#Fondamenti di robotica

Fondamenti di robotica September 7, 2026

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 Fondamenti di robotica September 7, 2026

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 Visione artificiale September 7, 2026

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 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 Apprendimento automatico September 5, 2026

Introduzione al rilevamento di oggetti e alla segmentazione semantica: leggere "cosa si trova dove" in un'immagine.

Il rilevamento degli oggetti disegna riquadri attorno agli oggetti; la segmentazione semantica colora ogni pixel in base al suo significato. Dalle differenze tra i due, passando per la segmentazione di istanze e panottica, la linea evolutiva da R-CNN a YOLO, DETR e DINO, fino alle loro controparti 3D basate su nuvole di punti: un percorso sistematico attraverso i fondamenti della comprensione delle scene.

Fundamentals · 17 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.

Fundamentals · 14 min di lettura 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.

Fundamentals · 14 min di lettura 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