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Curriculum Vitae di Aurelio Piazzi

Professore Ordinario di Automatica
Università di Parma
Dipartimento di ingegneria dell’Informazione
Viale G.P. Usberti, 181A
43124 Parma, ITALY
Tel. +39 0521 905733
Email aurelio.piazzi@unipr.it
Web http://www.ce.unipr.it/people/piazzi/

C.V. breve

Aurelio Piazzi, nato a Medicina (BO) nel novembre 1957, si è laureato in ingegneria nucleare a pieni voti con lode nel marzo 1982 presso l’Università di Bologna. In questa università frequenta il dottorato di ricerca in ingegneria dei sistemi e consegue il titolo di dottore di ricerca nel 1987. Dal 1990 al 1992 è ricercatore universitario e collabora col Professor Giovanni Marro nel settore scientifico della Teoria dei Sistemi presso il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica dell'Università di Bologna. Dal novembre 1992 al settembre 2001 è professore associato di Controlli Automatici presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Parma e dall'ottobre 2001 è ivi professore ordinario di Automatica. In questa sede, nel 1995 ha promosso la realizzazione del Laboratorio di Automatica (Active Control Laboratory o ACtLab) dedicato ad attività didattiche e di ricerca. Dal 2007 è direttore della Biblioteca Politecnica delle Facoltà di Ingegneria e di Architettura dell’Università di Parma.
Negli anni dal 2000 al 2006 è responsabile scientifico di unità di ricerca di vari progetti nazionali PRIN cofinanziati dal MIUR su tematiche di automazione e teoria del controllo. Coordinatore scientifico in progetti di ricerca bilaterale in collaborazione con CNR, ENEL e Worgas Bruciatori, negli anni 2002 e 2003 ha guidato il Progetto Europeo COOKIES in collaborazione con il Gruppo Colussi (Perugia) nell'ambito della azioni comunitarie Eutist-IMV (Integrated Machine Vision) per il controllo mediante visione artificiale di forni industriali ad uso alimentare. Nel 2007 e 2008 è stato responsabile scientifico, in collaborazione con RFI Ferrovie dello Stato, del progetto di ricerca PAVISYS (Pantograph Automatic Vision-based Inspection SYStem) dedicato alla diagnostica dei pantografi per trazione elettrica.
Aurelio Piazzi è senior member di IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) e member di SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematics). I suoi interessi principali di ricerca sono nella teoria del controllo, nella robotica autonoma e nei sistemi meccatronici. Le attività di ricerca più recenti che ha sviluppato hanno riguardato i metodi feedforward di controllo ottimo e quelli basati su inversione dinamica, le strategie di controllo feedforward-feedback e la navigazione e parcheggio a guida autonoma di veicoli, navette e robot su ruote. Ha pubblicato oltre 100 articoli scientifici su riviste internazionali e su atti di convegni internazionali.

Istruzione

Marzo 1982: Conseguita la Laurea in Ingegneria Nucleare con la votazione 100/100 e lode presso l’Università di Bologna.

Maggio 1982: Conseguita l’abilitazione alla professione di ingegnere.

Luglio 1987: Conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria dei Sistemi (1° Ciclo) presso l’Università di Bologna.

Impiego Universitario

Luglio 1990 – Ottobre 1992: Ricercatore Universitario in Teoria dei Sistemi presso il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica (DEIS) dell’Università di Bologna.

Novembre 1992 – Settembre 2001: Professore Associato di Controlli Automatici presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DII) dell’Università di Parma.

Ottobre 2001 – presente: Professore Ordinario di Automatica presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DII) dell’Università di Parma.

Novembre 2007 – presente: Direttore della Biblioteca Politecnica delle Facoltà di Ingegneria e di Architettura dell’Università di Parma.

Altri Impieghi

Luglio 1982 – Ottobre 1983: Servizio Militare in qualità di Ufficiale di Complemento nell’Artiglieria Missili Controaerei.

Febbraio – Marzo 1987: Visiting Scholar presso il Department of Electrical Engineering, Gainesville, University of Florida (su invito per partecipazione ai Gould Seminar Series).

1987 – 1988: Consulente e docente di Linguaggi di Programmazione presso i Centri Professionali ENAIP (Rimini, Ancona).

Gennaio 1989 – Giugno 1990: Borsista in Grafica Computazionale presso il Laboratorio di CAD Avanzato della Facoltà di Ingegneria dell’Università di Parma (sponsor Pizzarotti SpA e IBM Italia SpA).

Interessi di Ricerca

Teoria dei sistemi e del controllo.

Sistemi di controllo feedforward-feedback.

Sistemi di controllo basati su inversione dinamica.

Visione artificiale per il controllo e l’automazione.

