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Le informazioni generali relative al corso di Laboratorio Ciberfisico (coord. Prof. Andrea Calanca) si trovano qui

In questa pagina è possibile trovare il materiale relativo al modulo di Robot Programming with ROS

Obiettivi:

Gli argomenti trattati nel corso riguardano la programmazione di sistemi ciberfisici complessi quali i sistemi robotici e includono tematiche legate alla percezione, alla navigazione, alla pianificazione e al controllo.

Il corso intende formare la figura dello sviluppatore robotico mediante un approccio sia teorico che pratico il quale include esperienza diretta su hardware e software. Lo sviluppatore robotico deve saper programmare sia a basso livello (embedded) che ad alto livello, conoscere il sistema operativo Robot Operating System (ROS) ed i framework di percezione quali Open Source Computer Vision (OpenCV) e Point Cloud Library (PCL). Inoltre, lo sviluppatore robotico saper progettare algoritmi in grado di controllare i sistemi fisici che compongono il robot stesso e l’ambiente con il quale interagisce.

Esame:

Il voto finale viene conseguito svolgendo:

• gli homework obbligatori, che potranno essere svolti all’interno delle ore di laboratorio (voto massimo 24)
• un progetto in team facoltativo (voto massimo 30L). I progetti consisteranno in una estensione degli esempi presentati durante le esercitazioni del corso.

Importante: È previsto un solo progetto per l'intero corso da 6 CFU, da svolgersi o su argomenti relativi al modulo di Robot Programming o sul modulo del Prof. Andrea Calanca.

Periodo:

II semestre (marzo 2018 – giugno 2018)

Orario di Lezione:

Martedì e mercoledì dalle dalle 8:30 alle 10:30 presso il Laboratorio Ciberfisico

Esercitazioni pratiche:

Martedì e mercoledì dalle dalle 10:30 alle 12:30 presso il Laboratorio Ciberfisico

Ricevimento:

• In aula, subito dopo le lezioni
• Su appuntamento (da richiedere tramite invio di una email) presso:
  Ca' Vignal 2, I piano, stanza 1.63A

Si invitano gli studenti a controllare regolarmente la bacheca degli avvisi

1. Introduzione a ROS
2. Compilazione con catkin
3. Il paradigma publisher and subscriber
4. Simulatori
5. Percezione 2D
6. Percezione 3D
7. Navigazione

Per il programma completo fare riferimento al diario delle lezioni

Tutorial di ROS:

• in inglese
• in italiano

Libro di testo:

Il corso non prevede un libro di testo. Gli studenti che vogliano approfondire i concetti trattati a lezione possono utilizzare l'elenco di libri su ROS disponibile qui

Slide:

• disponibili nella colonna download del diario delle lezioni

Documentazione e codice Turtlebot3:

• Tutlebot3 Official Wiki
• ROS packages for Turtlebot3

VirtualLab mondo virtuale:

• Modello del Lab Ciberfisico
• Autori: Enrico Marchesini, Davide Corsi, Fabio Falezza

Si invitano gli studenti a leggere con attenzione le regole degli homework.

Ogni homework ha una data di consegna consigliata, che non è vincolante e serve come suggerimento per l'organizzazione temporale del lavoro.

• Homework 1

  testo     suggerimenti
  La data di consegna consigliata è fisssata al 15 aprile 2018

• Homework 2

  testo
  La data di consegna consigliata è fisssata al 21 maggio 2018

• Homework 3

  testo
  La data di consegna consigliata è fisssata all'11 giugno 2018

 

Modalità di consegna: Inviare una email al docente contenente in oggetto "[homework X]" X ∈ {1,2,3}, inserendo nel testo dell'email nome, cognome, matricola, corso di laurea, repository Git contenente il codice. Inoltre, indicare se si vuole che il link al repository Git venga pubblicato o meno sul sito del corso.

Nel caso di lavori di gruppo, inviare una unica email contenente i riferimenti per tutti i membri del gruppo.

Per dubbi relativi agli homework contattare il docente per email.

