ROBOTICS FOR ASSISTED LIVING
Academic year2020/21
CourseBIONICS ENGINEERING
Code696II
Credits12
PeriodSemester 1 & 2
LanguageEnglish
| Modules | Area | Type | Hours | Teacher(s) |
| CLOUD ROBOTICS | ING-IND/34 | LEZIONI | 60 | |
| ROBOT COMPANIONS FOR ASSISTED LIVING | ING-IND/34 | LEZIONI | 60 | |
Obiettivi di apprendimento
Conoscenze
Il modulo “Robot companions for assisted living” introdurrà all'area tecnico/scientifica della relazione e dell'integrazione uomo-(ro)bot, per applicazioni in ingegneria riabilitativa, bionica, assistenza personale e interazione sociale per supporto e potenziamento funzionale e cognitivo. Il modulo tratterà le definizioni e le interpretazioni di Robot Companion, la sua origine e le principali implicazioni tecniche, scientifiche, industriali, economiche e sociali. Sarà fondato su basi ingegneristiche ma sarà affrontato mediante metodologie multidisciplinari. Il corso sarà interattivo e coinvolgerà gli studenti in project work al fine di apprendere nuove tecniche, analizzare casi di studio e proporre progetti creativi in base al contenuto del corso. Verranno inclusi elementi di machine learning per capire il ruolo dell'intelligenza artificiale nell'assistenza e nella riabilitazione del prossimo futuro.
Il modulo “Cloud Robotics” ”fornirà agli studenti competenze teoriche e pratiche nel campo della Cloud robotics, piattaforme IoT e fornirà informazioni sulla progettazione software di robot e sistemi autonomi con approccio pratico. Attività specifiche saranno svolte con ROS (Robotic Operating System) e YARP (Yet another robot platform) che saranno implementati in ambiente simulato in attività hands-on e utilizzando schede di sviluppo SOM (System on Module) dedicate.
Knowledge
The module “Robot companions for assisted living”. The module will introduce to the scientific and technical area of human-(ro)bot relationship and integration, for application in rehabilitation engineering, bionics, personal assistance and social interaction for functional and cognitive support and enhancement. The module will cover definitions and interpretations of Robot Companion, its origin and the main technical, scientific, industrial, economic and social implications. It will be grounded on engineering foundations but will be approached by means of multidisciplinary methodologies. The course will be interactive and will involve students in project works in order to learn new techniques, to analyze case studies and to propose creative projects based on the course content. Elements of machine learning to understand how artificial intelligence will play a role in assisted living ad rehabilitation of the near future will be included.
The module “Cloud Robotics” ” will provide the students with theoretical and practical competences in the field of cloud robotics, IoT platforms and it will provide information on the software design of autonomous robots and systems with a hand-on approach. Specific activities will be performed with ROS (Robotic Operating System) and YARP (Yet another robot platform) that will be implemented in simulated environment in hands-on activity and using dedicated SOM (System on Module) development boards.
Modalità di verifica delle conoscenze
I criteri di valutazione della conoscenza del modulo “Robot companions for assisted living” si basano sia sulla prova orale, sia sulla discussione di lavori progettuali e sessioni "hands-on". Per quanto riguarda la prova orale, allo studente è richiesto di dimostrare una conoscenza approfondita degli argomenti presentati e discussi durante il modulo e delle competenze tecniche acquisite. Per quanto riguarda i lavori progettuali, lo studente deve dimostrare di essere in grado di progettare soluzioni, modelli e prototipi per la robotica di servizio, riabilitazione e assistita.
Per quanto riguarda il modulo “Cloud Robotics”, i criteri di valutazione delle conoscenze consisteranno in una prova orale sui fondamenti teorici degli argomenti del corso e sulle competenze tecniche acquisite nelle attività pratiche.
Assessment criteria of knowledge
The assessment criteria of knowledge of the module “Robot companions for assisted living” is based both on the oral exam, projects and hands-on sessions discussion.