Controllo ottimo dei processi e dei sistemi meccatronici.

Controllo del moto di veicoli autonomi.

Robotica mobile e sistemi di automazione.

Attività Istituzionali e Commissioni Accademiche

Membro della Commissione Biblioteca per la Facoltà di Ingegneria del 1994/1995 al 2001/2002, Università di Parma.

Membro della Giunta del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dal 1994/1995 al 2000/2001, Università di Parma.

Commissione di Concorso per un posto di ricercatore universitario in Controlli Automatici al Politecnico di Milano, 1995/1996.

Commissione di Concorso per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in “Ingegneria Informatica ed Automatica” (XII Ciclo) del Politecnico di Milano, gennaio 1997.

Commissione di Concorso per un posto di Ricercatore Universitario in Controlli Automatici al Politecnico di Torino, 1997/1998.

Membro della Commissione Didattica per i Corsi di Laurea del settore dell’Ingegneria dell’Informazione, 1998/1999, Università di Parma.

Commissione di Concorso per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in “Tecnologie dell’Informazione” (XIV Ciclo) dell’Università di Parma, febbraio 1999.

Commissione di Concorso per un posto di Professore Associato in Controlli Automatici all’Università di Padova, Prima Sessione 1999, 1999/2000.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dei Sistemi” presso l’Università di Bologna, svolgimento delle discussioni a Padova, febbraio 2000.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dell’Informazione” presso l’Università di Modena, febbraio 2000.

Commissione di Concorso per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in “Tecnologie dell’Informazione” (XVI Ciclo) dell’Università di Parma, dicembre 2000.

Segretario dei Consigli dei Corsi di Laurea del settore dell’Ingegneria dell’Informazione dall’ottobre 2001 a data odierna, Università di Parma.

Commissione di Concorso per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in “Tecnologie dell’Informazione” (XVII Ciclo) dell’Università di Parma, dicembre 2001.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dei Sistemi” presso l’Università di Bologna, svolgimento delle discussioni a Bologna, febbraio 2002.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dei Sistemi” presso l’Università di Bologna, maggio 2007.

Commissione di Concorso per l’ammissione al Dottorato di Ricerca in “Tecnologie dell’Informazione” (XXV Ciclo) dell’Università di Parma, dicembre 2009.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dell'Informazione” presso l’Università di Brescia, aprile 2010.

Membro della Giunta del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dal 2010/2011 a data odierna, Università di Parma.

Presidente della Commissione Giudicatrice per gli Esami di Stato di Abilitazione all’esercizio della Professione di Ingegnere, I sessione 2011, Università di Parma.

Presidente della Commissione Giudicatrice per gli Esami di Stato di Abilitazione all’esercizio della Professione di Ingegnere, II sessione 2011, Università di Parma.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria dell’Informazione” presso l’Università di Modena, febbraio 2012.

Commissione di Concorso per un posto di Ricercatore Universitario a tempo determinato, settore concorsuale 09/G1 Automatica, settore scientifico disciplinare ING-INF/04 Automatica, all’Università di Brescia, marzo 2012.

Commissione Giudicatrice per il conferimento del titolo di Dottore di Ricerca in “Ingegneria Informatica e Automatica” presso l’Università di Brescia, marzo 2013.

Presidente di due procedure valutative ex. art.24, legge n.240/2010 per posto di professore universitario di seconda fascia per il settore concorsuale 09/G1 Automatica, settore scientifico disciplinare ING-INF/04 Automatica presso l’Università di Parma, agosto 2014.

Collegi e Comitati Scientifici

Membro del Collegio dei Docenti del Dottorato di Ricerca in Tecnologie dell’Informazione dal 1993/1994 a data odierna, Università di Parma.

Membro del Consiglio Scientifico della Scuola Dottorale in Ingegneria ed Architettura da giugno 2011 a luglio 2014, Università di Parma.

Membro del comitato scientifico di IEEE Control Systems Society, Italian Chapter per l’attribuzione del premio Best Young Author Journal Paper Award 2012.

Membro del Comitato Scientifico SPS IPC Drives, Messe Frankfurt Italia da luglio 2014 a data odierna.

Insegnamenti Universitari

Controlli Automatici, Laurea in Ingegneria Elettronica, Ingegneria delle telecomunicazioni e Ingegneria Informatica (previgente ordinamento e nuovi ordinamenti) dall’a.a. 1992/1993 al 2009/2010, Università di Parma.

Fondamenti di Controlli Automatici, Laurea in Ingegneria Informatica e Laurea in Ingegneria Elettronica e delle Comunicazioni dall’a.a. 2010/2011 al presente, Università di Parma.

