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Premessa Pag.: 004 Introduzione Pag.: 005 Prefazione Pag.: 007 Parte A Pag.: 009 Cinematica e controllo del robot. Pag.: 009

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(1)

I

Premessa Pag.: 004

Introduzione Pag.: 005

Prefazione Pag.: 007

Parte A Pag.: 009

Cinematica e controllo del robot. Pag.: 009

Capitolo I Pag.: 011

1 – Aspetti cinematica di comando e di controllo del veicolo Pag.: 011 1.1 - L’equazione cinematica del veicolo in 2 D Pag.: 012

1.1.1 Ipotesi semplificative. Pag.: 012

1.1.2 Le formule. Pag.: 013

1.1.3 Definizione di parametri e conseguenti legami fra grandezze. Pag.: 013 1.1.4 Effetto della variabile indipendente manipolabile, u. Pag.: 014 1.1.4.1 Controllo delle variabili manipolabili tramite joystich Pag.: 016

1.1.5 Le velocità e le accelerazioni. Pag.: 016

1.1.5.1 Formule più accurate. Pag.: 017

1.1.6 Il problema cinematica inverso. Pag.: 024

1.1.7 L’inseguitore ottimo ideale. Pag.: 027

1.2 – Dead reckoning con odometria digitale Pag.: 029

1.2.1 Il significato dei termini. Pag.: 029

1.2.2 L’odometria in ambito robotico. Pag.: 030

1.2.2.1 Equazioni per l’odometria digitale. Pag.: 032

1.3- L’incertezza nella stima delle variabili di stato. Pag.: 033 1.3.1 La necessità di trattare il problema in termini statistici. Pag.: 033 1.3.2 Valori medi e covarianze nell’ambito delle variabili aleatorie vettoriali. Pag.: 033 1.3.2.1 Valori medi e covarianze di variabili aleatorie funzioni lineari di altre. Pag.: 034

1.4- L’estensione al 3D Pag.: 035

1.4.1 Considerazioni iniziali. Pag.: 035

1.4.2 Modello di robot che si muove in 3D. Pag.: 035

1.4.2.1 Eliminazione degli errori di approssimazione. Pag.: 040 1.4.3 Modello di robot che attua movimenti in 3D ma con base semovente

sul suolo. Pag.: 043

Bibliografia. Pag.: 048

Capitolo II Pag.: 049

2- Dal controllo ottimo al filtro di Kalman. Pag.: 050

2.1 Il problema del controllo ottimo in campo deterministico. Pag.:051 2.1. 1 Le condizioni necessarie per la soluzione di un problema di controllo

ottimo. Pag.: 052

2.1. 2 Le condizioni sufficienti per la soluzione di un problema di controllo

ottimo. Pag.: 053

2.1. 3 Il problema del regolatore ottimo LQ. Pag.: 054

(2)

II

(regolazione ottima a tempo finito). Pag.: 056

2.1. 4 Il problema dell’inseguimento ottimo LQ. Pag.: 057 2.1. 5 Il problema dell’inseguimento ottimo LQ con retroazione algebrica

(inseguitore ottimo a tempo finito). Pag.: 059

2.1. 6 L’osservatore identità in ambito deterministico con modello

stazionario e lineare. Pag.: 061

2.2 Il problema del controllo ottimo in campo stocastico. Pag.: 064

2.2.1 Richiami di teoria delle probabilità (variabili stocastiche) Pag.: 064 2.2.1.1 Valori medi, nuclei i matrici di covarianza. Pag.: 066

2.2.1.2 Tipologie di processi. Pag.: 068

2.2.1.2.1 I processi indipendenti. Pag.: 068

2.2.1.2.2 Processi stazionari. Pag.: 069

2.2.1.2.3 Processi Gaussiani. Pag.: 069

2.2.1.2.4 Processi Markowiani. Pag.: 070

2.2.1.2.4.1 Teorema della probabilità totale e formula di Bayes. Pag.: 071 2.2.1.2.4.2 Applicazione formula di Bayes ai modelli lineari discreti. Pag.: 073 2.2.1.2.4.2.1 Il significato di Pˆx

 

tiCT

 

ti

Pˆy

 

ti

1 Pag.: 075

2.2.1.2.5 Processi ergodici. Pag.: 077

2.2.1.3 La potenza e l’energia dei processi, la densità spettrale di

potenza, ed i processi bianchi. Pag.: 077

2.2.1.3.1 Filtri formatori e processi colorati. Pag.: 079

2.2.2 L’osservatore identità in ambito stocastico.:il filtro di Kalman. Pag.: 080 2.2.3 Metodi per la risoluzione dell’equazione matriciali differenziale

di Riccati. Pag.: 083

2.2.3.1 Integrazione nel “continuo” direttamente su ciascun termine

matriciale. Pag.: 084

2.2.3.2 Integrazione nel “continuo” in modo matriciale per sistemi

stazionari. Pag.: 084

2.2.3.3 Valutazione in ambito discreto ipotizzando una velocità di variazione dei parametri costante all’interno di ciascun passo

di integrazione. Pag.: 086

2.2.3.4 Valutazione in ambito discreto usando quanto nel paragrafo 2.2.3.2 ed ipotizzando che il sistema abbia un comportamento

stazionario all’interno dei singoli passi di integrazione. Pag.: 087 2.2.3.5 Valutazione in ambito discreto usando una “variante” a quanto

visto nel paragrafo 2.2.3.3. Pag.: 087

2.2.4 Il filtro di Kalman per sistemi tempo-discreti. Pag.: 087

2.2.4.1 La procedura predictor-corrector. Pag.: 092

2.2.4.1.1 Il predictor. Pag.: 093

2.2.4.1.2 Il corrector. Pag.: 094

2.2.4.1.3 Predictor-corrector. Pag.: 098

2.2.4.1.3 L’identificazione del sistema. Pag.: 100

2.2.4.2 Il filtro di Kalman esteso (EKF). Pag.: 100

2.2.4.3 Il filtro di Kalman unshented (UKF). Pag.: 104

2.2.4.3.1 La procedura. Pag.: 105

2.2.4.3.1.1.1 La propagazione delle covarianze. Pag.: 105

(3)

III

2.2.4.3.1.3 Predictor. Pag.: 106

2.2.4.3.1.4 Corrector. Pag.: 107

2.2.5 Un inseguitore ottimo LQ in ambito stocastico con filtro di Kalman. Pag.: 109 2.2.5.1 L’osservatore identità (filtro di Kalman). Pag.: 111

2.2.5.2 L’inseguitore ottimo LQ. Pag.: 112

Bibliografia. Pag.: 115

Capitolo III Pag.: 117

3- Il controllo cinematico del robot. Pag.: 117

3.1 Leggi di “connessione” fra parametri di controllo e variabili di stato. Pag.: 119

3.1.1 Previsioni tramite legame diretto U X. Pag.: 119

3.1.2 Previsioni tramite legame inverso X U. Pag.: 120

3.2 La determinazione della covarianza. Pag.: 122

3.2.1 Le matrici di covarianza per U. Pag.: 123

3.2.2 Le matrici di covarianza per X. Pag.: 126

3.3 L’inseguimento di una cinematica. Pag.: 128

3.3.1 L’inseguimento della cinematica attuato nella presente Tesi. Pag.: 128 3.4 L’inseguimento ottimo con retroazione algebrica. Pag.: 129 3.4.1 Un inseguitore ottimo usando equazioni tipo Riccati. Pag.: 130 3.4.2 Un inseguimento ottimo usando equazioni più attinenti al caso analizzato. Pag.: 134

