Fondamenti di robotica

Lab di luminosità e luminanza — esposizione, gamma e clipping

Confronta esposizione lineare e regolazioni del grigio codificato con immagini sintetiche, istogrammi e gradienti.

Hands-on · 2 min di lettura

Laboratorio di estrazione dei punti — confrontare Harris e Shi–Tomasi

Ruota, ridimensiona e modifica la luminosità di immagini sintetiche per confrontare gli angoli rilevati con riferimenti noti.

Hands-on · 2 min di lettura

Laboratorio di corrispondenze — filtri, inlier e verità nota

Confronta patch e filtra corrispondenze per capire perché l’accordo geometrico non garantisce un abbinamento corretto.

Hands-on · 2 min di lettura

Lab di flusso ottico: seguire il moto tra due immagini

Stima lo spostamento dei punti e confrontalo con una trasformazione sintetica nota. Esplora luminosità, occlusione e problema dell’apertura.

Hands-on · 2 min di lettura Ingegneria del controllo September 22, 2026 Lab

Lab MPC — ririsolvi una sequenza di curvatura entro un orizzonte e vincoli di sterzata

Cambia l'orizzonte, i pesi e il limite di sterzata, e confronta i percorsi previsti, la convergenza del risolutore e la gestione dei fallimenti nel tuo browser.

Hands-on · 4 min di lettura Ingegneria del controllo September 22, 2026 Lab

Lab di confronto tra inseguitori di percorso — esegui PP, APP, RPP, Stanley e MPC nelle stesse condizioni

Esegui cinque inseguitori insieme su uno stesso veicolo, percorso, stato iniziale e limite di sterzata, e confronta errore di cross-track, fluidità e completamento con definizioni di metriche condivise.

Hands-on · 3 min di lettura Ingegneria del controllo September 21, 2026 Lab

Lab Adaptive Pure Pursuit — scalare il lookahead con la velocità

Confrontare il lookahead scalato in velocità con il PP, inclusi accelerazione e limiti minimo/massimo.

Hands-on · 4 min di lettura Ingegneria del controllo September 21, 2026 Lab

Lab Pure Pursuit — confrontare l'inseguimento del percorso a lookahead fisso

Cambiare il lookahead fisso e ispezionare errore di inseguimento, sterzata e target su un modello di veicolo condiviso.

Hands-on · 3 min di lettura Ingegneria del controllo September 21, 2026 Lab

Lab Regulated Pure Pursuit — velocità nelle curve e vicino all'obiettivo

Separare il lookahead dalla regolazione della velocità e confrontare limiti di curvatura, soglie minime di velocità, avvicinamento finale e velocità effettiva del veicolo.

Hands-on · 5 min di lettura Ingegneria del controllo September 21, 2026 Lab

Lab Stanley — sterzata da cross-track ed errore di rotta dell'assale anteriore

Separare gli errori dell'assale anteriore e posteriore e confrontare guadagno, velocità e vincoli di sterzata nel tuo browser.

Visione artificiale September 13, 2026

Stima della profondità con un monocolo: dall'ordine relativo alla distanza metrica

Un'introduzione alla profondità monoculare: profondità relativa versus profondità metrica, ambiguità di scala, protocolli di valutazione e condizioni di guasto.

Guida allo studio · 3 min di lettura

Visione artificiale September 13, 2026

Neural 3D: sintesi di una nuova prospettiva e valutazione visiva/geometrica separata.

Un'introduzione alle rappresentazioni neurali delle scene, alla sintesi di nuove viste, alle viste escluse e alla valutazione visiva e geometrica separate.

Guida allo studio · 3 min di lettura Ingegneria del controllo September 8, 2026 Lab

Eseguire un filtro di Kalman in Python: rumore, dati mancanti e valori anomali

Confronta Q, R e il gating degli outlier su una traiettoria sintetica utilizzando la stima error and rejected observations.

Hands-on · 4 min di lettura

Perché ICP fallisce: inizializzazione, valori anomali e geometria simmetrica

Eseguire la registrazione 2D e distinguere i residui, la copertura di corrispondenza e true pose error.

Nav2 ha un percorso ma non si muove: un flusso di lavoro diagnostico

Esaminare la geometria, le mappe dei costi, la fattibilità del controllo e la consegna del comando per spiegare a stopped robot.

Hands-on · 5 min di lettura

Trasformazioni di coordinate robotiche: matrici, quaternioni e TF

Utilizzare un esempio numerico per collegare rotazione, traslazione, trasformazioni inverse, quaternions and ROS frames.

