Esplorare il concetto di Fiducia in un Team di Robot Aerei

Abstract

In un'epoca contraddistinta da rapidi progressi tecnologici, sono emerse nuove modalità di interazione robotica, che necessitano dell'integrazione di diverse strategie per affrontare situazioni di collaborazione tra più robot. In questi scenari, i robot devono potenziare le loro capacità cognitive per cooperare efficacemente, sia con gli esseri umani sia con altri agenti autonomi. Fondamentalmente, intensificare il legame e la comprensione tra gli agenti, che siano interazioni uomo-robot o robot-robot, si basa sull'esplorazione dei concetti di fiducia e delle relative applicazioni pratiche.

Considerando l'incremento della domanda di Veicoli Aerei Senza Equipaggio (UAV) in vari settori come l'agricoltura, le ispezioni, la sicurezza e la sorveglianza, questa tesi intende valutare un inedito framework di fiducia che prevede l'assegnazione di compiti agli UAV attraverso aste. Questo include la supervisione dell'esecuzione e completamento dei compiti, e successivamente determina l'affidabilità dell'agente in base ai dati raccolti al termine della fase di esecuzione e monitoraggio, culminando in un aggiornamento del grado di fiducia nel sistema. Nel contesto dell'allocazione di compiti, abbiamo dato particolare rilievo ai compiti di navigazione, in particolar modo alla localizzazione degli UAV mediante marcatori Aruco e alla pianificazione della traiettoria attraverso l'algoritmo A*. In ultima analisi, questa ricerca fornisce approfondimenti significativi riguardo l'importanza della fiducia in un team di droni autonomi, specialmente in scenari legati alla pianificazione del percorso e al monitoraggio.

In an era marked by swift technological progress, new forms of robot interactions have emerged, requiring the integration of different strategies to handle multi-robot collaborative situations. In these scenarios, robots must enhance their cognitive abilities to cooperate efficiently, whether with humans or other autonomous agents. In essence, strengthening the bond and understanding between agents, be it human-robot or robot-robot, hinges upon the exploration of trust concepts and their practical applications.

Given the growing demand for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in diverse sectors such as agriculture, inspections, security, and surveillance, this thesis aims to evaluate a novel trust framework involving auction-based task assignment to UAVs. It includes overseeing task execution and completion and subsequently establishing agent reliability based on the collected data following the execution and monitoring phase, culminating in an update of trust in the system. In the context of task allocation, our emphasis has been on navigation tasks, specifically the localization of UAVs through Aruco markers and trajectory planning using the A* algorithm. Ultimately, this research offers valuable insights into the importance of trust within an autonomous drone team, particularly in scenarios related to path planning and monitoring.