3.5 La ripianificazioni cinematica. Pag.: 135

3.5.1 Ripianificazione nel caso di aggiornamento istantaneo (caso teorico). Pag.: 135 3.5.2 Ripianificazione nel caso reale di aggiornamento che richiede il tempo di

elaborazione. Pag.: 137

3.6 Note sul programma di simulazione realizzato per testare le procedure. Pag.: 138

Bibliografia: Pag.: 143

Parte B Pag.: 145

Determinazione della posizione del robot utilizzando landmarker costituiti

da punti. Pag. 145

Capitolo IV Pag.: 147

4- Concetti iniziali su interazione fra variabili di controllo ed ambiente

operativo. Pag. 147

4.1- L’aggiornamento realizzato utilizzando segnali visivi. Pag.: 148

4.1.1 l’interazione fra robot ed ambiente. Pag.: 148

4.1.2 Il tipo di segnale che considereremo. Pag.: 148

(4)

IV

4.1.3.1 Lo spazio camera ed il piano immagine. Pag.: 149

4.1.3.2 Lo spazio immagine. Pag.: 149

4.1.3.2.1 Stessa scena, ma spazio camera diverso. Pag.: 151

4.2- Lo schema per l’aggiornamento. Pag.: 154

4.3- Trasformazioni sui landmarker. Pag.: 157

4.3.1 I landmarker nel passaggio dal sistema di riferimento assoluto a quello

dello spazio camera. Pag.: 157

4.3.1.1 Traslazione. Pag.: 158

4.3.1.2 Rotazione Roll. Pag.: 159

4.3.1.3 Rotazione Yaw. Pag.: 160

4.3.1.4 Rotazione Pitch. Pag.: 160

4.3.1.5 Rotazione globale. Pag.: 161

4.3.1.6 La rototraslazione. Pag.: 161

4.3.1.7 Nel nostro caso. Pag.: 162

4.3.2 I landmarker nel passaggio dallo spazio camera allo spazio immagine. Pag.: 162

4.3.2.1 La proiezione prospettica. Pag.: 163

4.3.2.2 Le matrici Jacobiane per l’EKF. Pag.: 167

4.3.2.2 .1 Le matrici di covarianza del rumore sulle misure. Pag.: 168 4.3.2.2 .2 Pseudoinversione con stima variazioni variabili di controllo. Pag.: 169

4.3.2.2 .2.1 Le matrici di covarianza coinvolte. Pag.: 170

Bibliografia: Pag.: 173

Capitolo V Pag.: 175

5- Dalla linearizzazione all’ottenimento di modelli per evincere stime dei

parametri di stato. Pag.: 175

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 176

5.1- La linearizzazione. Pag.: 177

5.1.1 Una forma alternativa per la trasformazione. Pag.: 177 5.1.1.1 La trasformazione nel nostro caso specifico. Pag.: 177

5.1.2 La rotazione pura. Pag.: 178

5.1.2.1 La rotazione pura nel nostro caso specifico. Pag.: 178

5.1.3 La trasformazione di proiezione. Pag.: 180

5.1.4 La linearizzazione sotto ipotesi particolari. Pag.: 181

5.1.4.1 Le ipotesi. Pag.: 181

5.1.4.1.1 Nel nostro caso. Pag.: 181

5.1.4.1.1.1 Visualizzazione delle trasformazioni e dei parametri. Pag.: 182 5.1.4.1.1.2 Ulteriori situazioni che verificano le ipotesi nel nostro caso

specifico. Pag.: 184

5.1.4.1.1.2.1 Il primo ed il terzo quadrante. Pag.: 184

5.1.4.1.1.2.2 I punti vicini a gli assi e gli angoli diversi da 45° o – 135. Pag.: 186 5.1.4.1.1.2.3 Passaggio da angoli prossimi a 0° ad angoli prossimi a 90°,

o viceversa, e ritorno. Pag.: 187

5.1.4.2 Lo sviluppo in serie. Pag.: 189

5.1.4.3 Il cambiamento di scala per il vettore dei parametri P . Pag.: 189 5.1.4.4 Le formule approssimate che portano alla linearizzazione. Pag.: 189

(5)

V

5.2- La stima dell’aggiornamento. Pag.: 190

5.2.1 La stima di C . Pag.: 190

5.2.1.1 Il nostro caso specifico. Pag.: 193

5.2.1.1.1 Casi notevoli importanti. Pag.: 195

5.2.1.1.2 I legami fra i parametri di posizione e l’orientamento della

fotocamera. Pag.: 200

5.2.1.1.2.1 Legami fra Cb e . Pag.. 201

5.2.1.1.2.2 Il parametro Cc. Pag.: 209

5.2.1.1.2.3 Legami fra tx, ty e . (formule generiche e non ulteriormente

approssimate). Pag.: 209

5.2.1.1.2.3.1 Preelaborazione teorica. Pag.: 209

5.2.1.1.2.3.1.1 L’equazione in funzione delle ordinate dei landmarker. Pag.: 211 5.2.1.1.2.3.1.2 L’equazione in funzione delle ascisse dei landmarker. Pag.: 213 5.2.1.1.2.4 La determinazione diretta di un’approssimazione per il valore di . Pag.: 216 5.2.1.1.2.4.1 La determinazione di Qa e Qb esatti. Pag.: 220

5.2.1.1.2.4.2 Parametri legati a particolari traiettorie. Pag.: 221

5.2.1.1.2.4.3 Legami fra Cb e . Pag.: 222

5.2.1.1.2.4.4 Il peso di B. Pag.: 224

5.2.1.1.2.4.5 Approssimazione diretta per ponendo Cb = 0 quando X0  0. Pag.: 225

5.2.1.1.2.4.6 Approssimazione diretta per in situazioni generiche. Pag.: 225 5.2.1.1.2.4.6.1 Formule che sfruttano le ordinate dei landmarker. Pag.: 226 5.2.1.1.2.4.6.1.1 I casi di simmetria assiale (asse za). Pag.: 228

5.2.1.1.2.4.6.1.2 I casi di simmetria e diagonalità. Pag.: 231 5.2.1.1.2.4.6.2 Formule che sfruttano le ascisse dei landmarker. Pag.: 232 5.2.1.1.2.4.6.2.1 I casi di simmetria assiale (asse za). Pag.: 235