Fundamentals · 3 min di lettura

Ingegneria del controllo September 7, 2026 Lab

Riproduzione dei guasti del robot con rosbag2: input, TF e tempo

Creare confronti di replay controllati e diagnosticare i publisher TF duplicati and mixed time sources.

Hands-on · 6 min di lettura

Sperimenta con il PID in Python: guadagni, ritardo e saturazione.

Riprodurre come cambiano il ritardo di misurazione, i limiti dell'attuatore e il windup integrale PID tracking on the same second-order model.

Guida introduttiva al Feature Tracking: come evitare di perdere lo stesso punto tra un fotogramma e l'altro.

Il feature tracking è il processo di abbinamento dello stesso punto fisico tra i fotogrammi di una sequenza video. Questo articolo organizza il template tracking, il flusso ottico di Lucas-Kanade, la corrispondenza dei descrittori, RANSAC, il rifiuto degli outlier e la predizione di Kalman con equazioni e fasi di implementazione, e spiega le condizioni in cui l'odometria visiva e lo SLAM falliscono, insieme alle relative soluzioni.

Fundamentals · 7 min di lettura

Guida introduttiva alla chiusura del ciclo: correggere la deriva di un sistema SLAM in un colpo solo, attorno a un ciclo.

La chiusura del ciclo è il processo di riconoscimento del ritorno di un robot in un luogo precedentemente visitato e di distribuzione dell'errore di autolocalizzazione accumulato sull'intera mappa. Questo articolo spiega in modo sistematico il riconoscimento del luogo, il recupero delle immagini, la verifica geometrica, l'ottimizzazione del grafo delle pose, le difese contro i falsi positivi e le attuali implementazioni e ricerche SLAM.

Introduzione al flusso ottico: leggere la velocità e la struttura dal movimento dell'immagine.

Il flusso ottico è un campo vettoriale che descrive la direzione in cui si è mosso ciascun pixel in una sequenza di immagini. Questo articolo analizza il vincolo di costanza della luminosità, gli algoritmi di Lucas-Kanade e Horn-Schunck, le piramidi, il flusso denso rispetto al tracciamento di caratteristiche sparse, i metodi basati sull'apprendimento come RAFT, il movimento della telecamera, gli oggetti dinamici e la metodologia di valutazione, con la relativa matematica sottostante.

Guida introduttiva a PnP: recupero della posizione della telecamera a partire da soli punti 3D e un'immagine.

Il problema Perspective-n-Point (PnP) è un problema geometrico che consiste nello stimare la posizione e l'orientamento di una telecamera a partire da punti 3D noti e dai corrispondenti punti immagine. Questo articolo analizza l'equazione di proiezione, P3P/AP3P, EPnP, l'ottimizzazione iterativa, RANSAC, la degenerazione planare e le applicazioni di PnP in Visual SLAM, AR e topografia, fornendo la parte matematica e una checklist di implementazione.

Introduzione ai sistemi idraulici: dal principio di Pascal al controllo della forza nei robot.

Perché un piccolo input può muovere il braccio massiccio di un escavatore idraulico? Questo articolo considera la pompa, le valvole di controllo, il cilindro, il fluido idraulico, i sensori e il sistema di controllo come un unico circuito chiuso, illustrando le equazioni di pressione/portata/efficienza, le tecnologie attuali nelle macchine edili e agricole, la conversione elettroidraulica e le ricerche in corso, con l'ausilio di diagrammi.

Fundamentals · 10 min di lettura

Roadmap per la robotica indoor: dai sensori al controllo del movimento.

Collega rilevamento, localizzazione, mappatura, pianificazione e controllo, quindi scegli a reading path for the system you want to build.

Guida allo studio · 2 min di lettura

Guida introduttiva a LiDAR-SLAM: come capire "dove mi trovo" grazie alle nuvole di punti laser.

Una telecamera deduce la distanza indirettamente dai modelli di luce riflessa; un LiDAR misura la distanza direttamente dal tempo di volo di un impulso laser. LiDAR-SLAM è la tecnologia basata sulla registrazione delle nuvole di punti restituite da questo sensore di distanza attivo. Questo articolo procede sistematicamente dai due pilastri della corrispondenza di scansione, ICP e NDT, attraverso la progettazione delle caratteristiche di LOAM, Loop Closure e Graph SLAM, fino alla discendenza degli algoritmi di riconoscimento dei punti di riferimento: LeGO-LOAM, Cartographer, LIO-SAM, FAST-LIO2.

