SVILUPPO DI UN CONTROLLORE PER L’INTERAZIONE UOMO-ROBOT NEL CUBO DI MANIPOLAZIONE: APPLICAZIONE AL TRIAGO.

In recent decades, human-robot interaction has emerged as a prominent challenge due to its vast potential benefits. Today, interaction --and increasingly, collaboration-- between humans and robots is becoming more common across various domains In industrial settings, special attention is devoted to the hand guiding task, where a human operator manually positions the robot's end effector. In this context, this thesis focuses on defining and developing a controller that enhances the human experience during the positioning of the end effector, making the hand guiding task both easier and safer. To further improve safety, the interaction is constrained within a predefined workspace, ensuring that the robot’s end effector remains within safe boundaries. To achieve this, an impedance controller is used as the main controller, combined with an invariance controller as a corrective mechanism to enforce the constraints. The proposed control strategy was first implemented in Python and tested in the MuJoCo simulation environment to simulate the robot’s end effector behavior. Subsequently, it was ported to C++ and ROS2 for a more realistic implementation in the Gazebo simulation environment. The results validate the proposed approach: the robot demonstrates compliant behavior when guided by the human within the allowed workspace, while effectively resisting movements that attempt to exceed the constrained region. This thesis work was carried out in collaboration with the Decision and Control Laboratory at the Polytechnic University of Bari and PAL Robotics, during a three-month internship at the main operational headquarters of PAL Robotics in Barcelona, Spain.

Negli ultimi decenni, l'interazione uomo-robot è emersa come una sfida importante a causa dei suoi vasti vantaggi potenziali. Oggi, l'interazione - e sempre più la collaborazione - tra uomo e robot sta diventando sempre più comune in vari ambiti. In ambito industriale, particolare attenzione è dedicata al compito di guida manuale, in cui un operatore umano posiziona manualmente l'effettore finale del robot. In questo contesto, la tesi si concentra sulla definizione e sullo sviluppo di un controllore che migliori l'esperienza umana durante il posizionamento dell'effettore finale, rendendo il compito di guida manuale più semplice e sicuro. Per migliorare ulteriormente la sicurezza, l'interazione è vincolata all'interno di uno spazio di lavoro predefinito, assicurando che l'effettore finale del robot rimanga entro confini sicuri. Per ottenere questo risultato, viene utilizzato un controllore di impedenza come controllore principale, combinato con un controllore di invarianza come meccanismo correttivo per far rispettare i vincoli. La strategia di controllo proposta è stata inizialmente implementata in Python e testata nell'ambiente di simulazione MuJoCo per simulare il comportamento dell'effettore finale del robot. Successivamente, è stata portata in C++ e ROS2 per un'implementazione più realistica nell'ambiente di simulazione Gazebo. I risultati convalidano l'approccio proposto: il robot dimostra un comportamento conforme quando viene guidato dall'uomo all'interno dell'area di lavoro consentita, mentre resiste efficacemente ai movimenti che tentano di superare la regione vincolata. Questo lavoro di tesi è stato svolto in collaborazione con il Laboratorio di Decisione e Controllo del Politecnico di Bari e con PAL Robotics, durante uno stage di tre mesi presso la sede operativa principale di PAL Robotics a Barcellona, in Spagna.