5.2.1.1.2.4.6.2.2 I casi di simmetria e diagonalità. Pag.: 238 5.2.1.1.2.4.7 Formule libere da A e B, procedure risolventi e stima errori insiti

nel modello. Pag.: 242

5.2.1.1.2.4.7.1 Un errore stimato su B. Pag.: 242

5.2.1.1.2.4.7.2 Un errore stimato su au ed uno opposto su cu. Pag.: 244

5.2.1.1.2.4.7.3 Un errore stimato su ac, uno opposto su cu. ed uno su B. Pag.: 245

5.2.1.1.2.4.7.4 La valutazione della posizione del robot utilizzando i risultati

dei paragrafi precedenti. Pag.: 247

5.2.1.1.2.4.7.5 La stima del peso di B con conseguente determinazione

della posizione. Pag.: 248

5.2.2 Il parametro di qualità J nel nostro caso specifico. Pag.: 250 5.2.2.1 La formula per la determinazione del parametro di qualità nel nostro

caso specifico. Pag.: 250

5.2.3 La correzione per tenere conto delle approssimazioni introdotte tramite

la linearizzazione. Pag.: 253

5.3- Determinazione parametri invertendo i legami lineari approssimati

trovati. Pag.: 256

5.3.1 Richiami sui legami approssimati trovati e loro possibile utilizzo. Pag.: 256 5.3.2 Matrice pseudoinversa o inversa di W con conseguente stima di T e 1

della sua covarianza. Pag.: 256

5.4 Conclusioni. Pag.: 257

5.5 Formulario e procedure. Pag.: 258

6 – Cenno al programma “Validazione formule”. Pag.: 270

(6)

VI

Capitolo VI Pag.: 273

6- Verifica formule evinte nella parte B, “calibrazione” dei parametri e individuazione di procedure applicative. (Fotocamera a 45° con asse focale

passante per origine) Pag.: 273

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 274

6.1- Camera disposta sulla diagonale del secondo quadrante e rivolta verso

l’origine. Pag.: 275

6.1.1 Disposizione landmarker e conseguenti valori matriciali. Pag.: 276 6.1.1.1 Landmarker con punti sul piano verticale normale all’asse visivo (a). Pag.: 276 6.1.1.2 Landmarker con punti su due piani verticali fra loro ortogonali (b). Pag.: 277 6.1.1.3 Landmarker con punti solo sul secondo piano verticale (c). Pag.: 278 6.1.1.4 Landmarker disposti come nel caso precedente ma su un piano traslato

parallelamente di L/2 lungo la diagonale del secondo quadrante in pianta (d). Pag.: 279 6.1.1.5 Landmarker con punti su tre piani fra loro ortogonali passanti per

l’origine (e). Pag.: 279

6.1.1.6 Landmarker solo sul piano orizzontale, ma disposti come nel precedente

paragrafo (f). Pag.: 280

6.1.1.7 Landmarker solo sul piano orizzontale come nel precedente paragrafo

ma a quota 10 (g). Pag.: 281

6.1.2 Determinazione dei valori di X0, Y0 e Z0 per via geometrica. Pag.: 282

6.1.2.1 Applicazione ai casi del paragrafo 6.1 Pag.: 284

6.1.3 Verifica formule per determinazione angolo e viceversa. Pag.: 286 6.1.3.1 La determinazione di Cb o Cc per via algebrica. Pag.: 286

6.1.3.1.1 Il caso (d). Pag.: 287

6.1.3.1.2 Il caso (g). Pag.: 287

6.1.3.2 Il caso (a) nella determinazione e/o verifica dell’angolo. Pag.: 288 6.1.3.2.1 Verifica delle formule [5.4.21]-[5.4.23] tramite le [5.4.19]–[ 5.4.20] Pag.: 288 6.1.3.2.1.1 Ipotesi iniziale di angolo affetta da errore. Pag.: 289 6.1.3.2.1.2 Ipotesi iniziale di angolo affetta da errore applicando la

condizione B = B/Z0. Pag.: 293

6.1.3.2.2 Verifica delle formule [5.4.41]-[5.4.43]; [5.4.44]-[5.4.46] tramite

le [5.4.39]–[ 5.4.40]. Pag.: 294

6.1.3.2.2.1 Ipotesi iniziale di angolo affetta da errore. Pag.: 296 6.1.3.2.2.1.2 L’uso delle formule [5.4.50]-[5.4.52] e delle [5.4.53]-[5.4.55] e

gli effetti delle condizioni: C = C/Z0; D = D/Z0. Pag.: 299

6.1.3.2.2.1.2.1 I casi con stima iniziale di  = 43°. Pag.: 299 6.1.3.2.2.1.2.2 I casi con stima iniziale di  = 47°. Pag.: 303 6.1.4 Formule che dipendono dalle coordinate della posizione del robot. Pag.: 307 6.1.4.1 Caso (a) con formule [5.4.11]-[5.4.13] e [5.4.14]-[5.4.16]. Pag.: 307

6.1.4.1.1 Caso (a) con errori su tx e ty. Pag.: 308

6.1.4.1.2 Procedura per ridurre l’errore di valutazione di utilizzando le

[5.4.11]-[5.4.13] e le [5.4.14]-[5.4.16]. Pag.: 310

6.1.4.1.2.1 Errore in eccesso sul valore di tx. Pag.: 311

6.1.4.1.2.1.1 Procedura attribuendo un peso infinito alla stima di partenza

(7)

VII

6.1.4.1.2.2 Errore in difetto sul valore di tx. Pag.: 314

6.1.4.1.2.2.1 Media mobile attribuendo peso doppio ai valori di ty. Pag.: 314

6.1.4.1.2.3 Controllo tramite J e Jd con determinazione del valore di migliore

stima per l’angolo. Pag.: 317

6.1.4.1.2.3.1 Una procedura per la determinazione dell’orientamento del robot tramite la conoscenza di J e Jd in corrispondenza di due valori

angolari che diano pendenze opposte per la derivata di J rispetto

all’angolo. Pag.: 317

6.1.4.1.2.3.2 La valutazione dell’angolo mettendo in atto la procedura

del 6.1.4.1.2.3.1. ai casi dei paragrafi 6.1.4.1.1. e 6.1.4.1.2. Pag.: 319

6.1.5 Conclusioni. Pag.: 324

Bibliografia. Pag.: 325

Capitolo VII Pag.: 326

7-Verifica formule evinte nella parte B, “calibrazione” dei parametri e individuazione di procedure applicative. (Fotocamera a 45° con asse focale

non passante per l’origine). Pag.: 326

INTRODUZIONE AL CAPITOLO. Pag.: 327

7.1- Camera rivolta ortogonalmente verso il piano su cui si trovano i

landmarker. Pag.: 328

7.1.1 Disposizione landmarker e conseguenti valori matriciali. Pag.: 330 7.1.1.1 Landmarker con punti su piano verticale normale all’asse visivo (a). Pag.: 330 7.1.1.2 Landmarker con punti su due piani verticali fra loro ortogonali (b). Pag.: 330 7.1.1.3 Landmarker con punti solo sul secondo piano verticale ( c ). Pag.: 331 7.1.1.4 Landmarker disposti come nel caso precedente ma su un piano traslato

parallelamente di L/2 lungo la diagonale del secondo quadrante in

pianta (d). Pag.: 332

7.1.1.5 Landmarker con punti su tre piani fra loro ortogonali passanti per

l’origine (e). Pag.: 333

7.1.1.6 Landmarker solo sul piano orizzontale, ma disposti come nel

precedente paragrafo (f). Pag.: 333

7.1.1.7 Landmarker solo su un piano orizzontale non passante per l’origine del

riferimento assoluto e disposti come nel precedente paragrafo (g). Pag.: 334 7.1.1.7.1 Costruzioni geometriche sul piano immagine. Pag.: 336 7.1.1.7.2 Dimostrazione grafica della formula per la determinazione di Z0. Pag.: 337