Fundamentals · 23 min di lettura

Guida introduttiva a VIO/LIO: combinare un'IMU con una telecamera o un LiDAR per l'autolocalizzazione.

Una telecamera da sola, o un LiDAR da solo, presenta dei limiti in determinate situazioni. La combinazione di uno dei due sensori con un'IMU (accelerometro + giroscopio) ovvia a questa debolezza: questo è ciò che fanno VIO (Visual-Inertial Odometry) e LIO (LiDAR-Inertial Odometry). Partendo dal perché un'IMU da sola non sia in grado di ricostruire la posizione, questo articolo analizza le due filosofie di progettazione – quella basata sui filtri e quella basata sull'ottimizzazione – e gli algoritmi di riferimento di ROVIO, OKVIS, VINS-Mono e OpenVINS, fino a LIO-SAM e FAST-LIO2.

Fundamentals · 18 min di lettura

Fondamenti di robotica September 7, 2026 Lab

Introduzione al Visual-SLAM: come una telecamera impara "Dove mi trovo?"

Senza GPS e senza mappa, un robot può comunque trovare la propria posizione e costruire una mappa dell'ambiente circostante basandosi esclusivamente sulle immagini della telecamera. Dal tracciamento delle caratteristiche attraverso la geometria epipolare, la differenza tra odometria visiva e SLAM, la genealogia degli algoritmi di punti di riferimento da ORB-SLAM a LSD-SLAM e DSO, e Bundle Adjustment: un'analisi sistematica e approfondita del funzionamento effettivo di Visual-SLAM.

Fundamentals · 21 min di lettura

Dalla mappatura alla navigazione in ROS 2: una procedura minimale con Jazzy e Nav2.

Utilizza la simulazione Jazzy per verificare la mappatura, il salvataggio della mappa, il ricaricamento e l'obiettivo. navigation as separate steps.

Hands-on · 4 min di lettura

Fondamenti di robotica September 7, 2026 Lab

Perché la fusione dei sensori fallisce: tempistica, fotogrammi e calibrazione estrinseca

Diagnosticare i guasti di fusione tramite timestamp, frame di coordinate, montaggio geometry and covariance.

Fundamentals · 5 min di lettura

Fondamenti di robotica September 7, 2026 Lab

Come valutare SLAM: ATE, RPE, tempo di esecuzione e guasti

Utilizzare traiettorie sintetiche per distinguere gli errori assoluti e relativi, quindi define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.

Fondamenti di robotica September 6, 2026

Introduzione alla fusione dei sensori: costruire un modello globale unico a partire da molti sensori.

Una fotocamera eccelle nel significato, un LiDAR nella geometria, un'IMU nel movimento, e ognuno di essi ha il proprio punto cieco. Dalla matematica probabilistica e basata sull'ottimizzazione che li fonde (filtri di Kalman, grafi fattoriali) ad accoppiamenti concreti come VIO (fotocamera×IMU), LIO (LiDAR×IMU) e BEV Fusion (fotocamera×LiDAR), un percorso sistematico che illustra come la fusione dei sensori trasforma diversi sensori in un unico modello del mondo.

Fundamentals · 18 min di lettura

Visione artificiale September 4, 2026

Introduzione al Bundle Adjustment: il metodo dei minimi quadrati non lineari che perfeziona le pose della fotocamera e i punti 3D.

Il Bundle Adjustment è un problema non lineare dei minimi quadrati che sposta simultaneamente molte pose della telecamera e punti 3D per minimizzare l'errore di riproiezione su tutte le osservazioni. Questo articolo illustra in modo sistematico perché la matrice jacobiana è sparsa, perché il complemento di Schur rende risolvibili problemi su larga scala, il ruolo del metodo di Levenberg-Marquardt, la libertà di gauge e la relazione con l'ottimizzazione del Pose Graph e la SfM, con equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 11 min di lettura Visione artificiale September 4, 2026

Guida introduttiva alla calibrazione della fotocamera: recupero della distorsione dell'obiettivo e dei parametri intrinseci.

