Riassunto analitico
Molti operatori controllano un solo Unmanned Aerial Vehicle -- Veicolo Aereo Non Equipaggiato -- rendendo il sistema di controllo non scalabile. Attualmente, nell'ambito del controllo di questo tipo di veicoli, la tendenza \'e quella di gestire un gruppo di Unmanned Aerial Vehicle tramite un solo operatore in modo da avere un sistema in grado di operare con migliaia di Unmanned Aerial Vehicle che volano sopra una nazione. Swarm Intelligence, basata sui cosiddetti insetti sociali, fornisce le linee guida per progettare sistemi decentralizzati. In particolare, gli insetti sociali sono in grado di perseguire diversi obiettivi, dalla costruzione e difesa del nido, alla ricerca del cibo, al prendersi cura del nido, all'assegnazione di squadre di operai, alla costruzione di ponti.
Questa tesi presenta un framework per il controllo decentralizzato di uno sciame di Unmanned Aerial Vehicle basato su funzioni di potentiale artificiale caratterizzate da propriet\'a attrattive e repulsive, che sono usate rispettivamente per raggiungere l'obiettivo e per evitare le eventuali collisioni. Ciascun veicolo dello sciame utilizza un numero limitato di informazioni degli altri veicoli, ed inoltre \'e caratterizzato come un agente con dinamica molto semplice. In questo schema, pi\'u agenti di uno sciame sono in grado di raggiungere una configurazione e di mantenerla, mentre migrano come gruppo ed evitano collisioni tra di loro. Pertanto, i comportamenti del sistema a sciame proposto in questa tesi sono la configurazione e la migrazione del gruppo, e includono la elusione di collisioni.
In particolare, questa tesi analizza diverse espressioni di potenziale per determinare in quanto tempo lo sciame converge alla direzione e velocit\'a desiderata, e quanto \'e capace lo sciame ad evitare le collisioni tra gli agenti. Inoltre, sono state determinate due metriche che forniscono la stima del migliore potenziale in un determinato scenario. Una metrica quantifica quanto velocemente lo sciame converge ad una data velocit\'a, e la seconda analizza quanto robusto \'e il potenziale per evitare le collisioni. Le simulazioni mostrano che la soluzione proposta permette di costruire un sistema a sciame in grado di gestire la migrazione e la configurazione del gruppo in presenza di ostacoli utilizzando un numero limitato di informazioni.
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