7.1.1.5.3 La situazione del paragrafo 7.1.1.6 come caso degenere di quanto nel

paragrafo 7.1.1.7. Pag.: 338

7.1.2 Verifica formule per determinazione angolo e viceversa. Pag.: 339 7.1.2.1 La determinazione di Cb o Cc per via algebrica. Pag.: 339

7.1.2.1.1 Il caso (a). Pag.: 339

7.1.2.1.2 Il caso (b). Pag.: 339

7.1.2.1.3 Il caso (d). Pag.: 340

7.1.2.1.4 Il caso (g). Pag.: 340

7.1.2.2 Verifiche sull’angolo . Pag.: 341

7.1.2.2.1 Formule che dipendono dalle coordinate della posizione del robot. Pag.: 341 7.1.2.2.2 Formule che conterrebbero termini con i parametri A e B. Pag.: 343 7.1.2.2.2.1 I casi in cui si ha simmetria dei punti e diagonalità. Pag.: 343

(8)

VIII

7.1.2.2.3 Formule che dipendono da Qa e Qb. Pag.: 346

7.1.2.2.3.1 Considerazioni iniziali. Pag.: 346

7.1.2.2.3.2 Le formule applicate nei vari casi. Pag.: 347

7.1.2.2.3.3 Interpretazione geometrica delle procedure per evincere gli angoli. Pag.: 353

7.1.3 Conclusioni. Pag.: 353

Bibliografia. Pag.: 355

Capitolo VIII Pag.: 356

8-Verifica formule evinte nella parte B, “calibrazione” dei parametri e individuazione di procedure applicative. (Fotocamera a 30° e disposta

su diagonale 2° quadrante in pianta). Pag.: 356

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 357

8.1- Camera disposta sulla diagonale del secondo quadrante e non rivolta

verso l’origine. Pag.: 358

8.1.1 Disposizione landmarker e conseguenti valori matriciali. Pag.: 360 8.1.1.1 Landmarker con punti su piano verticale passante per l’origine e per

l’asse della diagonale del I° e III° quadrante in pianta (a). Pag.: 360 8.1.1.1.1Individuazione di X0, Y0, Z0 e di Cb per via geometrica. Pag.: 362

8.1.1.2 Landmarker con punti su due piani verticali fra loro ortogonali (b). Pag.: 362 8.1.1.3 Landmarker con punti solo sul secondo piano verticale ( c ). Pag.: 363 8.1.1.4 Landmarker disposti come nel caso precedente ma su un piano traslato

parallelamente di L/2 lungo la diagonale del secondo quadrante

in pianta (d). Pag.: 363

8.1.1.5 Landmarker con punti su tre piani fra loro ortogonali passanti per

l’origine (e). Pag.: 363

8.1.1.6 Landmarker solo sul piano orizzontale, ma disposti come nel precedente

paragrafo (f). Pag.: 364

8.1.1.7 Landmarker solo sul piano orizzontale come nel precedente paragrafo

ma a quota 10 (g). Pag.: 364

8.1.1.7.1 Individuazione di X0 e Y0 per via geometrica. Pag.: 366

8.1.2 Verifica formule per determinazione angolo e viceversa. Pag.: 367 8.1.2.1 La determinazione di Cb e Cc per via algebrica. Pag.: 367

8.1.2.1.1 Il caso (a). Pag.: 367

8.1.2.1.1.2 Il caso (a) nella determinazione e/o verifica dell’angolo. Pag.: 371 8.1.2.1.1.2.1 Verifica delle formule [5.4.41]-[5.4.43]; [5.4.44]-[5.4.46]

tramite le [5.4.39]–[ 5.4.40]. Pag.: 371 8.1.2.1.1.2.1.1 La calibrazione delle formule e loro utilizzo in situazioni di stima

iniziale degli angoli. Pag.: 376

8.1.2.1.1.2.1.1.1 Calibrazione delle formule viste nel paragrafo 1.2.2.1. Pag.: 376 8.1.2.1.1.2.1.1.2 Applicazione delle formule calibrate a ipotesi iniziali

approssimate. Pag.: 377

8.1.2.1.1.2.2 Verifica delle formule [5.4.11]- [5.4.13] e [5.4.14]- [5.4.16]

ipotizzando nota la posizione. Pag.: 385

8.1.2.1.1.2.3 Verifica delle formule [5.2.270]- [5.2.272] e delle procedure

(9)

IX

8.1.2.1.1.2.4. Procedura iterativa per la determinazione di posizione ed

orientamento sfruttando quanto al paragrafo 5.2.2.1. Pag.: 390 8.1.2.1.1.2.4.1 Applicazione della procedura esposta nel paragrafo 6.1.4.1.2.3.1. Pag.: 406 8.1.2.1.1.2.5 Verifica validità formule [5.4.41]-[5.4.43] e [5.4.44]-[5.4.46] e di

quanto connesso e/o derivabile. Pag.: 407 8.1.2.1.1.2.5.1 Note inerenti la verifica delle formule derivate dalle

[5.4.41]-[5.4.43] e [5.4.44]-[5.4.46] con alcuni esempi. Pag.: 414

8.1.2.1.2 Cenno a gli altri casi. Pag.: 417

8.1.3 Conclusioni. Pag.: 417

Bibliografia. Pag.: 419

Capitolo IX Pag.: 420

9- Verifica formule evinte nella parte B, “calibrazione” dei parametri e

individuazione di procedure applicative. (Gli altri casi). Pag.: 430

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 421

9.1- Casi affrontati tramite procedura di pseudoinversione ed affinamento utilizzando altre formule con conseguenti valutazioni delle matrici di covarianza. Pag.: 422 9.1.1 Landmarker con punti su piano verticale passante per l’origine e per l’asse

della diagonale del I° e III° quadrante in pianta (a). Pag.: 422

9.1.1.1 Ipotesi (A). Pag.: 525

9.1.1.1.1 La valutazione dei valori medi tramite pseudoinversione. Pag.: 426

9.1.1.1.1.1 L’affinamento angolare. Pag.: 428

9.1.1.1.2 La matrice di covarianza. Pag.: 432

9.1.1.2 Ipotesi (B). Pag.: 433

9.1.1.2.1 Considerazioni su gli errori ed individuazione delle covarianze di

incertezza. Pag.: 434

9.1.1.2.2 L’applicazione della pseudoinversione e l’affinamento del valore

angolare. Pag.: 436

9.1.1.2.2.1 Dall’inversione delle [52.148] e [5.2.157] alla determinazione di

una procedura operativa. Pag.: 439

9.1.1.2.2.1.1 I valori applicando la procedura al caso specifico. Pag.: 442 9.1.1.2.3 La determinazione della covarianza dei parametri trovati. Pag.: 443