La calibrazione della telecamera è il processo di recupero dei parametri intrinseci e della distorsione dell'obiettivo necessari per mappare le coordinate dei pixel nello spazio 3D. Partendo dal modello a foro stenopeico, passando per i modelli di distorsione radiale e tangenziale, il metodo del pattern planare di Zhang, l'ottimizzazione dell'errore di riproiezione, fino ad arrivare a ciò che non funziona a valle in Visual SLAM e VO quando la calibrazione si discosta: una panoramica sistematica con equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 9 min di lettura

Visione artificiale September 4, 2026

Introduzione all'omografia: descrizione della corrispondenza planare con una singola matrice 3x3.

L'omografia è la relazione che lega tra loro punti sullo stesso piano, o la vista di una telecamera puramente rotante, utilizzando una singola trasformazione proiettiva 3x3. Questo articolo tratta la stima basata sulla DLT, la robustezza con RANSAC, la decomposizione in rotazione, traslazione e normale al piano, e quando utilizzarla rispetto alla geometria epipolare, insieme ad applicazioni come l'unione di immagini e il tracciamento del piano AR, con equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 9 min di lettura Visione artificiale September 4, 2026

Introduzione alla stereoscopia multivista: come trasformare una nuvola di punti sparsa in una forma 3D densa.

La stereoscopia multivista (MVS) ricostruisce forme 3D dense a partire da numerose immagini, utilizzando pose di ripresa note. Questo articolo illustra in modo sistematico il principio fondamentale della coerenza fotografica, i due approcci classici basati su scansione planare e patch (PMVS), i metodi basati sul deep learning, esemplificati da MVSNet, e la creazione di mesh tramite fusione di mappe di profondità, insieme alla relazione con le telecamere stereo e di profondità, corredata da equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 13 min di lettura

Visione artificiale September 4, 2026

Introduzione alla ricostruzione 3D da immagini (Structure from Motion): recupero simultaneo di posizione 3D e posizione della telecamera da una serie di foto non ordinate.

La ricostruzione 3D da immagini (Structure from Motion, SfM) ricostruisce simultaneamente la struttura 3D di una scena e la posizione di ogni ripresa a partire da una serie di foto di cui non si conoscono l'ordine e le posizioni di scatto. Questo articolo analizza in modo sistematico la corrispondenza delle caratteristiche, la verifica geometrica, le due strategie di ricostruzione SfM incrementale e globale, la triangolazione, la relazione con il Bundle Adjustment e la differenza rispetto al Visual-SLAM, insieme ad implementazioni attuali come COLMAP.

Fundamentals · 12 min di lettura

Fondamenti di robotica September 4, 2026

Introduzione alla cinematica dei bracci robotici: cinematica diretta, cinematica inversa e matrice jacobiana.

La cinematica diretta determina la posizione e l'orientamento della mano a partire dagli angoli delle articolazioni; la cinematica inversa risolve il problema inverso; e la matrice jacobiana collega le due attraverso la "velocità". Dalla costruzione di trasformazioni di coordinate con parametri DH, passando per la cinematica inversa analitica, la cinematica inversa numerica (minimi quadrati smorzati), le singolarità e i gradi di libertà ridondanti: una descrizione sistematica e completa della cinematica che governa il movimento di un braccio robotico.

Fondamenti di robotica September 4, 2026

Introduzione al controllo della forza e al controllo dell'impedenza: costruire un robot in grado di toccare

Partendo da ciò che accade effettivamente nell'istante in cui un braccio robotico a controllo di posizione tocca un oggetto rigido — e dal perché questo renda impossibili attività di assemblaggio, lucidatura e contatto umano — questo articolo analizza il controllo di impedenza, che collega forza e spostamento tramite una molla, uno smorzatore e una massa virtuali; il controllo di ammettenza, che inverte tale causalità; e il controllo ibrido posizione/forza, che separa posizione e forza in base alla direzione spaziale, sviluppando i concetti attraverso equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 17 min di lettura

Fondamenti di robotica September 4, 2026

Guida introduttiva al controllo di sciami (multi-robot): creazione di gruppi, formazioni e consenso.

Il controllo di sciami risolve problemi che un singolo robot non può affrontare, utilizzando semplicemente "regole locali" applicate a molti robot. Dalla riproduzione del comportamento di gruppo con i Boid, passando per gli algoritmi di consenso per raggiungere un accordo, fino ai tre approcci al controllo di formazione — leader-follower, strutture virtuali e basato sul comportamento — questo articolo organizza sistematicamente il campo attorno alla distinzione tra architetture centralizzate e decentralizzate.

