NAVIGAZIONE AUTONOMA MEDIANTE UTILIZZO DI SENSORI MMWAVE BASATA SU METODI DI APPRENDIMENTO

Negli ultimi trent’anni la robotica ha stimolato un notevole interesse producendo una cospicua letteratura scientifica e stimolando la fantasia di grandi menti. Questo forte interesse è anche dovuto al fatto che la robotica è un campo applicativo fortemente interdiscipli- nare che combina le conoscenze di numerosi ambiti della conoscenza: cibernetica, meccanica, automatica, informatica, intelligenza artificiale. La realtà che ci circonda è oggi permeata dall’utilizzo sempre crescente di robot con il quale si intende migliorare la qualità di vita dell’essere umano e con il quale è possibile esplorare sin da subito orizzonti lon- tani o semplicemente inarrivabili. Di forte interesse e sviluppo sono i robot mobili in grado di navigare liberamente l’ambiente in cui sono in- seriti. Possiamo pensare ad esempio ai robot Curiosity o Perseverance che deliziano l’uomo con le foto della superficie di Marte, o ai nanoro- bot impiegati nella medicina sperimentale. Restringendo l’attenzione al campo della robotica mobile, il problema della navigazione è un task centrale la cui soluzione richiede l’individuazione della posizione del ro- bot all’interno dell’ambiente tramite l’utilizzo di sensori esterocettivi, la creazione di una mappa e di un percorso privo di ostacoli, la sintesi di azioni di controllo al fine di pilotare gli attuatori e di permettere l’inseguimento del percorso stesso. La sfida odierna è quella di costrui- re robot completamente autonomi che non richiedano l’intervento o la supervisione dell’uomo. In tal senso, esempi di prodotti come le auto a guida supervisionata di player come Tesla o Toyota sono chiari tenta- tivi di procedere nella direzione citata. In questo lavoro di tesi è stato studiato un insieme di tecniche per fornire le funzionalità di guida auto- noma ad un robot dotato esclusivamente di tre sensori ad onde millime- triche. L’approccio utilizzato si basa su un algoritmo di Reinforcement Learning end-to-end, in cui l’agente osserva le nuvole punti generate dai sensori e naviga fino alla posizione obiettivo. È stato utilizzato il sistema ad alta precisione di motion capture Vicon per ottenere, istan- te per istante, la posa esatta del robot all’interno dell’ambiente in cui si muove. Il framework sviluppato si avvale della piattaforma software ROS per permettere a ciascuna componente coinvolta di comunicare. È stato, quindi, effettuato l’addestramento dell’agente. Dopo numerosi test è stato sintetizzato un agente in grado di navigare nell’ambiente fino alla posizione desiderata, seguendo un percorso privo di ostacoli. I risultati ottenuti si ritengono particolarmente interessanti e aprono a diversi scenari e casi d’uso che vedono i sensori ad onde millimetri- che come una valida alternativa affidabile per la navigazione autonoma.