Estensione di un ambiente di esecuzione per applicazioni robotiche collaborative formalmente verificate

Robots and robotic applications are increasingly important in everyday life. While until recently they remained limited to the industrial environment for work of extreme speed or strength, now they are expanding into other areas. In this work, we analyze collaborative robotic applications in the healthcare domain. We start from an existing framework that handles scenarios featuring one mobile robot and one or more humans, whose physiological and behavioral traits are taken into consideration, and who need to interact with the robot in a closed environment. First, we extended the framework to cover scenarios involving teams of robots within the same scenario. The presence of several robots allows the parallel execution of multiple missions at the same time. To do this, we extended the deployment infrastructure by introducing a global orchestrator in charge of assigning robots to missions and managing their execution. We also developed the necessary deployment modules to handle two interaction patterns that were previously defined, but not implemented: one is a human-robot interaction pattern similar to others already present in the framework, while the other is the first to involve a robot-robot interaction. Through the latter, the global orchestrator can reallocate resources if problems occur during the execution. Subsequently, several robot-mission allocation strategies are introduced, which are used by the global orchestrator in the initialization phase and during the mission to increase efficiency. Finally, the newly developed features are validated through experiments in a simulation environment.

Robot e applicazioni robotiche sono sempre più importanti nella vita di tutti i giorni. Mentre fino a poco tempo fa rimanevano circoscritte all’ambiente industriale per lavori di estrema velocità o forza, adesso si stanno espandendo in altri ambiti. In questo lavoro andiamo ad analizzare applicazioni robotiche collaborative, dove cioè i robot interagiscono direttamente con le persone. Si parte da un sistema già esistente che copre scenari che presentano un robot mobile e uno o più umani. Di essi vengono tenuti in considerazione tratti fisiologici e comportamentali, mentre interagiscono con il robot all’interno di un ambiente chiuso. In primo luogo, si è sviluppata l’estensione del sistema per gestire più umani e più robot all’interno dello stesso scenario. La presenza di più robot permette lo svolgimento in parallelo di molteplici missioni contemporaneamente. Per fare questo è stata necessaria la creazione di un modulo di coordinamento (chiamato "orchestrator") in grado di assegnare i robot alle missioni e gestirne l’esecuzione. Sono stati in seguito implementati due tipi di interazioni di cui esisteva solo il modello formale. Essi catturano uno schema di interazione uomo-robot simile a quelli già esistenti, e un nuovo schema che coinvolge esclusivamente due robot. Tramite quest’ultima tipologia l’orchestrator si potrà occupare anche di una eventuale riallocazione delle risorse per problemi verificatisi durante l’esecuzione della missione. Successivamente sono stati introdotti algoritmi di allocazione robot-missione utilizzati sia in fase di inizializzazione, sia durante l’esecuzione per aumetare l’efficienza dello scenario. Infine, le funzionalità sviluppate sono state validate mediante esperimenti in ambiente di simulazione.