• avoidance
• control
• human-robot interaction
• impedance modulation

Integrare i robot negli ambienti umani, garantendo al contempo decisioni intelligenti e reazioni sicure negli spazi condivisi, rappresenta una sfida cruciale. I robot devono ridurre al minimo i rischi per le persone, per gli altri robot e per l’ambiente circostante, mantenere la continuità operativa, adattarsi in modo autonomo ai cambiamenti del contesto ed essere in grado di riprendere le attività in sicurezza dopo eventuali collisioni. L’adattamento automatico si configura quindi come elemento chiave per una coesistenza, interazione e collaborazione fluide tra uomo e robot. In questa prospettiva, la presente tesi si concentra sulla modulazione in tempo reale dell’impedenza, su strategie di moto reattivo e su movimenti uomo–robot sincronizzati con elevata precisione.

Enhancing robot integration in human environments while ensuring intelligent decision-making and safe reactive robotic responses in shared spaces is a major challenge. Robots must mitigate risks to humans, other robots, and their surroundings, maintain task continuity, autonomously adapt to environmental changes, and safely resume operations after collisions. Automatic adaptation is emerging as a cornerstone of seamless human–robot coexistence, interaction, and collaboration. To realize this vision, the dissertation focuses on real-time impedance modulation, reactive motion strategies, and tightly synchronized human–robot movements.