Teoria dei Sistemi, Laurea in Ingegneria Informatica (previgente ordinamento) dal 1998/1999 al 2002/2003, Università di Parma.

Robotica Industriale, Diploma Universitario in Ingegneria Informatica e Automatica dal 1994/1995 al 1997/1998, Università di Parma.

Identificazione e Ottimizzazione, Diploma Universitario in Ingegneria Informatica e Automatica, 1992/1993, Università di Parma.

Sistemi Multivariabili, Laurea Specialistica in Ingegneria Informatica, 2003/2004, Università di Parma.

Sistemi Non Lineari, Laurea Specialistica e Laurea Magistrale (dal 2010) in Ingegneria Informatica dal 2003/2004 al presente, Università di Parma.

Inversione dinamica per il moto dei veicoli autonomi, Corso breve del Dottorato di Ricerca in Tecnologie dell’Informazione, 2005/2006, Università di Parma.

Supervisione di Studenti

Tesi di dottorato in Automatica

Luca Consolini, “Path Following and Controlled Invariance for Nonlinear Systems”, Marzo 2005, Università di Parma.

Massimo Romano, “Motion Generation for Autonomous Wheeled Mobile Robots using Dynamic Path Inversion”, Marzo 2005, Università di Parma.

Gabriele Lini, “Optimal Control and Path Planning for Mobile Robots”, Marzo 2012, Università di Parma.

Tesi di Laurea nei corsi dell’Ingegneria dell’Informazione (previgente ordinamento)

20 tesi dal 1994 al 2008.

Tesi di Diploma Universitario in Ingegneria Informatica e Automatica

16 tesi dal 1995 al 2005.

Tesi di Laurea Magistrale nei corsi dell’Ingegneria dell’Informazione

11 tesi dal 2008 al presente.

Tesi di Laurea nei corsi dell’Ingegneria dell’Informazione

16 tesi dal 2006 al presente.

Laboratori

Promotore e coordinatore del laboratorio di automatica Active Control Laboratory (ACtLab) presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università degli Studi di Parma. Dal 1995, questo è il laboratorio principale per le attività didattiche e di ricerca in automazione e sistemi di controllo presso questa università.

Affiliazioni scientifiche a società professionali

IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers; affiliazione a IEEE Control Systems Society e IEEE Robotics and Automation Society:
IEEE Member dal 1991
IEEE Senior Member dal 2014

SIAM, Society for Industrial and Applied Mathematics:
SIAM Member dal 1995

SIDRA, Società Italiana Docenti e Ricercatori di Automatica:
Membro SIDRA dal 2007 (anno di fondazione della società)

Organizzazione di eventi ed attività societarie ed editoriali

Organizzazione della Sessione "Vehicle Motion Control Systems" nella conferenza internazionale IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Dearborn, MI USA, 3-5 ottobre 2000.

Organizzazione della “Scuola Avanzata Giovanni Zappa su Tecniche Robuste e di Ottimizzazione per Sistemi di Controllo ad Alte Prestazioni”, Centro Santa Elisabetta, Campus Universitario, Università di Parma, 17-18 novembre 2006.

Organizzazione del “1° Incontro ANIPLA – Automazione: la Figura Professionale dell’Ingegnere”, Sede didattica Riccardo Barilla, Facoltà di Ingegneria, Università di Parma, 28 aprile 2010.

Organizzazione del “2° Incontro ANIPLA – Automazione: la Figura Professionale dell’Ingegnere”, Sede didattica Riccardo Barilla, Facoltà di Ingegneria, Università di Parma, 28 aprile 2012.

Organizzazione del “3° Incontro ANIPLA – Automazione: la Figura Professionale dell’Ingegnere”, Sede didattica di ingegneria “Riccardo Barilla”, Università di Parma, 15 aprile 2014.

Chair della Sessione “Control Applications 5” alla conferenza internazionale “The 39th Conference of IEEE Industrial Electronics Society”, 10-13 Novembre 2013, Vienna (Austria).

Membro della Commissione Didattica della società SIDRA dal 2008 al 2010.

Revisore per le riviste internazionali Automatica (edita da Elsevier) ed IEEE Transactions on Control Systems technology; nel corso degli anni recensore per le riviste internazionali IEEE Transactions on Automatic Control, European Journal of Control, Journal of Robotic Systems, International Journal of Systems Science, Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control.

Progetti di Ricerca Finanziati

Progetti di Ricerca Europei

Responsabile scientifico per il Progetto Europeo COOKIES (quality COntrOl of baKIng status of ovEn productS) finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del 5° Programma Quadro, European Take-up of essential Information Society Technologies - Integrated Machine Vision (EUTIST-IMV); Partner del progetto: Università di Parma, Satukunta Polytecnic (Finlandia), Colussi s.p.a Perugia, ATE-Applied Technical Engineering Oy (Finlandia); gennaio 2002 – settembre 2003.

