Model Predictive Control per la robotica umanoide
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.