La lista degli homework consegnati può essere visionata qui

1. ratSLAM - advanced
2. GPS localization, breadcrumb path planning - low-medium
3. hallway following using laser, hardcoded feature (laser chemotaxis) - low-medium
4. hallway following using laser, reinforcement learning - medium-advanced
5. spline-following feedback control - medium
6. line-following feedback control - low
7. map "skeleton" (nonconvex decomposition etc.) and path planning - medium
8. NN control policy using raw laser data - advanced
9. moving 2 or more bots in formation - medium
10. robot hide and seek - advanced
11. mixed initiative control (robot and human pilot mixing) - medium
12. stigmergy - leader robot carries and places a beacon, other robots detect it via laser. Beacon could be one or more things forming complex message. - advanced
13. NN human detector (training samples would be person standing at known angle to robot, NN output is softmax of a range of angles, = 1 if human is there, = 0 if human is not there) - medium-advanced
14. Mapping della potenza del segnale wireless nel dipartimento con Turtlebot 3
    

    

    
    
15. Autonomous Driving
    

    

    
    
16. NAO Simulation - RoboCup 2018
    (progetto a numero limitato)
    

    
    

Nota: è possibile concordare con il docente progetti diversi da quelli riportati sopra

Data	Argomenti trattati	Download
13/03/2018 Lezione 1	Lezione di presentazione    • Robot mobili    • See-think-act cycle    • Robot sociali	1.1-introduzione.pdf
14/03/2018 Lezione 2	ROS intro    • nodi    • topic e messaggi    • installazione di ROS    • turtlesim	1.2-ros-intro.pdf Ubuntu 16.04 ROS Kinetic Kame
20/03/2018 Lezione 3	Git+ROS   • git commit   • git push   • git merge   • package hello_ros	GIT two words introduction by Maurilio Di Cicco (copia locale) 1.3-git+ros.pdf
27/03/2018 Lezione 4	Uber's accident   ROS Launch files   • univr_turtle	uber-accident.pdf 1.4-ros-launch-files.pdf
28/03/2018 Lezione 5	Robot mobili su ruote   • manipolatori vs robot mobili   • modello del robot mobile   • Turtlebot 3	2.1-robot-mobili-su-ruote.pdf ROS packages for Turtlebot 3
02/05/2018 Lezione 6	Simulatori ROS   • Gazebo	2.2-simulatori.pdf Turtlebot 3 simulation
08/05/2018 Lezione 7	Navigazione in ROS   • Mappe   • introduzione a SLAM   • virtual SLAM and navigation	2.3-navigazione.pdf libro ROS Robot Programming di YoonSeok Pyo, HanCheol Cho, RyuWoon Jung, TaeHoon Lim copia locale del libro
09/05/2018 Lezione 8	Getting started Turtlebot3   • teleoperazione robot reale   • RViz robot reale	2.4-turtlebot3.pdf TurtleBot3 Hardware Setup
15/05/2018 Lezione 9	Esercitazione Pratica   • rosbag   • virtual SLAM with saved rosbag	e1-rosbag.pdf Turtlebot 3 ROS bags
16/05/2018 Lezione 10	Esercitazione Pratica   • rosbag con robot reale
22/05/2018 Lezione 11	OpenCV   • ORB-SLAM	3.1-percezione-visione.pdf orb-slam.pdf Si ringrazia il dott. Stefano Aldegheri
23/05/2018 Lezione 12	Esercitazione Pratica	e2-facedetection.pdf realsense_r200_viewer face_visualizer_3d face.bag people.bag
29/05/2018 Lezione 13	Gestione dati 3D   • Point Cloud Library	3.2-pointcloud.pdf pcl_examples.zip Si ringrazia il Prof. Alberto Pretto basic_3d_visualizer
30/05/2018 Lezione 14	Esercitazione Pratica   • Installazione libreria ORB-SLAM2   • Discussione Homework 3   • Discussione progetti finali	homework 3 ORB-SLAM project page
05/06/2018 Lezione 15	Azioni in ROS   • Goal per la navigazione	4.1-actions.pdf turtlebot3_navigation_goals ROS actionlib Sending Goals to the Navigation Stack
06/06/2018 Lezione 16	Azioni basate su detection   • Esempio red ball (turtlebot3_visual_goals)   • Esempio autorace simulation	turtlebot3_visual_goals Turtlebot3 autorace simulation Fork del repo originale Turtlebot3 autorace simulation realizzato da Fabio Falezza