9.1.1.2.3.1 La varianza su Z0. Pag.: 445

9.1.1.2.3.2 La varianza su X0. Pag.: 447

9.1.1.2.3.3 La varianza sull’angolo. Pag.: 450

9.1.1.2.3.4 Le varianze su tx e ty. Pag.: 455

9.1.1.2.3.5 La valutazione delle covarianze. Pag.: 457

9.1.1.2.3.5.1 Un criterio generico. Pag.: 457

9.1.1.2.3.5.2 Le covarianze fra tx e ty. Pag.: 458

9.1.1.2.3.5.3 Le covarianze fra coordinate posizione ed angolo. Pag.: 466 9.1.1.2.4 La matrice di covarianza dei valori stimati con pseudoinversione ed

affinamento sulla posizione. Pag.: 467

9.1.1.2.5 La matrice di covarianza dei valori stimati con pseudoinversione ed

(10)

X

9.1.1.2.6 Considerazioni geometriche e individuazione criterio per determinazione di matrice punti misurati corretti e di una conseguente procedura risolutiva

per determinare l’angolo. Pag.: 477

9.1.1.2.6.1 La determinazione della matrice dei punti misurati corretti. Pag.: 478 9.1.1.2.6.1.1 La determinazione dell’angolo partendo dai valori misurati e da

quelli misurati corretti. Pag.: 479

9.1.1.2.6.2 La trasformazione verso una visione in prospettiva centrale. Pag.: 479

9.1.1.2.6.2.1 I conseguenti valori angolari Pag.: 480

9.1.1.3 Ipotesi (C). Pag.: 481

9.1.1.3.1 La pseudoinversione. Pag.: 482

9.1.1.3.2 L’affinamento angolare. Pag.: 483

9.1.1.3.3 L’affinamento sulla posizione e la successiva determinazione della

matrice di covarianza. Pag.: 483

9.1.1.3.4 La riconduzione alla prospettiva centrale, con considerazioni su gli

angoli valutabili. Pag.: 484

9.1.1.4 Ipotesi (D). Pag.: 485

9.1.1.5 Ipotesi (E). Pag.: 488

9.1.1.5.1 Individuazione criterio per automatizzare l’opportunità di affinamento

posizione. Pag.: 491

9.1.1.5.1.1 L’uso delle [5.4.11]-[5.4.13] e delle [5.4.14]-[5.4.16] congiuntamente

alle [5.4.26]-[5.427]. Pag.: 491

9.1.1.5.1.1.1 Le iterazioni applicate al caso analizzato e l’individuazione del

criterio applicativo cercato. Pag.: 491

9.1.1.5.1.1.2 Il raffronto col caso B. Pag.: 494

9.1.1.6 Ipotesi (F). Pag.: 495

9.1.1.7 I casi delle ipotesi ma supponendo che la quota nello spazio assoluto

non sia nulla. Pag.: 494

9.1.2 Landmarker con punti su piano verticale passante per l’origine e per l’asse

della diagonale del II° e IV° quadrante in pianta (c). Pag.: 500 9.1.2.1 Le procedure di pseudoinversione ed i corrispondenti risultati. Pag.: 501

9.1.2.1.1 Ipotesi (A). Pag.: 503

9.1.2.1.1.1 Le modifiche da apportare alla procedura per determinare la matrice

di covarianza di posizione ed angolo. Pag.: 504

9.1.2.1.1.2 I valori numerici nel caso specifico. Pag.: 505

9.1.2.1.2 Ipotesi (B). Pag.: 506

9.1.2.1.3 Ipotesi (C). Pag.: 507

9.1.2.1.4 Ipotesi (D). Pag.: 508

9.1.2.5 Ipotesi (E). Pag.: 510

9.1.2.6 Ipotesi (F). Pag.: 511

9.1.3 Landmarker con punti su piano orizzontale passante per l’origine (f). Pag.: 512 9.1.3.1 Le procedure di pseudoinversione ed i corrispondenti risultati. Pag.: 513

9.1.3.1.1 Ipotesi (A). Pag.: 515

9.1.3.1.2 Ipotesi (B). Pag.: 516

9.1.3.1.3 Ipotesi (C). Pag.: 518

9.1.3.1.4 Ipotesi (D). Pag.: 519

9.1.3.1.5 Ipotesi (E). Pag.: 519

9.1.3.1.6 Ipotesi (F) Pag.: 521

9.1.4 Landmarker con punti su piano orizzontale passante a quota L/2 = 10 (g). Pag.: 522 9.1.4.1 Le procedure di pseudoinversione ed i corrispondenti risultati. Pag.: 523

(11)

XI

9.1.4.1.1.1 Le situazioni a covarianza di errore non nulla calate nel caso analizzato. (svolgimento problematiche specifiche ed individuazione di procedura

operativa generica). Pag.: 525

9.1.4.1.2 Ipotesi (B) Pag.: 533

9.1.4.1.3 Ipotesi (C). Pag.: 533

9.1.4.1.4 Ipotesi (D). Pag.: 534

9.1.4.1.5 Ipotesi (E). Pag.: 535

9.1.4.1.6 Ipotesi (F). Pag.: 536

9.1.5 Esigenze e caratteristiche evinte dalle analisi effettuate nei precedenti

paragrafi. Pag.: 537

9.1.6 Conclusioni. Pag.: 537

Bibliografia. Pag.: 538

Parte C Pag.: 539

Determinazione della posizione del robot usando landmarker costituiti da

punti e bordi. Pag.: 539

Introduzione. Pag.: 540

Capitolo X Pag.: 541

10 - La trasformazione prospettica Pag.: 541

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 542

10.1- Il caso più semplice. Pag.: 543

10.1.1 I fuochi o punti di estinzione (“vanishing points”) Pag.: 545 10.1.2 Figure geometriche caratterizzate da rette giacenti su piani inclinati. Pag.: 547 10.1.2.1 Figure geometriche su piani verticali inclinati di un generico angolo

 rispetto all’asse z. Pag.: 547

10.1.2.2 Figure geometriche su piani inclinati di un generico angolo  rispetto

all’orizzontale. Pag.: 549

10.1.2.3 Figure geometriche su piani inclinati aventi traccia sul piano x-z

inclinata di  rispetto a z e traccia su y-z inclinata di  rispetto a z. Pag.: 553 10.2- Il caso del piano di proiezione posto a z=0 ed il centro di proiezione

posto a z = -d. Pag.: 556

10.3 - Situazioni con landmarker solidi e tre punti di estinzione. Pag.: 563 10.3.1 La rettificazione di oggetti rappresentati con tre fuochi. Pag.: 569 10.4- Figure regolari (rettangoli) su superfici inclinate. Pag.: 570 10.5- La visione prospettica stereografica. Pag.: 574 10.6- La trasformazione prospettica profonda. Pag.: 576

