Le tecniche di controllo basate su modello sono ampiamente utilizzate per la navigazione autonoma. L’MPC, in particolare, è una tecnica flessibile e potente che permette di considerare diversi obiettivi e vincoli di navigazione e di eseguire allo stesso tempo l’inseguimento della traiettoria e l’evitamento degli ostacoli. Inoltre, l’MPC può essere dotato di un modello del robot/veicolo che viene continuamente aggiornato/adattato alle condizioni mutevoli dell’ambiente, utilizzando tecniche di apprendimento, tenendo anche conto del livello di incertezza associato al modello stesso.

Questa tesi mira a sviluppare un controllore MPC per la navigazione autonoma di un robot cingolato. Il controllore sarà basato su un modello semplice del veicolo/robot e su algoritmi adeguati per adattarlo ai cambiamenti dell’ambiente. Inoltre, il controllore sarà finalizzato alla navigazione autonoma in ambienti agricoli, come la navigazione in filari e campi aperti.
Il controllore sviluppato sarà validato in simulazione e/o sul campo utilizzando un robot cingolato Agilex Bunker o Bunker Pro.

Questo lavoro è adatto sia per studenti provenienti da un percorso ingegneristico che non ingegneristico, e può essere affrontato sia da un singolo studente che da un gruppo di due studenti.

Docente di riferimento: Prof. Luca Bascetta – luca.bascetta@polimi.it