Progetti di Ricerca Nazionali

Responsabile scientifico dell’Università di Parma sul progetto coordinato “Sistemi di sicurezza attiva e loro applicazioni in ambito automobilistico” finanziato dal Consiglio Nazionale delle Ricerche CNR, anni 1999-2000.

Responsabile scientifico dell’Università di Parma su “Metodi di inversione dinamica per il controllo dei sistemi incerti” nell’ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale PRIN 2000 “Tecniche robuste per il controllo di sistemi incerti” (coordinatore nazionale Prof. Antonio Vicino dell’Università di Siena) finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca; anni 2001-2002.

Responsabile scientifico dell’Università di Parma su “Ottimizzazione di sistemi di controllo basati sull'inversione per impianti incerti” nell’ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale PRIN 2002 “Tecniche robuste e di ottimizzazione per il controllo di sistemi incerti” (coordinatore nazionale Prof. Mario Milanese del Politecnico di Torino) finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, anni 2003-2004.

Responsabile scientifico dell’Università di Parma su “Metodi di sintesi per sistemi di controllo ad alte prestazioni con ingressi vincolati” nell’ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale PRIN 2004 “Tecniche robuste e di ottimizzazione per sistemi di controllo ad alte prestazioni” (coordinatore nazionale Prof. Franco Blanchini dell’Università di Udine) finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, anni 2005-2006.

Responsabile scientifico dell’Università di Parma su “Metodi di controllo ad alte prestazioni per sistemi vincolati” nell’ambito del Progetto di Ricerca di Interesse Nazionale PRIN 2006 “Tecniche avanzate di controllo e identificazione per applicazioni innovative” (coordinatore nazionale Prof. Franco Blanchini dell’Università di Udine) finanziato dal Ministero dell’Università e della Ricerca, anni 2007-2008.

Progetti di Ricerca in collaborazione con Industrie e Aziende

Responsabile scientifico della Convezione di Ricerca fra Università di Parma ed ENEL s.p.a. su “Studio e realizzazione di un piccolo robot olfattore e del corrispondente paesaggio olfattivo dinamico”, anno 1998.

Responsabile scientifico della Convezione di Ricerca fra Università di Parma ed ENEL s.p.a. su “Studio di materiali a memoria di forma per applicazioni innovative di controllo di processo”, anno 1999.

Responsabile scientifico della Convezione di Ricerca fra Università di Parma e Worgas Ricerca s.p.a. su “Modellistica e regolazione per bruciatori ad elevate prestazioni”, anno 2000.

Responsabile scientifico della Convezione di Ricerca fra Università di Parma e Rete Ferroviaria Italiana RFI, Gruppo Ferrovie dello Stato su “Ispezione automatica di pantografi per trazione elettrica mediante visione artificiale”, anni 2007-2008. Questa Convenzione ha portato alla realizzazione del sistema PAVISYS (Pantograph Automatic Vision-based Inspection SYStem) adottato da RFI per il monitoraggio dei pantografi sulla rete ferroviaria italiana. I risultati del progetto hanno portato al deposito del brevetto “Pantograph Monitoring System and Method”, patent number PCT/EP2011/066460, 21 September 2011 di S. Cagnoni, A. Piazzi, L. Ascari, M. Sacchi.

Contributi di ricerca

I principali contributi di ricerca hanno riguardato le seguenti tematiche:
• Approccio geometrico alla teoria del controllo lineare multivariabile
• Analisi e controllo di sistemi lineari incerti
• Ottimizzazione semi-infinita e applicazioni
• Pianificazione di traiettorie per manipolatori robotici
• Controllo feedforward basato su inversione
• Generazione di percorsi e controllo del moto per veicoli autonomi su ruote
• Controllo feedforward vincolato a tempo minimo
• Controllo feedforward-feedback
• Applicazioni meccatroniche
• Automazione basata su visione artificiale
• Pianificazioni di velocità

