• apprendimento
• modelli anticipativi
• movimenti oculari
• predizione
• robotica
• smooth pursuit

Scopo di questa tesi è stato lo studio di un sistema robotico che riproduca il
movimento oculare di inseguimento. Quest'ultimo permette, nei primati, di
mantenere il target sulla fovea in modo da garantire un'accurata analisi
degli oggetti in movimento. La corretta esecuzione non può essere eseguita
con un normale sistema a feedback negativo a causa dei ritardi dovuti
all'elaborazione visiva dell'immagine. Il modello proposto utilizza
l'algoritmo RLS (Recursive Least Squares) per anticipare lo stato del target
senza utilizzare alcuna conoscenza a priori sulla sua dinamica. Il sistema è
dotato di memoria rispetto ai movimenti precedentemente acquisiti, in modo da migliorare sensibilmente la velocità di convergenza dell'algoritmo in situazioni già presentate. Sono state eseguite prove di simulazione in ambiente Matlab Simulink e, successivamente,
il modello è stato implementato sulla piattaforma robotica sperimentale iCub del progetto RobotCub.