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“Sensor data fusion and measurement uncertainty management”

Il Prof. Rosario Schiano Lo Moriello, docente del corso “Sensor data fusion and measurement uncertainty management” per il corso di Laurea Magistrale in Autonomous Vehicle Engineering di Ingegneria Industriale, presso l’Università Federico II di Napoli, ha deciso di adottare il progetto Roobopoli come supporto alla didattica in laboratorio.

Il corso intende fornire le conoscenze generali sui sistemi di misura e sui sensori nonché sulle loro caratteristiche metrologiche, sia statiche che dinamiche, al fine di evidenziare le principali specifiche necessarie per definire la migliore soluzione in funzione del target richiesto. Verranno presentati metodi e algoritmi per l’elaborazione dei dati acquisiti sia dal punto di vista teorico che sperimentale. In questo modo sarà possibile per gli studenti raggiungere l’obiettivo principale del corso, ovvero la definizione, implementazione e caratterizzazione metrologica di un sistema di misura integrato che coinvolge IMU, GNSS e radar.

Il Professore Schiano spiega così la scelta di Roobopoli. “Da tempo utilizziamo nei nostri corsi sensori e microcontrollori di STMicroelectronics, e nel corso tratteremo argomenti quali sensori MEMS di temperatura, pressione, accelerometri, giroscopi, magnetometri, tutti sensori già disponibili nell’elettronica del Roobokart. Questo mi consente di realizzare laboratori dove gli studenti hanno la possibilità di accedere e sperimentare tali tecnologie in un contesto e su tematiche attuali, ossia quelle delle smart city e dell’autonomous driving. Inoltre ho la possibilità di fare sperimentare l’implementazione di filtri utili al tema principale del corso, ossia il sensors fusion. Il codice open source del progetto fa già uso di alcuni filtri per la stima dell’assetto del Roobokart, noi svilupperemo e testeremo un filtro di Kalman dopo averne affrontato gli aspetti teorici in aula. La possibilità di testare il codice in Roobopoli, da un valore aggiunto notevole a quanto gli studenti potranno apprendere a differenza di quanto generalmente avviene in ambienti simulati”.

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