Tipicamente, tale utilizzo comporta la realizzazione di schede hardware per l’acquisizione dei segnali e una logica di controllo dei dispositivi compresi nel sistema.

Introduzione

Sono sempre più numerosi i campi in cui vengono sviluppati sistemi complessi di acquisizione di segnali, elaborazione e controllo, comprendenti più dispositivi di trasduzione e attuatori. I motivi di tale diffusione vanno ricercati nei notevoli progressi, in termini di accuratezza, compiuti in questi ultimi anni nella realizzazione di sensori e attuatori, che ha consentito di estendere il loro utilizzo in svariati ambiti di applicazione.

Tipicamente, tale utilizzo comporta la realizzazione di schede hardware per l’acquisizione dei segnali e una logica di controllo dei dispositivi compresi nel sistema.

L’aspetto più critico è costituito dall’elaborazione ad alto livello, che solitamente è basata su interfacce software incapaci di dialogare tra loro, e quindi anche di far comunicare i vari sistemi hardware, e basate su architetture rigide, che non possono essere modificate durante l’esecuzione del processo di elaborazione [1].

Un campo di ricerca in cui questo problema è particolarmente rilevante è quello della biorobotica. Si tratta di un settore per molti versi ancora in fase di definizione e collocazione nell’ambito dei rapporti con altre scienze come la biologia e la robotica [2], per il quale si può comunque assumere la definizione di disciplina finalizzata a

“sviluppare una comprensione dei sistemi naturali tramite la costruzione di robot che imitino alcuni aspetti del loro sistema nervoso e sensoriale e del loro comportamento”

[3]. Tale definizione evidenzia la presenza, in quest’ambito, della duplice necessità di

disporre di trasduttori e attuatori bio-ispirati e di sviluppare un’architettura in grado di

gestire e integrare i segnali provenienti dai vari sensori ed effettuare un controllo di tipo

neuromorfo; pertanto, la possibilità di disporre di un sistema per la gestione parallela e

in tempo reale di processi eterogenei ed in comunicazione con più catene sensoristiche e

Introduzione V

di attuazione assume un’importanza quanto meno notevole.

Da alcuni anni, presso il Centro Interdipartimentale di Ricerca “E. Piaggio”

dell’Università di Pisa, è in corso il progetto FACE (Facial Automaton For Conveying Emotions) [4] che, in base alla definizione data, può sicuramente essere inserito a pieno titolo nell’ambito della biorobotica; il suo obiettivo, infatti, è la realizzazione di un volto biomimetico in grado di riconoscere e rappresentare in modo realistico le emozioni umane fondamentali. Nello specifico di questo progetto, il problema evidenziato sinora si concretizza nella compresenza di diversi tipi di hardware, come il sistema di visione artificiale e quello di propriocezione, da gestire tramite un controllore basato su reti neurali. La soluzione che si sta sviluppando al Centro “E. Piaggio” consiste nella realizzazione di un insieme di librerie software per l’ambiente di programmazione Microsoft® VisualC++®, denominate nel complesso ARI (Artificial Robot Interface), in grado di gestire parallelamente ed in tempo reale, con l’utilizzo di reti neurali, i diversi sensori e trasduttori di un sistema biorobotico [1].

Con il presente lavoro di tesi è stato affrontato per la prima volta il problema della gestione di un dispositivo bio-ispirato tramite l’ambiente ARI; il dispositivo consiste in un sistema artificiale per la simulazione della masticazione umana provvisto di alcuni strain gage per la rilevazione dei carichi agenti sui denti.

In particolare, sono stati realizzati: una scheda a microcontrollore, con relativo firmware, per l’acquisizione dei segnali dai sensori, il controllo dei movimenti e la comunicazione con il PC tramite USB; l’interfaccia software con l’utente; il driver per la gestione del dispositivo con ARI.

L’utilità di questo tipo di lavoro ricopre vari aspetti del problema in questione, in quanto è stato finalizzato al raggiungimento di risultati che consentissero una prima valutazione dei limiti e delle potenzialità della soluzione rappresentata da ARI.

Innanzitutto, si è cercato di definire un ciclo progettuale generalizzabile per i successivi

hardware da integrare nell’architettura; in quest’ottica è stata valutata l’affidabilità delle

soluzioni progettuali proposte, come l’utilizzo del microcontrollore e del protocollo

USB. Inoltre, si è potuta verificare la flessibilità di ARI nella comunicazione con un

dispositivo reale, grazie alla relativa semplicità del driver realizzato per

Introduzione VI

l’interfacciamento. Infine, il sistema completo potrà essere utilizzato per il test di algoritmi, modelli di neurone e reti neurali implementate in ARI, allo scopo di trovare un neurocontrollore con efficienza computazionale e plausibilità biologica ottimali.

La tesi è suddivisa in sei capitoli, il cui ordine rispecchia l’iter di progetto che si è cercato di definire.

Nel primo capitolo viene presentato il fenomeno biologico cui il sistema si ispira, ovvero la masticazione umana, con particolare attenzione ai movimenti della mandibola e al controllo da parte del Sistema Nervoso.

Nel secondo capitolo viene fornita una descrizione dei componenti e del funzionamento del sistema di masticazione artificiale.

Il terzo capitolo è dedicato ai dispositivi di trasduzione utilizzati in questo sistema:

gli strain gage. In particolare, vengono illustrati i principi fisici che originano lo strain, il funzionamento e le modalità di utilizzo e i principali problemi che si possono verificare nell’acquisizione dei segnali da strain gage.

Nel quarto capitolo viene descritta la scheda hardware dedicata al prelievo di tali segnali, che è stata realizzata presso l’azienda EBB-srl di Calcinaia (PI). Oltre allo schema elettrico, sono descritte le varie fasi di realizzazione e i componenti integrati utilizzati, con particolare riferimento al microcontrollore, il PIC16F877A della Microchip.

Il firmware del microcontrollore, realizzato in Assembler, e la comunicazione tra questo e il PC tramite USB sono gli argomenti del quinto capitolo. In particolare, vengono descritti in termini generali il funzionamento del protocollo USB e il suo utilizzo all’interno dell’architettura, che prevede anche un’interfaccia utente realizzata in Visual C++®.

Infine, nel sesto capitolo vengono innanzitutto introdotte le reti neurali;

successivamente, viene presentato l’ambiente ARI e le modalità in cui, al suo interno,

sono stati implementati il neurocontrollore e il driver per l’interfacciamento con il

sistema realizzato.