Introduzione alla pianificazione del comportamento: come le macchine a stati finiti (FSM), gli alberi comportamentali e i processi decisionali di ordine superiore (POMDP) scelgono la prossima azione di un veicolo automatizzato.

La pianificazione del comportamento trasforma la percezione dell'incertezza in decisioni di arresto, mantenimento della distanza, precedenza, immissione e cambio di corsia, vincolando poi la pianificazione del percorso e il controllo predittivo basato su modello (MPC). Questa introduzione collega le macchine a stati finiti (FSM), gli alberi comportamentali, i processi di decisione multi-obiettivo (POMDP), i sistemi ADAS attuali, la sicurezza e la fase di test.

Introduzione alla pianificazione del comportamento: come le macchine a stati finiti (FSM), gli alberi comportamentali e i processi decisionali di ordine superiore (POMDP) scelgono la prossima azione di un veicolo automatizzato.

Mappatura della griglia di occupazione: trasformare i dati LiDAR e delle telecamere in informazioni di percorribilità.

Una griglia di occupazione divide lo spazio in celle e rappresenta in modo probabilistico lo spazio occupato, libero e sconosciuto. Apprendi gli aggiornamenti bayesiani e log-odds, i modelli inversi dei sensori, il ray casting, il decadimento dinamico, i voxel 3D, lo SLAM, le mappe dei costi e la pianificazione.

Fundamentals · 10 min di lettura

Livelli di automazione della guida SAE 0-5: il confine di responsabilità dietro i sistemi ADAS

SAE J3016 non è un punteggio di intelligenza del veicolo. Scopri chi esegue l'attività di guida dinamica, il monitoraggio e il fallback ai livelli 0-5, con ODD, latenza di acquisizione, ADAS attuali, SOTIF, sicurezza e valutazione della sicurezza.

Fundamentals · 12 min di lettura

Guida introduttiva al V2X: connettere in sicurezza veicoli, strade, reti e persone.

Che cosa si scambiano V2V, V2I, V2N e V2P e in cosa differiscono DSRC/ITS-G5 e C-V2X? Questa introduzione collega latenza, affidabilità della consegna, percezione cooperativa, PKI, privacy della posizione, progettazione a prova di guasto e test riproducibili.

Fundamentals · 9 min di lettura

Introduzione all'ingegneria del controllo: osservatori di stato e filtro di Kalman lineare

Le letture dei sensori non rappresentano lo stato stesso. Questa introduzione illustra l'osservabilità, le equazioni di predizione/aggiornamento di Kalman, la covarianza, fornisce esempi numerici, l'integrazione del controllo, l'implementazione robotica e il comportamento a prova di guasto.

Introduzione all'ingegneria del controllo: LQR - Feedback di stato da priorità esplicite

LQR ricava i guadagni del feedback di stato da un modello nello spazio degli stati e da un costo quadratico. Questa introduzione tratta le equazioni di Riccati, l'osservabilità, i compromessi PID/MPC, l'implementazione robotica, l'intuizione numerica e la sicurezza.

Introduzione all'ingegneria del controllo: controllo predittivo basato su modello - Agire entro i vincoli.

Il controllo predittivo basato su modello prevede il comportamento futuro utilizzando un modello, ottimizza una sequenza di input vincolata, applica solo la prima mossa e ripete il processo. Questa introduzione illustra equazioni, taratura, sicurezza, implementazione ed esempi attuali.

Fundamentals · 7 min di lettura Ingegneria del controllo September 3, 2026

Introduzione all'ingegneria del controllo: pianificazione del percorso — A, Dijkstra, RRT, RRT e PRM

La pianificazione del percorso non consiste nel tracciare la linea più breve. Questa introduzione confronta gli algoritmi a griglia e a spazio continuo, tenendo conto dell'ingombro del robot, dell'incertezza della mappa, dei calcoli, dell'integrazione SLAM/Nav2 e della sicurezza.

Fundamentals · 7 min di lettura Ingegneria del controllo September 3, 2026

Introduzione all'ingegneria del controllo: Controllo PID - Operare su tre scale temporali.

Il PID non si limita a tre guadagni. Questa introduzione collega la sua intuizione e le sue equazioni al campionamento, alla saturazione, all'anti-windup, alla regolazione, alla sicurezza, a ROS 2 e alle verifiche di implementazione reali.

