I robot umanoidi rappresentano, in ambito industriale e nelle emergenze ambientali, una valida alternativa ai manipolatori mobili su ruote in quanto esistono scenari che non consentono l'utilizzo di questi ultimi. La ricerca in quest'ambito ha prodotto notevoli e importanti risultati consentendo la locomozione di robot umanoidi in condizioni ideali cioè presupponendo un ambiente con caratteristiche note, un'ottima conoscenza del modello dinamico del robot e l'assenza di perturbazioni esterne quali spinte e/o contatti accidentali. Questo progetto ha come obiettivo il controllo di robot umanoidi in condizioni più realistiche e quindi si prefigge di individuare sistemi di controllo robusto in grado di generare camminate in presenza di incertezze sia relative al robot stesso (incertezze di modello) che all'ambiente circostante.
Si possono evidenziare i seguenti aspetti innovativi della ricerca proposta:
> Osservatore del disturbo e compensazione indiretta
Lo sviluppo di un osservatore asintotico del disturbo consente la reiezione dei disturbi osservati e incrementa in maniera consistente la capacità di sviluppare camminate stabili in grado di supportare ad esempio spinte costanti. L'utilizzo di tale informazione assicura una maggior validità del vincolo di stabilità (compensazione indiretta). Questo uso costituirà una sostanziale novità rispetto ai metodi esistenti, che considerano unicamente la compensazione diretta del disturbo e quindi non possono garantire una forma di stabilità della camminata.
> Restrizione progressiva dei vincoli per acquisire robustezza
Si ritiene che, non potendo ricostruire l'intero disturbo agente sul sistema, imponendo contemporaneamente la restrizione progressiva dei vincoli lungo l'orizzonte di controllo del MPC possa ulteriormente rendere la camminata più robusta rispetto anche a dinamiche non modellate.
> Uso della regione di feasibility
L'idea di poter individuare la legge di comando basandosi sulla regione di feasibility del problema di programmazione quadratica sottostante l'MPC è sicuramente molto accattivante e fornirà una prospettiva diversa per l'individuazione di tali leggi di controllo.
> Variazione del CoM in altezza: un approccio nonlineare
Mentre il concetto di vincolo di stabilità in ambito del Model Predictive Control per la generazione della camminata si va affermando, rimane tuttavia un concetto strettamente legato alla rappresentazione lineare del sistema considerato. Riuscire con metodi iterativi ad estendere tale idea al caso di altezza del CoM variabile (modello nonlineare) costituirebbe un notevole risultato e sarebbe il primo uso in ambito nonlineare di un vincolo di stabilità in ambito MPC.