RoboticSystems

Official repository for the "Robotic Systems" course - A comprehensive collection of path planning algorithms and robotic simulation tools.

Authors: Federica Di Dio, Kimberly Caziero (kimberly327 on GitHub)

Scopo del Progetto

Questo repository contiene implementazioni di algoritmi fondamentali per sistemi robotici, con particolare focus su:

• Path Planning: Algoritmi per la pianificazione di percorsi in ambienti 2D
• Configuration Space: Gestione delle dimensioni del robot e inflazione degli ostacoli
• Visualizzazione: Strumenti per la rappresentazione grafica degli algoritmi
• Simulazione: Integrazione con Godot per simulazioni robotiche

Struttura del Progetto

/lib - Librerie Core

Contiene le implementazioni principali degli algoritmi robotici:

/lib/utils - Utilità Geometriche

• shape.py: Classi per rappresentare forme geometriche rettangolari
  • Point: Punti 2D con operazioni matematiche
  • LineSegment: Segmenti di linea
  • Polygon: Ostacoli rettangolari con algoritmi di contenimento ottimizzati
  • create_rectangular_obstacle(): Factory function per creare ostacoli

/lib/path_planner - Algoritmi di Path Planning

• visibility_graph.py: Implementazione del Visibility Graph Path Planner
  • Supporto per robot con dimensioni specifiche
  • Approccio Configuration Space (C-Space)
  • Algoritmo di Dijkstra ottimizzato con tie-breaking
  • Visualizzazione interattiva con matplotlib
  • Confronto tra robot puntiforme e robot con dimensioni

/lib/system - Modelli di Sistemi Robotici

• basic.py: Sistemi dinamici di base
• cart.py: Modelli per sistemi cart (carrelli)
• controllers.py: Controllori per sistemi robotici
• polar.py: Sistemi in coordinate polari
• trajectory.py: Generazione e gestione di traiettorie

/lib/data - Gestione e Visualizzazione Dati

• dataplot.py: Utilità per plotting e visualizzazione dati

/lib/dds - Data Distribution Service

• dds.py: Implementazione DDS per comunicazione distribuita

/cart2D - Notebook Educativi

• path_control_visibility_graph.ipynb: Jupyter notebook dimostrativo per:
  • Tutorial interattivo sul Visibility Graph
  • Esempi pratici di path planning
  • Visualizzazioni step-by-step degli algoritmi

/godot - Simulazione e Visualizzazione

Progetto Godot per simulazioni robotiche interattive:

/godot/cart2D_no_physics_project

• robot.gd: Script principale del robot
• Body.gd: Controllo del corpo del robot
• LeftWheel.gd/RightWheel.gd: Controllo delle ruote
• world.tscn: Scena principale del mondo di simulazione
• robot.tscn: Modello del robot
• /Components/DDS: Integrazione DDS per comunicazione

Caratteristiche Principali

Path Planning Avanzato

• Visibility Graph: Algoritmo completo per percorsi ottimali
• Configuration Space: Gestione automatica delle dimensioni del robot
• Visualizzazione Dual: Mostra sia ostacoli fisici che C-Space inflazionato
• Performance Ottimizzate: Algoritmi O(1) per forme rettangolari

Focus Educativo

• Documentazione Dettagliata: Spiegazioni matematiche e implementative
• Jupyter Notebooks: Tutorial interattivi passo-passo
• Visualizzazioni: Grafici chiari per comprendere gli algoritmi
• Esempi Pratici: Casi d'uso realistici e comparazioni

Architettura Modulare

• Separazione delle Responsabilità: Ogni modulo ha uno scopo specifico
• Riusabilità: Componenti indipendenti e combinabili
• Estensibilità: Struttura che facilita l'aggiunta di nuovi algoritmi
• Type Safety: Type hints complete per debugging efficace

Utilizzo

Installazione Dipendenze

pip install numpy matplotlib jupyter

Esempio Base - Visibility Graph

from lib.path_planner.visibility_graph import VisibilityGraph
from lib.utils.shape import create_rectangular_obstacle

# Crea ostacoli
obstacles = [
    create_rectangular_obstacle(2, 2, 2, 1),
    create_rectangular_obstacle(6, 1, 1, 3)
]

# Crea planner con dimensioni robot
planner = VisibilityGraph(obstacles, robot_width=0.8, robot_length=1.0)

# Pianifica percorso
start = (0, 0)
goal = (8, 8)
path, distance = planner.plan_path(start, goal)

# Visualizza risultato
planner.visualize_graph(start, goal)

Jupyter Notebook

jupyter notebook cart2D/path_control_visibility_graph.ipynb

Simulazione Godot

1. Apri Godot Engine
2. Importa il progetto da godot/cart2D_no_physics_project/
3. Esegui la scena world.tscn

Documentazione

Ogni modulo include documentazione dettagliata:

• /lib/path_planner/DOC.md: Visibility Graph implementation
• /lib/utils/SHAPE_DOC.md: Shape utilities documentation

Applicazioni

Questo repository è ideale per:

• Corsi di Robotica: Material didattico completo
• Ricerca: Base solida per algoritmi avanzati
• Prototipazione: Sviluppo rapido di sistemi di navigazione
• Simulazione: Test di algoritmi in ambiente controllato

Sviluppi Futuri

• Supporto per ostacoli non rettangolari
• Algoritmi di path planning aggiuntivi (A*, RRT)
• Integrazione con sensori reali
• Estensione a ambienti 3D

---

Sviluppato per il corso "Robotic Systems" - Focus su algoritmi di path planning e simulazione robotica