As regards the oral exam, the student is asked to demonstrate a detailed knowledge of topics presented and discussed during the module and technical skills acquired in the hands-on activities.
As regards the project works the student has to demonstrate to be able to design solutions, models and prototypes for service, rehabilitation and assistive robotics.
As regards the module “Cloud Robotics”, the assessment criteria of knowledge will consist in an oral exam about theoretical foundations of the course topics and technical skills acquired in the hands-on activities.
Capacità
Al termine del modulo “Robot companions for assisted living” lo studente:
- avrà conoscenze circa i principali dispositivi robotici disponibili nel campo della robotica sociale, della medicina riabilitativa e dell'assistenza personale;
- conoscenze circa la ricerca traslazionale e sperimentale di base per valutare prototipi robotici in contesti clinici;
- conoscenze circa la terapia digitale e la sua integrazione con la robotica;
- saprà implementare, validare e utilizzare algoritmi di machine learning e impiegare gli strumenti diagnostici per valutarne le caratteristiche in applicazioni nel campo della bioingegneria e della riabilitazione.
Al termine del modulo “Cloud Robotics” lo studente:
- avrà conoscenza del concetto teorico di Cloud Robotics e sistemi IoT;
- saprà progettare un ambiente basato sull'IoT e programmare il firmware embedded;
- saprà progettare e implementare un controller per robot basato su middleware (ROS e YARP).
Skills
At the end of the module “Robot companions for assisted living” the student will have:
- a knowledge on main robotic devices available in the field of social robotics, rehabilitation medicine and personal assistance;
- a knowledge of basic translational and experimental research to assess robotic prototype in clinical settings;
- a knowledge of digital therapeutics and its integration with robotics;
- a knowledge about machine learning tools implementation, validation and its diagnostic tools in applications in the field of bioengineering and rehabilitation.
At the end of the module “Cloud Robotics” the student will:
- know about the theoretical concept of Cloud Robotics and IoT systems;
- know how to design an IoT-based environment and program the embedded firmware;
- know how to design and implement a controller for robots based on middleware (ROS and YARP).
Modalità di verifica delle capacità
Durante le lezioni e durante l'esame finale del modulo “Robot companions for assisted living” verranno proposte agli studenti domande, esercizi e project work che richiedono l'utilizzo delle competenze acquisite durante il modulo.
Durante il modulo “Cloud Robotics” le competenze saranno valutate progressivamente attraverso la discussione e la valutazione degli esercizi di implementazione durante le attività pratiche.
Assessment criteria of skills
During classes and during final exam of the module “Robot companions for assisted living” questions, exercises and project works requiring the use of skills acquired during the module will be proposed to the students.
During the “Cloud Robotics” module, skills will be progressively evaluated by discussion and assessment of the implementation exercises during the hands-on activities.
Comportamenti
Modulo "Robot companions for assisted living"
Lo studente sarà in grado di:
- progettare concept di robotica assisitiva e riabilitativain base alle esigenze cliniche;
- comprendere le principali sfide tecniche e scientifiche a breve e medio termine per lo sviluppo di robot companions innovativi per assistere le persone durante le attività della vita quotidiana;
- progettare e validare soluzioni di machine learning per applicazioni cliniche in riabilitazione e assistenza;
- progettare sperimentazioni cliniche per valutare robot e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per applicazioni cliniche in riabilitazione e assistenza;
Modulo "Cloud Robotics"
Lo studente sarà in grado di:
- implementare un controller basato su middleware robotico;
- implementare soluzioni IoT e cloud per la robotica.
Behaviors
Module “Robot companions for assisted living”
The student will be able to:
- design concepts of rehabilitation and assistive robots according to clinical needs;
- understand main short- and medium-term technical and scientific challenges for developing innovative robot companions for assisting persons during activities of daily living;
- design and validate machine learning solutions for clinical applications in rehabilitation and personal assistance;
- design clinical trials to assess robots and AI-enabled solutions for clinical applications in rehabilitation and personal assistance.
Module “Cloud Robotics”
The student will be able to:
- implement a controller based on robotic middleware;
- implement IoT and cloud solutions for robotics.