10.6.1 Il sistema immagine. Pag.: 578

10.6.1.1 Le proiezioni ortografiche. Pag.: 578

10.6.1.2 Le proiezioni prospettiche. Pag.: 582

10.6.1.2.1 Dal “view frustum” allo spazio NDC. Pag.: 584

10.6.1.2.2 Dallo spazio NDC allo schermo, passando per le porte di vista. Pag.: 590 10.6.1.2.3 Quando il contenuto di uno schermo è rappresentato all’interno di un

(12)

XII

10.6.1.2.3.1 I formati vettoriali. Pag.: 594

10.6.1.2.3.2 I formati raster. Pag.: 595

10.6.1.2.3.2.1 La classificazione dei formati raster. Pag.: 595 10.6.1.2.3.2.2 I file delle rappresentazioni delle immagini a colori. Pag.: 596 10.6.1.2.3.2.2.1 La profondità di colore. Pag.: 596

10.6.1.2.3.2.2.2 La teoria tricromatica. Pag.: 597

10.6.1.2.3.2.2.3 La rappresentazione del contenuto visivo dei pixel delle

immagini a colori del computer. Pag.: 598 10.6.1.2.3.2.2 I file delle rappresentazioni delle immagini con scala di

grigi. Pag.: 600

10.6.1.2.3.2.2 I file delle rappresentazioni al tratto. Pag.: 601

Bibliografia. Pag.: 603

Capitolo XI Pag.: 605

11 - L’elaborazione digitale delle immagini. Pag.: 605

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 606

11.1- Aspetti radiometrici nei processi di formazione delle immagini

e relativo rumore. Pag.: 607

11. 2- Dall’elaborazione dei pixel alla misura delle forme. Pag.:608 11. 2.1 Procedure di regolarizzazione delle immagini. Pag.: 609 11. 2.1.1 Procedura tramite media locale su piano immagine. Pag.: 609 11. 2.1.2 Procedura che utilizzano un filtraggio nel dominio di

Fourier. Pag.: 611

11. 2.1.2.1 I filtri passa basso. Pag.: 612

11.2 Procedure per aumentare il contrasto e quindi evidenziare i bordi. Pag.: 613

11. 2.2.1 Le tecniche puntuali. Pag.: 614

11. 2. 2. 2 Le tecniche che utilizzano dei filtri passa alto nel dominio

di Fourier. Pag.: 614

11. 2. 3 La segmentazione. Pag.: 615

11. 2.3.1 L’uso delle “sottoimmagini”. Pag.: 616

11. 2. 3. 2 Soglie determinate empiricamente. Pag.: 616 11. 2.3. 3 Soglie determinate con metodi statistici Pag.: 616 11. 2. 3. 3. 1 Procedura statistica con individuazione di soglie in

corrispondenza di minimi locali dell’istogramma. Pag.: 616 11. 2. 3. 3. 2 Procedura statistica con individuazione di soglie con scelta

ottimale. Pag.: 618

11. 2. 4 Le tecniche di estrazione dei contorni. Pag.: 620 11. 2. 5 Determinazione di posizione e giacitura dei contorni tramite

procedure di segmentazione. Pag.: 623

(13)

XIII

Capitolo XII Pag.: 626

12 - Inquadratura del processo proiettivo e consequenti modelli di

fotocamere con loro calibrazione e possibili utilizzi. Pag.: 626

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 627

12.1- Dallo spazio affine allo spazio proiettivo. Pag.: 628

12. 1. 1 Le trasformazioni proiettive. Pag.: 630

12. 1. 1. 1 Le omografie in P . 2 Pag.: 632

12. 1. 1. 1. 1 La calibrazione della matrice omografica. Pag.: 634

12. 1. 1. 2 Rette e coniche in P . 2 Pag.: 636

12. 1. 1. 2.1 La conica assoluta. Pag.: 638

12.2 Modelli reali e completi di fotocamere e loro calibrazione. Pag.: 639

12.2.1 La distorsione della lente. Pag.: 639

12. 2.1. 2 Le trasformazioni attuate dalle fotocamere. Pag.: 641

12.2. 1. 2. 1 Le trasformazioni omografiche. Pag.: 641

12. 2.1. 2. 2 Trasformazione affine. Pag.: 642

12.2.2 Modelli di fotocamera. Pag.: 642

12.2. 2. 1 La fotocamera proiettiva. Pag.: 642

12.2. 2. 1. 1 La matrice dei fattori intrinseci. Pag.: 644 12.2. 2.1. 2 La matrice dei fattori estrinseci. Pag.: 646

12.2. 2. 1. 3 L’inversione di

 

Tij Pag.: 647

12.2 .2. 1. 4 Omografie attuate tramite

 

Tij . Pag.: 648

12.2. 2. 1. 5 La fotocamera affine. Pag.: 649

12.2. 2. 1. 6 La fotocamera prospettica. Pag.: 649

12.2. 2. 1. 7 La fotocamera prospettica semplificata

(weak-perspective). Pag.: 650

12.2. 2. 1 .8 La fotocamera ortografica. Pag.: 652

12.2. 2. 2 Il modello di fotocamera di Tsai. Pag.: 652

12.2. 2. 2. 1 La calibrazione. Pag.: 655

12.2. 2. 2. 1. 1 La stima lineare dei parametri. Pag.: 655 12.2. 2. 2. 1. 2 L’ottimizzazione non lineare. Pag.: 658 12.2. 2. 3 Il modello di fotocamera di Zhang. Pag.: 658 12.2. 3 La quadrica fondamentale e le sue proprietà. Pag.: 661 12.2.3.1 La calibrazione della fotocamera tramite le proprietà

della conica assoluta. Pag.: 662

12.2.3.1.1 La decomposizione di Cholesky. Pag.: 663

12.2. 4 La calibrazione della fotocamera secondo Abdel-Aziz e Karara. Pag.: 664

12.2. 4. 1 Le matrici pseudo-inverse. Pag.: 667

12.2. 5 Punti di estinzione e linee di estinzione. Pag.: 667 12.2. 5. 1 Determinazione della rotazione della fotocamera

tramite i punti di estinzione. Pag.: 668 12.2. 5. 2 Calibrazione della fotocamera sfruttando punti di

estinzione. Pag.: 669 12.2. 5. 3 Calibrazione della fotocamera tramite linee e punti

di estinzione. Pag.: 671

12.2.6 La fotocamera come goniometro. Pag.: 672

12.2. 6. 1 Proprietà goniometriche usate per ricavare

(14)

