda e utilizzabili a sostegno del Programma
Provenienza Anno Importo disponibile
Note
Università
2003
13.100 Fondi per la ricerca scientifica (3800(2002)+9300(2003))
Dipartimento
CNR
Unione Europea
Altro
2002
19.900 Contratto ASI/ITC/R/107/02
TOTALE
33.000
4.2 Risorse finanziarie acquisibili in data successiva a quella della domanda e utilizzabili a sostegno del
programma nell'ambito della durata prevista
Provenienza
Anno della domanda o stipula del
contratto
Stato di
approvazione
Quota disponibile per il
programma
Università
Dipartimento
CNR
Unione
Europea
Altro
TOTALE
Note
0
4.3 Certifico la dichiarata disponibilità e l'utilizzabilità dei fondi di cui ai punti 4.1 e 4.2:
SI
(per la copia da depositare presso l'Ateneo e per l'assenso alla diffusione via Internet delle informazioni riguardanti i programmi
finanziati; legge del 31.12.96 n° 675 sulla "Tutela dei dati personali")
Firma _____________________________________
MIUR - BANDO 2003
Data 28/03/2003 ore 15:22
- 14 -