Il presente progetto si focalizza sulle tecniche di controllo di sistemi robotici basate sul paradigma del Model Predictive Control (MPC), con particolare riferimento al caso dei robot umanoidi. Il progetto prende le mosse da alcuni recenti contributi del nostro gruppo sulla generazione di camminate bipedi, nei quali è stato introdotto uno schema MPC innovativo che include un vincolo per la generazione di traiettorie stabili. L'obiettivo di questo progetto di ricerca è quello di estendere questo studio in varie direzioni, e cioè (1) la possibilità di utilizzare tecniche di machine learning in congiunzione con schemi MPC per il miglioramento delle prestazioni di questi ultimi (2) lo sviluppo di una versione robusta alle variazioni dei parametri per la certificazione del controllore in condizioni operative variabili (3) la messa a punto di tecniche di filtraggio e stima dello stato dell'umanoide per consentire la chiusura dell'anello di retroazione del controllore MPC. Tutte le tecniche sviluppate saranno implementate e validate sul robot umanoide NAO Aldebaran disponibile presso il DIAG Robotics Lab.
Gli aspetti più innovativi della ricerca proposta sono i seguenti:
- MPC basato su Machine Learning
Lo sviluppo di un metodo MPC basato su Machine Learning consentirà di superare le limitazioni legate all'uso di un modello di predizione approssimato. In ultima analisi, ciò consentirà di disaccoppiare e garantire separatamente l'ottimalità delle traiettorie, la cui generazione si baserà su algoritmi stocastici tipici del machine learning, e la robustezza, che sarà affidata al controllore MPC.
- Stima dello stato dell'umanoide per il controllo MPC
Gli schemi MPC per il controllo della camminata sono invariabilmente implementati in catena aperta, cioè utilizzando lo stato del modello predetto invece di quello del sistema robotico, per i motivi esposti in precedenza. La disponibilità di una stima dello stato dell'umanoide consentirà un miglioramento notevole delle prestazioni del sistema di controllo, specialmente in termini di reattività ai disturbi esterni.
- MPC robusto per umanoidi
La possibilità di garantire un comportamento robusto all'interno di specifici intervalli di variazione dei parametri consentirà di certificare il controllore MPC per il funzionamento in condizioni operative diverse, in particolare rispetto all'altezza del CoM dell'umanoide (andature parzialmente/completamente erette) e al suo peso (locomozione in assenza/presenza di carico trasportato).