A Unified Dissertation on Bearing Rigidity Theory

This work focuses on the bearing rigidity theory, namely the branch of knowledge investigating the structural properties necessary for multi-element systems to preserve the inter-units bearings when exposed to deformations. The original contributions are twofold. The first one consists in the definition of a general framework for the statement of the principal definitions and results that are then particularized by evaluating the most studied metric spaces, providing a complete overview of the existing literature about the bearing rigidity theory. The second one rests on the determination of a necessary and sufficient condition guaranteeing the rigidity properties of a given multi-element system, independently of its metric space

Modellistica e controllo di una sospensione attiva

L'utilizzo delle sospensioni ha come scopo quello di ottenere, nel complesso e durante i differenti percorsi, una stabilità ottimale del veicolo, al fine di garantire un elevato comfort per i suoi occupanti. Per questo motivo, l'ottimizzazione della scelta delle componenti del sistema di sospensioni continua ad essere una sfida di notevole interesse. Essa ha visto negli anni la proposta di modelli diversi di cui si è studiato il comportamento dinamico, mettendo in evidenza di volta in volta caratteristiche differenti. Questo elaborato si concentra sull'analisi e il controllo di un modello ben noto per la simulazione unidimensionale delle prestazioni: il modello quarter-car, il quale descrive la dinamica verticale di un quarto dell'intero veicolo, concentrando lo studio su una singola ruota e sul relativo sistema di sospensioniope

A Proximal Point Approach for Distributed System State Estimation

System state estimation constitutes a key problem in several applications involving multi-agent system architectures. This rests upon the estimation of the state of each agent in the group, which is supposed to access only relative measurements w.r.t. some neighbors state. Exploiting the standard least-squares paradigm, the system state estimation task is faced in this work by deriving a distributed Proximal Point-based iterative scheme. This solution entails the emergence of interesting connections between the structural properties of the stochastic matrices describing the system dynamics and the convergence behavior toward the optimal estimate. A deep analysis of such relations is provided, jointly with a further discussion on the penalty parameter that characterizes the Proximal Point approach.Comment: 6 pages, 2 figures, 1 table, manuscript n 3555, \c{opyright} 2020 the authors. This work has been accepted to IFAC for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-N

An Active-Sensing Approach for Bearing-based Target Localization

Characterized by a cross-disciplinary nature, the bearing-based target localization task involves estimating the position of an entity of interest by a group of agents capable of collecting noisy bearing measurements. In this work, this problem is tackled by resting both on the weighted least square estimation approach and on the active-sensing control paradigm. Indeed, we propose an iterative algorithm that provides an estimate of the target position under the assumption of Gaussian noise distribution, which can be considered valid when more specific information is missing. Then, we present a seeker agents control law that aims at minimizing the localization uncertainty by optimizing the covariance matrix associated with the estimated target position. The validity of the designed bearing-based target localization solution is confirmed by the results of an extensive Monte Carlo simulation campaign

Distributed Fault Detection in Sensor Networks via Clustering and Consensus

In this paper we address the average consensus problem in a Wireless Sensor-Actor Network with the particular focus on autonomous fault detection. To this aim, we design a distributed clustering procedure that partitions the network into clusters according to both similarity of measurements and communication connectivity. The exploitation of clustering techniques in consensus computation allows to obtain the detection and isolation of faulty nodes, thus assuring the convergence of the other nodes to the exact consensus value. More interestingly, the algorithm can be integrated into a Kalman filtering framework to perform distributed estimation of a dynamic quantity in presence of faults. The proposed approach is validated through numerical simulations and tests on a real world scenario dataset

Tag-based Visual Odometry Estimation for Indoor UAVs Localization

The agility and versatility offered by UAV platforms still encounter obstacles for full exploitation in industrial applications due to their indoor usage limitations. A significant challenge in this sense is finding a reliable and cost-effective way to localize aerial vehicles in a GNSS-denied environment. In this paper, we focus on the visual-based positioning paradigm: high accuracy in UAVs position and orientation estimation is achieved by leveraging the potentials offered by a dense and size-heterogenous map of tags. In detail, we propose an efficient visual odometry procedure focusing on hierarchical tags selection, outliers removal, and multi-tag estimation fusion, to facilitate the visual-inertial reconciliation. Experimental results show the validity of the proposed localization architecture as compared to the state of the art

Multi-Agent Systems in Smart Environments - from sensor networks to aerial platform formations

