Development of novel reactive and predictive algorithms for navigation and control of an autonomous guide for visually impaired users based on feedback linearization

Visual impairment significantly affects personal autonomy, especially in tasks involving safe navigation through unfamiliar, structured, or crowded environments. In this context, robotic guide systems represent a promising assistive technology, since they can actively support the user during navigation while exploiting onboard sensing and control algorithms to generate safe and comfortable motion. This thesis is developed within the BUDD-e project, Blind-assistive Autonomous Droid Device, supported by Politecnico di Milano through the POLISOCIAL 2021 program and by the PRIN 2022 CARE (Control of Assistive Robots in crowded Environments) project. BUDD-e is an autonomous robotic guide based on the Yape self-balancing mobile platform, equipped with a Smart Tether System and a LiDAR sensor. The objective of this thesis is to develop and validate control strategies for BUDD-e, with particular attention to path following, robot-user distance regulation, motion smoothness, and obstacle avoidance. To this aim, the robot kinematics, the velocity dynamics of the Yape platform, and a simplified model of the guided user are considered. Suitable compensators are also introduced to improve the tracking of the longitudinal and angular velocity references in real implementation. Two outer-loop control strategies are developed. The first one is a reactive control law that combines user-distance regulation with path tracking. The second one is based on Model Predictive Control. This formulation allows velocity constraints, velocity-variation constraints, and static obstacle avoidance constraints to be included directly in the optimization problem. The proposed framework allows the robot to adapt its motion to the user, follow the assigned path, and generate feasible velocity commands while accounting for safety requirements. In this way, the thesis contributes to the development of a reactive and adaptable robotic guide for assistive navigation.

La disabilità visiva incide significativamente sull’autonomia personale, in particolare nelle attività che richiedono una navigazione sicura all’interno di ambienti sconosciuti, strutturati o affollati. In tale contesto, le guide robotiche rappresentano una promettente tecnologia assistiva, poiché possono supportare attivamente l’utente durante la navigazione, sfruttando sensori di bordo e algoritmi di controllo per garantire un movimento sicuro, fluido e confortevole. La presente tesi è sviluppata nell’ambito del progetto BUDD-e, Blind-assistive Autonomous Droid Device, finanziato dal Politecnico di Milano attraverso il programma POLISOCIAL 2021 e dal progetto PRIN 2022 CARE, (Control of Assistive Robots in Crowded Environments). BUDD-e è una guida robotica autonoma basata sulla piattaforma mobile autobilanciante Yape, equipaggiata con uno Smart Tether System e un sensore LiDAR. L’obiettivo della tesi consiste nello sviluppo e nella validazione di strategie di controllo per BUDD-e, con particolare attenzione all’inseguimento del percorso, alla regolazione della distanza tra robot e utente, alla fluidità del movimento e all’evitamento degli ostacoli. A tale scopo, vengono considerati il modello cinematico del robot, la dinamica delle velocità della piattaforma Yape e un modello semplificato dell’utente guidato. Sono inoltre introdotti opportuni compensatori, finalizzati a migliorare l’inseguimento dei riferimenti di velocità longitudinale e angolare nell’implementazione reale. Per l’anello di controllo esterno vengono sviluppate due strategie. La prima consiste in una legge di controllo reattiva che combina la regolazione della distanza dall’utente con l’inseguimento del percorso assegnato. La seconda si basa sul Model Predictive Control. Tale formulazione consente di includere direttamente nel problema di ottimizzazione vincoli sulle velocità, sulle relative variazioni e sull’evitamento degli ostacoli statici. Il framework proposto permette al robot di adattare il proprio movimento al comportamento dell’utente, seguire il percorso assegnato e generare comandi di velocità ammissibili, nel rispetto dei requisiti di sicurezza e comfort. La tesi contribuisce pertanto allo sviluppo di una guida robotica reattiva e adattabile, destinata alla navigazione assistiva di persone con disabilità visiva.