• Indoor positioning system
• Mixed Integer Linear Programming
• Discrete Optimization
• Linguaggi Formali
• Hybrid Control
• Robotica Domestica
• Robot Motion Planning

Il classico problema del robot motion planning consiste nel far muovere un robot da una regione di interesse A ad una B, evitando gli ostacoli e le collisioni con altri agenti. Negli ultimi decenni è stato studiato in maniera molto approfondita e applicato in svariati contesti, come l'automazione industriale, la biologia o l'intelligenza artificiale.

In generale le applicazioni robotiche richiedono che siano effettuate missioni più complesse rispetto alla raggiungibilità di due regioni, e si devono garantire proprietà logiche e temporali di interesse.

In letteratura esistono molti linguaggi che possono essere utilizzati per descrivere in maniera rigorosa tali missioni. In questa tesi è stato fatto uso del linguaggio espressivo LTL (Linear Temporal Logic) perchè rende possibile pianificare il movimento dei robot ad alto livello.

A partire da una missione espressa con il linguaggio LTL si individuano, se è possibile, gli ingressi di controllo per muovere il robot in maniera da rispettare la specifica imposta. La teoria degli automi permette di programmare i robot per reagire in maniera autonoma anche quando si verificano eventi esterni, i quali possono essere catturati da sensori sonori o di visione montati a bordo.

Si è raggiunto l'obiettivo di distribuire una formula complessa ad un insieme di agenti dopo averla scomposta in specifiche elementari e sono state evitate le collisioni, utilizzando sia una strategia centralizzata sia decentralizzata, impostando un problema di ottimizzazione di tipo MILP (Mixed Integer Linear Programming) sulle variabili di configurazione dei robot.

La pianificazione di missioni complesse è stata supportata sia da simulazioni per un robot completamente attuato sia per un uniciclo.