Approccio geometrico alla teoria del controllo lineare multivariabile

Nel contesto del controllo lineare multivariabile è stato affrontato il problema generale del regolatore dove l’obiettivo è la sintesi di un controllore multivariabile in retroazione per conseguire l’inseguimento asintotico di segnali esogeni ed un disaccoppiamento completo da disturbi vettoriali. Il metodo scelto per affrontare e risolvere questo problema è stato l’approccio geometrico introdotto nel 1969 da Giuseppe Basile e Giovanni Marro col lavoro pioneristico “Controlled and conditioned invariants in linear system theory”, Journal of Optimization Theory and Applications 3 (1969) 305-315. Risultati specifici individuati con l’uso sistematico dell’invarianza controllata e condizionata nonché della dualità geometrica hanno portato ai lavori presentati in [3J], [5J], [6P], [2C].
Metodi di sintesi che evitano il calcolo degli autospazi (notoriamente difficile e mal condizionato) e quindi migliorano le procedure note in letteratura sono stati riportati in [1C], [1J], [4J], [1P]. Questi metodi sono basati sulle proprietà di reticolo degli invarianti controllati auto-limitati ed invarianti condizionati auto-nascosti. Nuove sintesi di ordine ridotto per controllori che realizzano l’insensibilità ai disturbi sono state presentate in [2P], [6J]. Un’indagine sulla regolazione robusta con gli strumenti classici dell’approccio geometrico è stata esposta in [3P] e [7P]. Il ruolo degli zeri invarianti nei problemi di regolazione è stato evidenziato in [4P] e [3C]. Un problema di inseguimento perfetto sull’uscita è stato risolto in [11P].
La maggior parte dei risultati conseguiti su questa tematica sono stati sviluppati con la guida e la collaborazione del Prof. Giovanni Marro durante il dottorato di ricerca in Ingegneria dei Sistemi e negli anni successivi presso il Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica dell’Università di Bologna.

Analisi e controllo di sistemi lineari incerti

L’incertezza nei modelli dei sistemi dinamici lineari è stata affrontata considerando sistemi dipendenti da parametri incerti appartenenti ad intervalli reali noti. Considerando sistemi che dipendono non linearmente da parametri incerti, un algoritmo per analizzare la stabilità robusta con uso dei metodi dell’algebra decisionale è stato proposto in [7J]. Da uno studio dell’analisi intervallare, un’estensione dell’analisi matematica sull’aritmetica degli intervalli, sono stati sviluppati metodi e strumenti per analizzare sistemi affetti da parametri incerti. I risultati sono stati esposti in in [9J] e [5C]. In particolare, l’articolo [5C] descrive un algoritmo intervallare per determinare il margine di stabilità di un sistema incerto. In [15J] viene presentata la sintesi per sistemi scalari di un controllore ottimo di struttura prefissata. Questo massimizza un indice di performance H2 soddisfacendo un vincolo H-infinito che assicura la stabilità robusta del sistema retroazionato. La retroazione statica uscita-ingresso per sistemi multivariabili incerti viene progettata con l’approccio del caso peggiore (worst-case) in [25J]. In particolare, la retroazione viene progettata con un algoritmo genetico-intervallare [16J] che risolve un problema di ottimizzazione min-max con vincoli di tipo semi-infinito. Una soluzione al problema della regolazione di set-point robusta basata su inversione dinamica è presentata nell’articolo [17J].

Ottimizzazione semi-infinita e applicazioni

Una significativa varietà di problemi di sintesi per i sistemi di controllo ed anche, più in generale, per l’ingegneria può essere affrontata riformulandoli quali problemi di ottimizzazione semi-infinita. Riconoscendo l’importante potenziale di questo paradigma una ricerca è stata sviluppata per ideare un efficiente algoritmo per la risoluzione di un problema standard di ottimizzazione semi-infinita. Gli esiti di questa ricerca sono riportati in [16J] dove un algoritmo ibrido genetico-intervallare viene descritto. L’idea sviluppata è quella di coniugare un metodo di ottimizzazione globale stocastica (un algoritmo genetico [8J]) con un un metodo deterministico globale (una procedura intervallare) con l’uso di funzioni di penalità.
Questo algoritmo ibrido è stato applicato con successo alla pianificazione di traiettorie per manipolatori meccanici [4C], [23P] e per veicoli autonomi su ruote [6C]. Un vantaggio di questo approccio nel confronto con tecniche alternative più convenzionali è che la soluzione globale del problema semi-infinito così ottenuta soddisfa con certezza i vincoli (di tipo semi-infinito) del problema. Questa caratteristica può essere particolarmente utile nel progetto di sistemi di controllo per impianti incerti [15J], [19P], [25J].

Pianificazione di traiettorie per manipolatori robotici

La pianificazione di traiettorie ottime per manipolatori con giunti rigidi può essere applicata ai robot industriali conseguendo elevate prestazioni nella produzione manifatturiera. Con questo obiettivo, utilizzando nello spazio dei giunti schemi interpolanti con spline polinomiali cubiche sono state affrontate due tipologie di problemi. Problemi a tempo minimo con vincoli di velocità, accelerazione e jerk [10J], [15P], [16P] e problemi a jerk minimo quando nella pianificazione il tempo di esecuzione è prefissato [12J], [17P]. Gli algoritmi proposti utilizzano procedure intervallari deterministiche per le quali è garantita l’individuazione di soluzioni ottime globali [12J].
Il problema a tempo minimo è stato affrontato anche considerando vincoli determinati dalla dinamica non lineare del manipolatore [23J], [4C], [23P]. Per questa tipologia di problemi, le soluzioni algoritmiche proposte utilizzano l’algoritmo ibrido genetico-intervallare presentato nell’articolo [16J].

