Sensorizzazione di un soft robot per applicazioni spaziali = Sensorisation of a soft robot for space applications

I soft robot sono particolari sistemi robotici composti parzialmente o interamente da elementi flessibili, che possono costituire sia la parte strutturale, che la parte attuativa, che entrambe. L'interesse verso questa categoria è dato dalla grande libertà che viene lasciata al progettista in termini di geometrie e funzionalità, tanto che sono molte le applicazioni proposte in campi che vanno dalla robotica collaborativa all'aerospazio. La presenza di elementi flessibili porta tuttavia a una nuova serie di problemi che nella robotica tradizionale non si presentano. La forza esercitabile da questi sistemi è limitata e gli elementi flessibili sono per definizione soggetti a una certa deformazione se sollecitati. Questo secondo aspetto in particolare deve essere considerato nell'implementazione della strategia di controllo, diversamente da quanto comunemente avviene per robot tradizionali. Per misurare tali deformazioni il robot è equipaggiato con diversi sensori, la cui misura fornisce una stima della deformazione a cui è soggetto l’elemento flessibile con una certa incertezza, che è naturalmente presente in tutti i processi di misura. Una stima migliore si ottiene integrando le informazioni provenienti dai vari sensori con la deformazione che è possibile calcolare una volta definito un modello fisico che descriva il comportamento dell’elemento flessibile. In questo lavoro di tesi si prende in esame un manipolatore robotico gonfiabile sviluppato per applicazioni spaziali chiamato Popup Robot, presente nei laboratori del Politecnico di Torino. L'applicazione della robotica soft a questo campo è interessante per via degli ingombri e delle masse ridotte che è possibile ottenere. Si propone una metodologia per caratterizzare e definire l’incertezza di misura dei sensori utilizzati, dati propedeutici all’impostazione di un filtro di Kalman che permetta di ottenere una stima più precisa della deformazione integrando le informazioni dei sensori con un modello fisico opportunamente definito. I risultati ottenuti portano alla conclusione che l’algoritmo applicato è valido, permettendo anche una futura estensione a modelli più complicati e all'introduzione di tipologie di sensori diverse da quelle utilizzate.