Modalità di verifica dei comportamenti
I criteri di valutazione dei comportamenti del modulo “Robot companions for assisted living” si basano sulla discussione durante la prova orale e sugli esiti di un progetto
Durante il modulo “Cloud Robotics”, la verifica dei comportamenti avverrà tramite l'interazione con i docenti che servirà per ispirare gli studenti e tradurre argomenti teorici in ricerca.
Assessment criteria of behaviors
The assessment criteria of behaviors of the module “Robot companions for assisted living” is based on the discussion during the oral exam and on the outcomes of a project works.
During the “Cloud Robotics” module, criteria of behaviors will be assessed by discussion and interaction that will be used for inspiring the students and translate theoretical topics into research.
Prerequisiti (conoscenze iniziali)
Modulo “Robot companions for assisted living”
Conoscenza di matematica, fisica, basi di elettronica, basi di programmazione e basi di robotica.
Modulo "Cloud Robotics"
I prerequisiti sono conoscenze di base in design, elettronica e programmazione (linguaggi: C).
Prerequisites
Module “Robot companions for assisted living”
Knowledge of mathematics, physics, basics of electronics, basic of programming and basic of robotics.
Module “Cloud Robotics”
Pre-requisites are basic knowledges in electronics, and programming (languages: C).
Indicazioni metodologiche
Module “Robot companions for assisted living”
- Lezioni e seminari
- Attività hands-on
- Orario di ricevimento su appuntamento
Modulo "Cloud Robotics"
Il modulo “Cloud Robotics” sarà organizzato in lezioni, seminari e attività pratiche. Il confronto durante le lezioni e incontri con i docenti completeranno le metodologie didattiche. I materiali saranno accessibili tramite cartelle condivise con gli studenti.
Teaching methods
Module “Robot companions for assisted living”
- Classes and seminars
- Hands-on activities
- Office hours by appointment
Module “Cloud Robotics”
Programma (contenuti dell'insegnamento)
Modulo “Robot companions for assisted living”
1) Scenario (5 h)
- Scenario
- IV rivoluzione industriale: tecnologie abilitanti
- Trasformazione digitale nell'assistenza sanitaria
- Tecnologie e infrastrutture abilitanti
- Obiettivi e missioni sostenibili per la ricerca
- Piattaforma economica
- Geopolitica della sanità digitale
- Economia dell'innovazione nell'assistenza sanitaria
- Evoluzione della robotica
- Definizione e applicazione della Biorobotica
2) Robotica sociale e terapie digitali (6 H)
- Terapie digitali
- Robotica in generale
- Robotica collaborativa
- La transizione verso la Consumer Robotics
- Medicina riabilitativa
- Il processo riabilitativo e il ruolo dei terapisti
- E-health e organizzazione della riabilitazione
3) Ricerca traslazionale (6 H) -
- L'importanza dei dati in biomedicina
- Ricerca traslazionale
- Sperimentazioni cliniche: cos'è un protocollo e una sperimentazione
- Il ruolo del Comitato Etico
- Terapie cognitive e robotica
- Terapie riabilitative e robotica
- Il processo di innovazione nell'ingegneria biomedica
- Valutazione dei risultati del processo di riabilitazione e dei biomarcatori
4) Riabilitazione e robotica sociale (6 H)
- Robotica sociale
- Esempi di robot per la riabilitazione e robot sociali
- Assistenza personale e robotica
- Disabilità e robotica
- Telerebilitazione e telemedicina
- Introduzione alla riabilomica
- Introduzione alla medicina personalizzata
5) Case Studies
- Rivoluzioni industriali
- La quarta rivoluzione industriale
- Industria 4.0
- Tecnologie abilitanti: AI, dati, materiali e infrastrutture
- La trasformazione digitale: opportunità di cambiamento
- Salute 4.0
- La socializzazione della robotica
- Integrazione uomo-robot
- Esempi e casi di studio
6) Biostatistica e framework teorico di machine learning (18h)
- Nozioni di biostatistica
- ML: Osservazioni introduttive e definizioni
- Regressione lineare e regressione logistica
- Regolarizzazione
- Divisione di un set di dati, framework di validazione, metriche di errore per la classificazione
- Strumenti diagnostici: bias e varianza, curve di apprendimento e validazione, analisi degli errori, bias evitabili
- Il classificatore SVM
- Dimensione di Vapnik - Chervonenkis
- Apprendimento senza supervisione e selezione delle caratteristiche