Controllo feedforward basato su inversione

Il controllo basato su inversione è una metodologia del controllo feedforward. Il suo sviluppo che inizia negli anni ‘90 è motivato dalle possibiltà di conseguire elevate performance nel controllo o regolazione dei sistemi dinamici. L’idea di base consiste nel definire il segnale d’uscita desiderato in accordo all’applicazione considerata col fine di determinare quell’ingresso che, quando applicato al sistema nominale, genera l’uscita desiderata. La procedura o algoritmo che permette di determinare questo ingresso “inverso” è usualmente detta di inversione dinamica ingresso-uscita.
Il controllo basato su inversione è stato applicato alla regolazione di sistemi lineari scalari a fase minima nell’articolo [18J]. A questo fine vengono ideati, per la pianificazione della desiderata funzione d’uscita, i polinomi detti di “transizione”, una famiglia di funzioni polinomiali parametrizzate dal tempo di transizione fra due valori costanti dell’uscita. L’estensione ai sistemi a fase non minima è stata affrontata in [29J] dove l’inversione ingresso-uscita è stabile, ossia la procedura di inversione determina un ingresso inverso limitato nonostante la presenza della dinamica zero instabile. In entrambi i lavori [18J], [29J] l’ingresso inverso è stato determinato mediante espressioni in forma chiusa dipendenti dal tempo di transizione. Questo ha permesso di risolvere il problema di regolazione ottima a tempo minimo con vincoli sull’ingresso e le sue derivate. Le espressioni dell’ingresso inverso individuano il segnale di post-azione (post-action) quando sono presenti zeri stabili nel sistema regolato e il segnale di pre-azione (pre-action) quando sono presenti zeri instabili. Una implementazione con MATLAB dei polinomi di transizione e dell’inversione stabile ingresso-uscita è stata presentata in [33J], [46P], [50P]. Un’espressione generale in forma chiusa dell’ingresso inverso è stata presentata in [47P] in presenza di un’uscita desiderata arbitraria, ma limitata e soddisfacente una condizione di grado relativo.
Un problema di regolazione feedforward per sistemi lineari multivariabili è stato affrontato in [48P]. Utilizzando i polinomi di transizione quali funzioni d’uscita desiderate, gli ingressi inversi ottimi secondo Pareto sono stati determinati minimizzando i tempi di transizione sulle uscite con vincoli di ampiezza sugli ingressi e le loro derivate.
Una possibile causa di errori sull’uscita nell’implementazione del controllo feedforward basato su inversione è la discrepanza fra sistema reale e sistema nominale (sul quale viene applicata la procedura di inversione) dovuta a variazioni dei parametri del sistema. Per superare questa difficoltà, una stima ricorsiva dei parametri del sistema viene presentata in [56P]. Questa stima utilizza un algoritmo basato sul gradiente per minimizzare l’errore integrale dell’uscita regolata.
L’ingresso inverso può essere applicato quale ingresso di comando di un sistema di controllo PID per migliorare le performance si regolazione. Nell’articolo [61P], le tre parti dell’ingresso inverso, la pre-azione, l’azione centrale e la post-azione sono implementati quali risposte causali di filtri del secondo ordine.
Un problema di inversione dinamica di percorso, una variante del problema di inversione ingresso-uscita, è stato proposto per una classe di sistemi dinamici non lineari [39P]. Dato un percorso nello spazio delle uscite del sistema, il problema consiste nel trovare un ingresso per il quale il sistema segua il percorso assegnato. Condizioni locali e globali per la soluzione e procedure costruttive sono esposte nell’articolo [39P].