Fundamentals · 8 min di lettura

Introduzione all'ingegneria del controllo: generazione di traiettorie - Jerk minimo, quinte e profili trapezoidali

Un percorso indica dove viaggiare; una traiettoria indica quando e con quale velocità, accelerazione e jerk. Questa introduzione tratta i profili a jerk minimo, quintici e trapezoidali, i vincoli, la sicurezza e l'integrazione con ROS 2.

Visione artificiale September 3, 2026

Geometria epipolare: lettura della profondità e del movimento della telecamera da due immagini

La geometria epipolare è la teoria che definisce i vincoli relativi alla proiezione di uno stesso punto 3D in due immagini diverse. Questo articolo illustra in modo sistematico la Matrice Fondamentale e la Matrice Essenziale, gli algoritmi a 8 e 5 punti, RANSAC, la triangolazione, la scelta tra geometria epipolare e omografia, la calibrazione, l'implementazione in OpenCV/COLMAP, le condizioni di errore e le recenti tecniche di stima basate sull'apprendimento automatico, con equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 19 min di lettura

Visione artificiale September 3, 2026

Introduzione al rilevamento delle caratteristiche

Il rilevamento delle caratteristiche seleziona "punti che è possibile ritrovare" in un'immagine e li utilizza per il confronto. Questo articolo collega i principi di angoli, blob, DoG, FAST, ORB e SIFT con robustezza, valutazione, strumenti attuali e metodi basati sull'apprendimento in un unico quadro coerente.

Fundamentals · 15 min di lettura

Visione artificiale September 3, 2026

Introduzione a VO/VIO: nozioni pratiche per la stima del movimento da una telecamera e da un'unità di misura inerziale (IMU)

L'odometria visiva (VO) e l'odometria visivo-inerziale (VIO) stimano il movimento relativo di un robot o di una telecamera a partire da una sequenza di immagini e misurazioni inerziali. Questo articolo affronta, con l'ausilio di formule matematiche e diagrammi, l'ambiguità di scala monoculare, la preintegrazione dell'IMU, l'inizializzazione, il filtraggio rispetto all'ottimizzazione, implementazioni come VINS-Mono e OpenVINS, metriche di valutazione e condizioni di errore.

Fundamentals · 19 min di lettura

Mappe HD: mappe a livello di corsia per la guida autonoma.

Una mappa HD rappresenta corsie, confini, segnaletica, altitudine e connettività come dati leggibili da una macchina. Questa guida spiega in cosa si differenzia da una mappa SLAM, come funziona la localizzazione e perché l'attualità e l'incertezza sono importanti.

Fondamenti di robotica September 3, 2026

Mappatura della griglia di occupazione: trasformare i dati LiDAR e delle telecamere in informazioni di percorribilità.

Fundamentals · 10 min di lettura

Guida introduttiva ad ArduPilot: stima dello stato, controllo e progettazione della missione per un autopilota.

ArduPilot è un sistema di autopilota open-source che implementa la fusione dei sensori di un veicolo, il controllo di assetto/posizione, le missioni di navigazione e i sistemi di sicurezza. Questo articolo illustra le differenze tra Copter, Plane e Rover, oltre a EKF, PID, MAVLink, SITL e i test di sicurezza su veicoli reali, con relativi diagrammi.

Fondamenti di robotica September 3, 2026

Guida introduttiva alla navigazione a stima (Dead Reckoning): Integrazione di ruote, IMU e GNSS per tracciare il movimento di un robot.

La navigazione inerziale (dead reckoning) è la tecnica fondamentale per aggiornare la posizione e l'assetto di un robot integrando la rotazione delle ruote, le letture dell'IMU e i sensori di velocità. Questo articolo tratta la cinematica dei sistemi a trazione differenziale, l'accumulo degli errori, la correzione basata sull'EKF (Enhanced Kalman Filter) e le implementazioni nei robot di trasporto indoor e nella guida autonoma, con equazioni e diagrammi.

Fundamentals · 7 min di lettura

Fondamenti di robotica September 3, 2026

Introduzione a ROS 2: distribuzione sicura del controllo dei robot tra nodi, argomenti e DDS.

ROS 2 è un middleware per la robotica che suddivide le fasi di rilevamento, percezione, pianificazione e controllo in processi separati, collegandoli tramite comunicazione DDS. Questo articolo illustra nodi, argomenti, servizi, azioni, QoS, TF2, ciclo di vita, implementazione e debug, nonché le differenze rispetto a ROS 1 e le precauzioni operative da adottare nel mondo reale, con l'ausilio di diagrammi.