7) Applicazioni pratiche del machine learning (12 h)
- Scegliere un classificatore: considerazioni pratiche
- ML per protesi mioelettriche
- ML e dispositivi indossabili per la valutazione del movimento
- ML per la previsione dei risultati clinici
Module “Cloud Robotics”
-
1) Cloud Robotics
Principali concetti di Cloud Robotics
2) Introduzione a C++
- Classi e Interfacce
- Pointers
- Templates
3) Introduzione a Python
- Data structure and comandi di base
- Classi
4) Interfacce di comunicazione e IoT platforms
- Introduzione alle interfacce di comunicazione nell'elettronica digitale, ad es. SPI e I2C
- Introduzione ai sistemi IoT: definizioni, applicazioni, tecnologie abilitanti
- Strumenti per la programmazione del firmware e OTA dei SoM
- OTA: over-the-air; SOM: sistema su modulo.
- Funzioni chiave e protocolli per la programmazione cloud di SoM
- Esempi ed esercizi (lezioni pratiche)
5) Introduction to Robot Programming
- ROS framework
- ROS protocolli di comunicazione
- ROS robot control
- Esercizi con ROS per protocolli di communicazione e controllo robotico
- Introduzione a YARP
- YARP protocolli, strategie di comunicazione e controllo robotico
- Exercise con YARP per protocolli di communicazione e controllo robotico
6) Robot control (15 H)
- Introduction to kinematic control
- Introduction to dynamic control
- Exercise on robot control
Syllabus
Module “Robot companions for assisted living”
1) Scenario (5 h)
- Scenario
- IV industrial revolution : enabling technologies
- Digital Transformation in Health care
- Enabling technologies and Infrastructures
- Sustainable Goals and Missions for Research
- Platformization of Economy
- Geopolitics of Digital Health
- Economy of Innovation in Health Care
- Evolution of Robotics
- Definition and application of Biorobotics
2) Social Robotics and Digital Therapies (6 H)
- Digital Therapies
- Robotics in general
- Collaborative Robotics
- The transition towards Consumer Robotics
- Rehabilitation Medicine
- The Rehabilitation Process and the role of Therapists
- E-health and organization of Rehabilitation
3) Traslational Research (6 H) -
- The importance of data in biomedicine
- Translational Research
- Clinical Trials: what is a protocol and a trial
- The role of Ethical Committee
- Cognitive Therapies and Robotics
- Rehabilitation Therapies and Robotics
- The innovation process in Biomedical Engineering
- Evaluation of the Outcome of Rehabilitation Process and Biomarkers
4) Rehabilitation and Social Robotics (6 H)
- Social Robotics
- Examples of Robots for Rehabilitation and Social Robots
- Personal Assistance and Robotics
- Disability and Robotics
- Tele Rehabilitation
- Introduction to Rehabilomics
- Introduction to Personalized Medicine
- Telerehabilitation and telemedicine
5) Case Studies
- Industrial Revolutions
- The fourth Industrial Revolution
- Industry 4.0
- Enabling Technologies : AI, Data, Materials and Infrastructures
- The Digital Transformation: opportunity for change
- Health 4.0
- The Socialization of Robotics
- Human-Robot Integration
- Examples and Case Studies
6) Biostatistics and machine learning theoretical framework (18h)
- Biostatistics notions
- ML: Introductory remarks and definitions
- Linear regression and Logistic regression
- Regularization
- Splitting a dataset, validation frameworks, error metrics for classification
- Diagnostic tools: Bias and Variance, Learning & Validation curves, Error Analysis, Avoidable bias
- The SVM classifier
- Vapnik–Chervonenkis Dimension
- Unsupervised learning and Feature selection
7) Machine learning practical applications (12 h)
- Choosing a classifier: practical considerations
- ML for myoelectric prostheses
- ML & wearables for movement assessment
- ML for clinical outcome prediction
Module “Cloud Robotics”
-
1) Cloud Robotics
-Main concepts of Cloud Robotics
2) Introduction to C++
- Class and Interface
- Pointers
- Templates
3) Introduction to Python
- Data structure and basic commands
- Classes
4) Communication interfaces and IoT platforms
- Introduction to communication interfaces in digital electronics, g. SPI and I2C
- Introduction to IoT systems: definitions, applications, enabling technologies
- Tools for local and OTA firmware programming of SoMs
- OTA: over-the-air; SOM: system on module.