XIV

Bibliografia. Pag.: 676

Capitolo XIII Pag.: 677

13 - La geometria prospettica come strumento per ricavare

informazioni sull’ambiente di ripreso dalla fotocamera. Pag.: 677

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 678

13.1- Geometria proiettiva in termini analitici. Pag.: 679 13.1.1 la prospettiva di oggetti di forma rettangolare. Pag.: 680 13.1.1.1 Il quadrato e la prospettiva centrale. Pag.: 680 13.1.1.1.1 Il legame con il modello della camera “pin- hole” ed il

significato delle grandezze coinvolte. Pag.: 683 13.1.1.2 Verso la prospettiva accidentale - Quadrato in prospettiva

centrale su piano inclinato- Pag.: 685

13.1.1.3 La prospettiva accidentale. Pag.: 686

13.2 – Costruzioni per evincere i parametri richiesti attuate su riprese

fotografiche ma mettendo in atto criteri di geometria prospettica. Pag.: 687 13.2.1 Note per estrarre algoritmo per localizzazione portali individuati

prospetticamente. Pag.: 687

13.2.1.1 Premessa. Pag.: 687

13.2.1.2 Spiegazione della costruzione. Pag.: 688

13.2.1.3 Spiegazione della costruzione.- La determinazione della linea di

terra, l. t., dell’altezza del piano prospettico, Hz,, del PV e di S. Pag.: 688 13.3- Punti di rilevazione da spazio immagine. Pag.: 692 13.3.1 Punti di landmarker ricavati da dischi illuminati. Pag.: 693

13.3.1.1 Calibrazione della fotocamera. Pag.: 694

13.3.1.2 Un landmarker realizzato tramite dischi illuminati e che riproduce

le situazioni viste nel Capitolo IX°. Pag.: 694 13.3.1.2 Estensione ed adattamento al 3D dei concetti già visti per il 2D

all’interno del Capitolo IX. Pag.: 698

13.3.1.2.1 Un primo approccio supponendo di inquadrare il landmarker

mantenendo la verticalità degli spigoli. Pag.: 698 13.3.1.2.1.1 La determinazione di distanza radiale, quota, angolo di pich

ed angolo di roll. Pag.: 698

13.3.1.2.1.1.1 Puntualizzazione di alcuni concetti operativi importanti. Pag.: 704 13.3.1.2.1.2 La determinazione dell’angolo di yaw e l’inquadramento

della posizione del robot in un sistema cartesiano assoluto. Pag.: 705 13.3.1.2.2 La generalizzazione avvalendosi di trasformazioni dei punti

della scena ripresa. Pag.: 709

13.3.1.2.2.1 Esempi di calcolo applicativo teorico di quanto detto nel

paragrafo soprastante. Pag.: 713

13.3.1.2.2.1.1 Il caso (a) Pag.: 713

13.3.1.2.2.1.1.1 L’eliminazione del rollio. Pag.: 716 13.3.1.2.2.1.1.2 Determinazione di fuochi e centro. Pag.: 716 13.3.1.2.2.1.1.3 L’eliminazione del fuoco F2. Pag.: 718

(15)

XV

13.3.1.2.2.1.1.5 La determinazione della matrice dei punti per figura

trasformata priva di F2. Pag.: 721 13.3.1.2.2.1.1.6 La determinazione della matrice dei punti per figura

trasformata priva di F1. Pag.: 722 13.3.1.2.2.1.1.5 L’elaborazione sul piano orizzontale. Pag.: 724

13.3.1.2.2.1.2 Il caso (b) Pag.: 724

13.4 – Linee di rilevazione da spazio immagine. Pag.: 724 13.4.1 Landmarker ottenuti utilizzando strisce luminose. Pag.: 724 13.4.1 La struttura landmarkica realizzata per il controllo del robot

realizzato. Pag.: 725

Bibliografia. Pag.: 732

Parte D Pag.: 734

Dall’applicazione dei concetti teorici all’interno di procedure operative

alla realizzazione del robot. Pag.: 734

Capitolo XIV Pag.: 735

14 - Dalle riprese dei landmarker al controllo dei movimenti del

robot. Pag.: 735

14.1 – Posizione ed incertezza di valutazione sui punti di ingresso al

processo valutativo. Pag.: 736

14.1.1 Landmarker costituiti da dischi luminosi. Pag.: 738 14.1.1.1 Una procedura maggiorativa per determinare l’incertezza

valutativa. Pag.: 738

14.1.1.2 Una procedura più accurata per determinare l’incertezza

valutativa. Pag.: 738

14.1.1.3 Procedura utilizzando due o più dischi luminosi. Pag.: 740 14.1.1.3.1 Immagine di due dischi “processati” separatamente ma

successivamente rielaborati. Pag.: 741

14.1.1.3.1 Immagine di due dischi “processati” contemporaneamente. Pag.: 744 14.1.2 Landmarker costituiti da strisce luminose. Pag.: 748 14.1.2 .1 Dalla determinazione delle rette interpolanti all’individuazione

dei punti dei landmarker. Pag.: 748

14.1.2 .2 Da l’incertezza sulla pendenza rette a quella sui punti dei

landmarker. Pag.: 750

14.2 - Dalla valutazione dell’angolo di rollio alla determinazione di punti

sul piano immagine senza rotazioni. Pag.: 754 14.3 – L’elaborazione dei punti con la determinazione completa di

(16)

XVI

14.4 – Un controllo dei movimenti del robot con aggiornamento discontinuo della posizione e conseguente riprogrammazione cinematica orientata

a gli obiettivi. Pag.: 756

14.5. Cenni al software realizzato. Pag.: 757

Bibliografia. Pag.. 758

Capitolo XV Pag.: 759

15- La ricerca del percorso libero da ostacoli e la loro interazione con

traiettorie imposte. Pag.: 759

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 760

15.1- La teoria. Pag.: 761

15.1.1 Il legame analitico. Pag.: 762

15.1.2 Il moto della fotocamera su assi concorrenti. Pag.: 764

15.1.2.1 Punti sull’asse focale originario. Pag.: 764

15.1.2.2 Punti fuori dall’asse focale originario fino all’individuazione di

“finestre” libere per il passaggio del robot. Pag.: 766 15.1.3 Il moto della fotocamera mantenendo immutato il piano

immagine. Pag.: 769

15.1.4 Traslazione punto focale sul piano immagine seguita da moto

della fotocamera su assi concorrenti. Pag.: 771 15.2 Punti e bordi nel mondo delle riprese fotografiche reali.

(Introduzione) Pag.: 772

15.2 Punti e bordi nel mondo delle riprese fotografiche reali e del

controllo anticollisioni del robot. Pag.: 772 15.2.1 Dalla teoria ad un metodo semplice per individuare le eventuali

potenziali collisioni. Pag.: 781

15.2.1.1 Criteri per analizzare le situazioni di potenziale collisione. Pag.: 782 15.2.1.1.1 Il caso dello spazio di lavoro “statico” di forma sferica. Pag.: 782 15.2.1.1.2 Il caso di spazio di lavoro “statico” di forma

parallelopipedica. Pag.: 783

15.2.1.1.3 I casi che sfuggono alle procedure viste nei precedenti due

sottoparagrafi. Pag.: 784

15.2.1.1.3.1 I punti situati esternamente alla superficie di scansione ma

internamente allo spazio di lavoro dinamico. Pag.: 784 15.2.1.1.3.2 I punti situati internamente sia alla superficie di scansione che

allo spazio di lavoro dinamico. Pag.: 786 15.2.1.1.3.3 L’uso del contenuto informativo ottenuto. Pag.: 787 15.2.1.2 I casi in cui è stata individuata una possibile collisione. Pag.: 787

