vedi settore di ricerca collegato: Automatica
Analisi dello stimatore LEL (Least Entropy Like) in applicazioni di stima dello stato ed identificazione parametrica.
responsabile: Prof. Giovanni Indiveri
La ricerca proposta si inquadra nell'ambito delle attività di ricerca di base svolte a partire dal 2009. In particolare negli ultimi anni è stato proposto uno stimatore robusto (agli outliers) per parametri costanti. La tecnica è di tipo "prediction error" e si basa sulla minimizzazione di un funzionale di costo non lineare ispirato alla definizione di entropia di Gibbs. La ricerca in questo campo svolta nel 2011 ha consentito di implementare la tecnica di identificazione sfruttando le informazioni sul gradiente e l'hessiano del funzionale di costo, ma non si è pervenuto alla implementazione di uno stimatore dello stato. La ricerca proposta per il 2012 mira a progettare uno stimatore dello stato per modelli lineari a partire dai risultati del 2011. In particolare ci si propone di estendere il funzionale di costo includendo dei pesi sui residui e sviluppando un filtro ricorsivo (o a finestra mobile) per l'identificazione dello stato. La minimizzazione del funzionale di costo sarà realizzata con tecniche di ottimizzazione di tipo Newton. La tecnica sarà sperimentata su applicazioni di natura robotica (visione artificiale) in collaborazione con il CNR - INO e in ambito statistico in collaborazione con il Dr. Ciavolino (Unisalento).
Modellizzazione, analisi dinamica e controllo di veicoli mediante tecniche di controllo ottimo non lineare
responsabile: Giuseppe Notarstefano
Il progetto ha un duplice obiettivo. Da un punto di vista teorico ci si propone di studiare tecniche di ottimizzazione e controllo che permettano di esplorare la dinamica di sistemi non lineari anche in presenza di vincoli sullo stato e sugli ingressi. In particolare verranno investigati oltre a sistemi descritti da equazioni alle derivate ordinarie anche sistemi ibridi, ovvero la cui dinamica cambia in modo discontinuo. Obiettivo del lavoro è quello di progettare strategie che permettano, mediante l'uso e l'evoluzione di nuove tecniche di controllo ottimo, di esplorare lo spazio delle traiettorie del sistema e di inseguirle mediante tecniche di controllo predittivo.
Da un punto di vista applicativo ci si propone di implementare tali tecniche di ottimizzazione e controllo nello studio della dinamica di UAV (Unmanned Aerial Vehicles) di nuova generazione, modelli di automobili e modelli di "robot bipedi".
Tecniche di diagnostica e compensazione di guasti per sistemi multiagente
responsabile: Ing. Gianfranco Parlangeli
Ogni dispositivo e sistema e' soggetto alla possibilità di malfunzionamenti o guasti di qualche componente. In tal caso il rischio è che, se la condizione di guasto non viene prontamente riconosciuta e risolta, ogni parte del sistema svolga evoluzioni non conformi al proprio funzionamento nominale per cui e' stato progettato, con conseguente rischio aumentato di guasto di altri componenti, di breakdown del sistema e rischio di incolumità da parte degli operatori od utenti. Nella specifica attività di ricerca in oggetto, l'obiettivo e' riconoscere eventuali evoluzioni anomale di sistemi composti da più agenti provocate dal malfunzionamento di un agente e la sua estromissione dal gruppo onde evitare una deriva dell'intero gruppo dal comportamento per cui e' stato progettato.
|