Generazione di percorsi e controllo del moto per veicoli autonomi su ruote

Una procedura di inversione dinamica di percorso è stata presentata in [32P] per veicoli autonomi di tipo “car-like” caratterizzati da un modello cinematico. La procedura permette di determinare la funzione di sterzatura affinché un punto frontale del veicolo segua esattamente un preassegnato percorso cartesiano. La motivazione per questo problema sorge dalle necessità della guida automatica basata su visione artificiale. In [37P], [27J] una estensione di questo metodo ha portato ad uno schema di controllo per l’inseguimento di percorso (path following) dove l’azione di feedforward è determinate con l’inversione di percorso descritta in [32P] e l’azione feedback è proporzionale agli errori longitudinali e trasversali di traiettoria. Un’analisi quantitativa di convergenza è stata sviluppata considerando un modello con incertezze del veicolo car-like.
La guida automatica basata su visione artificiale dell’automobile ARGO, un prototipo per ricerca dell’Università di Parma, è stata descritta nell’articolo [11J]. In particolare è presentato il sistema di controllo del moto di tipo “gain scheduling” coordinato con i dati elaborati dalla visione frontale. In [21J] viene inoltre presentato uno schema avanzato di controllo iterativo basato sulla modellazione geometrica dei percorsi con spline quintiche G2. Un metodo per rilevare ostacoli e veicoli basato su visione artificiale e finalizzato alla guida automatica di ARGO in formazione (platooning) è stato presentato in [14J]; l’articolo include la descrizione del controllore gain-scheduling utilizzato per questa tipologia di guida automatica.
L’inseguimento di traiettoria per robot mobili su ruote è l’argomento dell’articolo [63P]. Il controllo feedforward basato su inversione e la ripianificazione convessa ricorsiva sono proposte in un nuovo schema di controllo ibrido applicabile la configurazione del robot è rilevata con una frequenza molto bassa. Questo schema applicato al modello cinematico dell’uniciclo mantiene la sua validità anche in presenza di rumore e di dinamiche non modellate. Condizioni sufficienti sono inoltre proposte per assicurare la limitatezza globale dell’errore di inseguimento. Risultati sperimentali confermano la validità del nuovo approccio.
Una nuova primitiva per la pianificazione di percorsi cartesiani, la spline G2 quintica è stata introdotta in [27P], [21J] per effettuare la sterzatura iterativa basata su visione di veicoli a guida autonoma. Questa spline è una curva parametrizzata, polinomiale del quinto ordine (ovvero quintica) con la quale è possibile interpolare esattamente una sequenza arbitraria di punti cartesiani a cui sono associati valori arbitrari di versore tangente e curvatura. Conseguentemente, la curva composita risultante dall’interpolazione possiede globalmente una continuità geometrica del secondo ordine (G2-continuity). Con l’uso della spline G2, una strategia di supervisione per la sterzatura iterativa che integra una retroazione dai dati di visione con il controllo feedforward inverso è descritta nell’articolo [21J]. La spline G2 dipende da quattro parametri che possono essere selezionati liberamente per conseguire una pianificazione ottima di percorso. Un esempio di questa ottimizzazione è descritto in [28P] dove il massimo della derivata della curvatura rispetto l’ascissa curvilinea è minimizzato. L’uso delle spline G2 è previsto anche nell’articolo [44P] dove è descritto il controllo del moto basato su inversione dinamica di percorso per un robot omnidirezionale.
Negli articoli [28J], [35P] è presentata una significativa proprietà geometrica dei percorsi cartesiani di un robot mobile modellato da una cinematica di tipo uniciclo. Escludendo singolarità cinematiche, un percorso è generato dal robot con velocità di controllo di classe C1 (continuità dell’accelerazione) se e solo se il percorso ha continuità geometrica del terzo ordine (G3-continuity). La continuità G3 di un percorso corrisponde alla continuità rispetto all’ascissa curvilinea del versore tangente, della curvatura e della derivata della curvatura. Questa proprietà motiva l’uso delle eta3-spline nell’inversione dinamica di percorso per i robot mobili. Le eta3-spline furono presentate inizialmente in [41P] e successivamente in [32J], [8C] con un’esposizione più completa. L’eta3-spline, una generalizzazione della eta2-spline o spline quintica G2, è una curva polinomiale di settimo ordine che interpola dati punti cartsiani a cui sono associati valori arbitrari di versore tangente, curvatura e derivata della curvatura. Questa spline dipende da sei parametri che possono essere scelti liberamente per modificare la curva senza però modificarne le condizioni di interpolazione agli estremi. Gli articoli [32J], [8C] riportano inoltre un cenno sulla generalizzazione alle spline eta-k di ordine superiore.
Nell’articolo [67P] viene presentato un’applicazione delle eta3-spline al parcheggio automatico di automobili o veicoli car-like. Le eta3-spline permettono la costruzione di manovre di parcheggio costituite da percorsi intrinsicamente ammissibili. Le manovre appropriate allo scenario applicativo vengono poi individuate con un approccio di multi-ottimizzazione che prevede la simultanea minimizzazione della lunghezza totale dei percorsi di parcheggio e dei valori assoluti massimi di curvatura e di derivata della curvatura. L’evitamento di ostacoli e il non superamento della sterzatura massima consentita sono inclusi nel metodo quali vincoli della multi-ottimizzazione. Un ulteriore vincolo considerato, per assicurare il grado desiderato di regolarità (smoothness) dei percorsi, è il non superamento di un valore selezionabile per il modulo della derivata della curvatura.
La generazione di percorsi cartesiani di elevata qualità per un veicolo con rimorchio è l’argomento affrontato in [38J]. Viene mostrata anzitutto la necessità di poter generare percorsi G4 (G4-paths), ovvero percorsi con continuità geometrica del quarto ordine. A seguire sono sviluppate e presentate le eta4-spline da utilizzarsi per la generazione dei percorsi G4 del rimorchio. Il metodo proposto fornisce espressioni esplicite del controllo feedforward per guidare il veicolo articolato fra configurazioni dinamiche arbitrarie lungo un percorso che può essere modellato con i parametri liberi della spline eta4.