15.2 Conclusioni. Pag.: 788

(17)

XVII

Capitolo XVI Pag.: 791

16.1- Il robot ed il sistema di controllo visivo a molteplici

landmarker realizzato. Pag.: 791

INTRODUZIONE AL CAPITOLO Pag.: 792

SEZIONE 0 (Descrizione del sistema) Pag.: 793

16.1- Un robot che utilizza un sistema di controllo visivo a molteplici

landmarker (realizzato). Pag.: 794

16.1.1 La struttura landmarkica ed il suo controllo. Pag.: 794 16.1.1.1 Immagini delle parti del landmarker orientabile. Pag.: 795

16.1.2 Il robot ed il suo controllo. Pag.: 799

16.1.2.1 Controllo diretto tramite joystick e immagine ripresa dal robot

ed inviata sul video della postazione di controllo. Pag.: 799 16.1.2.2 Controllo tramite traiettorie imposte con aggiornamenti e

ripianificazioni. Pag.: 800

16.1.2.3 Immagini del robot realizzato ed il loro utilizzo per descriverlo. Pag.: 802

SEZIONE 1 (Descrizione del funzionamento teorico) Pag.: 829 16.2 Anelli di controllo visivo con implementazioni di filtri di

Kalman unscented. Pag.: 830

16.2.1 I movimenti rotatori di fotocamera di controllo e struttura

landmarkica centrale. Pag.: 830

16.2.1.1 Il dispositivo per permettere alla fotocamera di inseguire le

posizioni angolari desiderate. Pag.: 832 16.2.1.2 La struttura landmarkica centrale e la sua rotazione per essere

ripresa in prospettiva quasi centrale. Pag.: 842 16.2.1.2.1 L’individuazione della posizione del centro delle figure. Pag.: 842 16.2.1.2.2 Le rotazioni da far effettuare all’asse delle fotocamera per

poter inquadrare il centro della figura landmarkica. Pag.: 850 16.2.1.2.3 La rotazione da imporre alla struttura landmarkica. Pag.: 851 16.2.1.2.3 La determinazione dell’ordinata del centro della figura nello

spazio immagine. Pag.: 853

16.2.1.2.5 Quanto realizzato. Pag.: 856

16.2.1.2.6 Un filtro di Kalman unscented per “inseguire” i valori

angolari. Pag.: 862

16.2.1.2.6.1 L’incertezza per rumore sull’angolo. Pag.: 862 16.2.1.2.6.2 L’incertezza sulle rilevazioni fotografiche e sui parametri

da esse evinti. Pag.: 863

16.2.1.2.6.3 L’incertezza sui valori osservati. Pag.: 863 16.2.1.2.6.4 La determinazione di P

 

k . Pag.: 863 16.2.1.2.6.5 La determinazione di zk e di Pz

 

k . Pag.: 863 16.2.1.2.6.5 La determinazione di zk e di Pz

 

k  . Pag.: 865 16.2.1.2.6.6 La determinazione di Pzz

 

k . Pag.: 866

(18)

XVIII

16.2.1.2.6.5 La covarianza fra valori predetti e posizioni misurabili. Pag.: 869 16.2.1.2.6.6 La determinazione del guadagno di Kalman . Pag.: 869

16.2.1.2.6.7 I parametri corretti. Pag.: 870

16.2.1.2 .7 Determinazione di  e sua attuazione. Pag.: 870 16.2.1.2 .7 .1 L’incertezza sui valori ottenibili. Pag.: 871 16.2.1.2 .7.2 L’esigenza di una cinematica con caratteristiche macroscopiche

e su piccola scala temporale fra loro diverse, ma congruenti. Pag.: 872 16.2.1.2 .7.2 .1 Moto su scala temporale breve ottimale e funzionale ad un

moto su scala maggiore caratterizzato da valori medi congruenti con

cinematiche imposte. Pag.: 873

SEZIONE 2 (Descrizione del software di controllo) Pag.: 876

16.3- Un robot (veicolo) che si muove sul piano orizzontale con a bordo una fotocamera ad infrarosso che si muove in 3D come un

veicolo aereo e che consideriamo essere l’ end-effector. Pag.: 877 16.3.1. La pianificazione, e ripianificazione dei movimenti. Pag.: 877 16.3.1.1. Il passaggio dal riferimento relativo a quello assoluto. Pag.: 883 16.4- Un programma per il controllo globale della struttura formata

da robot, landmarker, pc e suoi interfacciamenti. Pag.: 885 16.4.1. Elementi inerenti il programma di controllo. Pag.: 886

16.4.1.1 I principali form di comando. Pag.: 886

16.4.1.1.1 Il form di inizio elaborazione. Pag.: 886

16.4.1.1.2 Il form per la gestione dei joystick Pag.: 888 16.4.1.1.3 Il form per la gestione dei servo. Pag.: 890 16.4.1.1.4 Il form per la gestione dei relet e della fotocamera di controllo. Pag.: 892 16.4.1.1.5 Il form per la gestione della rotazione della struttura

landmarkica centrale. Pag.: 894

16.4.1.1.6 Il form per la gestione della generazione percorso

(ripianificazione). Pag.: 895

16.4.1.1.1 Il form per la gestione della traiettoria in termini di passi di

integrazione discretizzazione. Pag.: 896

Bibliografia. Pag.: 901

Capitolo XVII Pag.: 902

17- Riassunto anelli di controllo messi in atto sul robot realizzato

e considerazioni finali. Pag.: 902

INTRODUZIONE AL CAPITOLO. Pag.: 903

17.1 - Riassunto anelli di controllo messi in atto sul robot realizzato

o analizzati teoricamente in termini di fattibilità. Pag.: 904 17.1.1 Le problematiche di base e la loro gestione. Pag.: 904 17.1.2 Un sensore costituito da una fotocamera e le incertezze

(19)

XIX

17.1.3 Verso la determinazione dei parametri di stato in modo diretto. Pag.: 905 17.1.3 Un insieme di formule scaturite da un ragionamento di

approssimazione. Pag.: 905

17.1.5 Un’indagine estesa ad altri contesti ma con lo stesso fine. Pag.: 905 17.1.6 Un primo programma in grado di evincere i parametri di stato,

ma con tante limitazioni. Pag.: 906

17.1.6 La gestione indipendente della ricerca dei singoli parametri

di stato. Pag.: 906

17.1.6.1 La soluzione trovata facendo ruotare fotocamera e landmarker. Pag.: 906 17.1.6.1.1 Il controllo tramite filtro di Kalman unscented. Pag.: 906 17.1.6.2 Un anello di controllo per inseguire una traiettoria imposta. Pag.: 907

17.1.6.2.1 L’aggiornamento della traiettoria. Pag.: 908

17.1.6.2.1.1 Un filtro di Kalman per gestire i parametri non ancora

definiti. Pag.: 909

17.1.6.2.2 Una distinzione netta fra parametri di stato sul piano ed

analoghi nello spazio. Pag.: 910

Riferimenti

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