- Key-functions and protocols for cloud programming of SoMs
- Examples and exercises (hands-on lessons)
5) Introduction to Robot Programming
- ROS framework
- ROS communication protocols and strategies
- ROS robot control
- Exercise on ROS communication and robot control in simulation
- Introduction to YARP
- YARP communication protocols and strategies and robot control
- Exercise on YARP communication and robot control
6) Robot control
- Introduction to kinematic control
- Introduction to dynamic control
- Exercise on robot control
Bibliografia e materiale didattico
Modulo “Robot companions for assisted living”
- Selezione di articoli scientifici forniti dal docente;
- Robot and us, An ‘interdisciplinary’ Perspective on the Scientific and Social Impacts of Robotics, Ed. Springer
- Robotics - Modelling, Planning and Control. Authors: Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., Oriolo, G. Ed. Springer.
- Biostatistics: the bare essentials, Geoffrey R. Norman, David L. Streiner, ed. PMPH
- Pattern Recognition and Machine Learning, C. Bishop, Ed. Springer
Modulo “Cloud Robotics”
- Selezione di articoli scientifici forniti dal docente, link a documentazione di ROS, YARP e PARTICLE, uso di slides fornite dal docente.
Bibliography
Module “Robot companions for assisted living”
- Selection of scientific articles provided by the teacher and available in the cloud;
- Robot and us, An ‘interdisciplinary’ Perspective on the Scientific and Social Impacts of Robotics, Ed. Springer
- Robotics - Modelling, Planning and Control. Authors: Siciliano, B., Sciavicco, L., Villani, L., Oriolo, G. Ed. Springer.
- Biostatistics: the bare essentials, Geoffrey R. Norman, David L. Streiner, ed. PMPH
- Pattern Recognition and Machine Learning, C. Bishop, Ed. Springer
Module “Cloud Robotics”
-
selection of scientific articles provided by the teacher, link to ROS, YARP and PARTICLE documentation, slides, etc.
Indicazioni per non frequentanti
Modulo “Robot companions for assisted living”
- Fare riferimento alle sezioni "Programma" e "Bibliografia/materiale didattico";
- contattare i docenti di riferimento.
Modulo “Cloud Robotics”
- Fare riferimento alle sezioni "Programma" e "Bibliografia/materiale didattico";
- contattare i docenti di riferimento.
Non-attending students info
- Module “Robot companions for assisted living”: please refer to Syllabus and Bibliography sections. Please contact teachers via email.
- Module “Cloud Robotics”: please refer to Syllabus and Bibliography sections. Please contact teachers via email.
Modalità d'esame
Modulo “Robot companions for assisted living”
- Esame orale focalizzato sulla valutazione della conoscenza teorica degli argomenti trattati;
- lavoro di gruppo
Modulo “Cloud Robotics”
- Esame orale focalizzato sulla valutazione degli argomenti trattati;
- discussione focalizzata sul progetto hands-on.
Assessment methods
Module “Robot companions for assisted living”
- oral exam focused on the assessment of basic theoretical knowledge;
- workproject.
Module “Cloud Robotics”
Updated: 15/03/2021 19:02