In the last twenty years, the advancements in pervasive computing and ambient intelligence have lead to a fast development of smart environments, where various cyber-physical systems are required to interact for the purpose of improving human life. The effectiveness of a smart environment rests thus upon the cooperation of multiple entities under the constraints of real-time high-level performance. In this perspective the role of multi-agent systems is evident due to capability of these architectures involving large sets of interactive devices to solve complex tasks by exploiting local computation and communication. Although all the multi-agent systems arise for scalability, robustness and autonomicity, these networked architectures can be distinguished according to the characteristics of the composing elements. In this thesis, three kinds of multi-agent systems are taken into account and for each of them innovative distributed solutions are proposed to solve typical issues related to smart environments. Wireless Sensor Networks - The first part of the thesis is focused on the development of effective clustering strategies for wireless sensor network deployed in industrial envi- ronment. Accounting for both data clustering and network decomposition, a centralized and a distributed algorithms are proposed for grouping nodes into local non-overlapping clusters in order to enhance the network self-organization capabilities. Multi-Camera Systems - The second part of the thesis deals with the surveillance task for networks of interoperating smart visual sensors. First, the attitude estimation step is handled facing the determination of the orientation of each device in the group with respect to a global inertial frame. Afterwards, the perimeter patrolling problem is addressed, within the border of a certain area is required to be repeatedly monitored by a set of planar cameras. Both issues are recast in the distributed optimization framework and solved through the iterative minimization of a suitable cost function. Aerial Platform Formations - The third part of the thesis is devoted to the autonomous aerial platforms. Focusing on a single vehicle, two desirable properties are investigated, namely the possibility to independently control the position and the attitude and the robustness to the loss of a motor. Two non-linear controllers are then designed to maintain a platform in static hovering keeping constant reference position with constant attitude. Finally, the interest is moved to swarms of aerial platforms aiming at both stabilizing a given formation and steering it along pre-definite directions. For this purpose, the bearing rigidity theory is studied for frameworks embedded in the three-dimensional Special Euclidean space. The thesis thus evolves from fixed to fully actuated multi-agent systems accounting for smart environments applications dealing with an increasing number of DoFs.Nell’ultimo ventennio, i progressi nel campo della computazione pervasiva e dell’intelligenza ambientale hanno portato ad un rapido sviluppo di ambienti smart, dove più sistemi cyber-fisici sono chiamati ad interagire al fine di migliorare la vita umana. L’efficacia di un ambiente smart si basa pertanto sulla collaborazione di diverse entità vincolate a fornire prestazioni di alto livello in tempo reale. In quest’ottica, il ruolo dei sistemi multi-agente è evidente grazie alla capacità di queste architetture, che coinvolgono gruppi di dispositivi capaci di interagire tra loro, di risolvere compiti complessi sfruttando calcoli e comunicazioni locali. Sebbene tutti i sistemi multi-agenti si caratterizzino per scalabilità, robustezza e autonomia, queste architetture possono essere distinte in base alle proprietà degli elementi che le compongono. In questa tesi si considerano tre tipi di sistemi multi-agenti e per ciascuno di questi sono proposte soluzioni distribuite e innovative volte a risolvere problemi tipici per gli ambienti smart. Reti di Sensori Wireless - La prima parte della tesi è incentrata sullo sviluppo di efficaci strategie di clustering per le reti di sensori wireless impiegate in ambito industriale. Tenendo conto sia dei dati acquisiti che della topologia di rete, sono proposti due algoritmi (uno centralizzato e uno distribuito) volti a raggruppare i nodi in clusters locali non sovrapposti per migliorare le capacità di auto-organizzazione del sistema. Sistemi Multi-Camera - La seconda parte della tesi affronta il problema di videosorveglianza nel contesto di reti di sensori visivi intelligenti. In primo luogo, è considerata la stima di assetto che prevede la ricostruzione dell’orientamento di ogni agente appartenente al sistema rispetto ad un sistema globale inerziale. In seguito, è affrontato il problema di pattugliamento perimetrale, secondo il quale i confini di una certa area devono essere ripetutamente monitorati da un insieme di videocamere. Entrambe le problematiche sono trattate nell’ambito dell’ottimizzazione distribuita e risolte attraverso la minimizzazione iterativa di un’adeguata funzione costo. Formazioni di Piattaforme Aeree - La terza parte della tesi è dedicata alle piattaforme aeree autonome. Concentrandosi sul singolo veicolo, sono valutate due proprietà, ovvero la capacità di controllare indipendentemente la posizione e l’assetto e la robustezza rispetto alla perdita di un motore. Sono quindi descritti due controllori non lineari che mirano a mantenere una data piattaforma in hovering statico in posizione fissa con orien- tamento costante. Infine, l’attenzione è volta agli stormi di piattaforme aeree, studiando sia la stabilizzazione di una determinata formazione che il controllo del movimento lungo direzioni prefissate. A tal fine viene studiata la teoria della bearing rigidità per i sistemi che evolvono nello spazio speciale euclideo tri-dimensionale. La tesi evolve dunque dallo studio di sistemi multi-agenti fissi a totalmente attuati usati in applicazioni per ambienti smart in cui il numero di gradi di libertà da gestire è incrementale

Modellistica e controllo di una sospensione attiva

L'utilizzo delle sospensioni ha come scopo quello di ottenere, nel complesso e durante i differenti percorsi, una stabilità ottimale del veicolo, al fine di garantire un elevato comfort per i suoi occupanti. Per questo motivo, l'ottimizzazione della scelta delle componenti del sistema di sospensioni continua ad essere una sfida di notevole interesse. Essa ha visto negli anni la proposta di modelli diversi di cui si è studiato il comportamento dinamico, mettendo in evidenza di volta in volta caratteristiche differenti. Questo elaborato si concentra sull'analisi e il controllo di un modello ben noto per la simulazione unidimensionale delle prestazioni: il modello quarter-car, il quale descrive la dinamica verticale di un quarto dell'intero veicolo, concentrando lo studio su una singola ruota e sul relativo sistema di sospension