Controllo feedforward vincolato a tempo minimo

Con questa linea di ricerca si è studiato il controllo feedforward a tempo minimo (time-optimal) di sistemi lineari con vincoli sull’ingresso e sull’uscita. Risultati preliminari sono stati pubblicati in [54P], [34J] dove viene presentato per un giunto flessibile il controllo a tempo minimo da equilibrio a equilibrio (rest-to-rest). Confronti con l’approccio alternativo del controllo basato su inversione vengono inoltre discussi.
Per i sistemi lineari scalari, un approccio più generale è stato esposto in [52P], [53P] e nell’articolo [35J] con una presentazione più completa. Considerando il problema del controllo feedforward a tempo minimo con soli vincoli sull’ingresso, la soluzione nota è il classico controllo bang-bang. Quando anche i vincoli sull’uscita vengono considerati, come in [35J], la soluzione emersa è il controllo bang-bang generalizzato. Questo è un segnale dell’ingresso caratterizzato da una sequenza di funzioni bang-bang e di combinazioni lineari dei modi della dinamica zero. Mediante discretizzazione, una determinazione approssimata del controllo bang-bang generalizzato può essere ottenuta risolvendo una sequenza di problemi di programmazione lineare. Il controllo bang-bang generalizzato ha il potenziale di migliorare le prestazioni di regolazione di un insieme ampio di problemi di ingegneria del controllo, fra i quali problemi di meccatronica e di controllo di processo.
Nel contesto di una linea di automazione, l’articolo [69P] considera il problema a tempo minimo del controllo feedforward del moto su guida lineare di un recipiente contenente un liquido. La soluzione proposta, una forma di controllo bang-bang generalizzato in un contesto multivariabile, è una pianificazione di accelerazione continua nel tempo che evita la fuoriuscita del liquido e soddisfa assegnati vincoli di ampiezza sul jerk, accelerazione e velocità del recipiente. La soluzione ideata può prevedere la pianificazione del moto del liquido da equilibrio a equilibrio (rest-to-rest) o da equilibrio a disequilibrio (rest-to-disequilibrium) ma con oscillazioni residuali limitate del liquido. Risultati sperimentali su banco prova hanno evidenziato l’efficacia del metodo con riduzioni al 50% circa sui tempi ottenibili coi profili cinematici tradizionali.
La pianificazione a tempo minimo di una navetta a guida automatica (automatic guided vehicle o AGV) su di un assegnato percorso ammissibile con vincoli di velocità, accelerazione e jerk è un problema risolto in [65P]. Un primo risultato esposto mostra la relazione fra la continuità geometrica dei percorsi della navetta e la regolarità (smoothness) dei sui ingressi di controllo: velocità lineare e angolo di sterzatura della motoruota della navetta. La soluzione ideata per la pianificazione a tempo minimo si basa su di un algoritmo di inversione dinamica di percorso per il quale viene determinato prima il profilo ottimo della velocità e poi il segnale di sterzatura, dedotto quest’ultimo da una costruzione geometrica. In questa applicazione, le eta3-spline [32J] possono essere efficacemente utilizzate per pianificare il percorso desiderato per la navetta.

Controllo feedforward-feedback

Una classificazione dei contributi su questo argomento è la seguente:
1. Controllo feedforward inverso e controllo feedback per sistemi incerti
2. Feedforward inverso per controllori PID
3. Controllo feedforward inverso e controllo feedback per sistemi multivariabili
4. Ripianificazione iterativa dell’uscita
5. Controllo bang-bang generalizzato per sistemi retroazionati

1. Controllo feedforward inverso e controllo feedback per sistemi incerti
Questa linea di ricerca è stata principalmente dedicata all’ideazione di nuovi schemi di controllo feedforward-feedback ad elevate prestazioni per il problema fondamentale della regolazione di set-point. Un’idea guida è l’uso combinato del controllo feedforward e del controllo feedback. Il ruolo del feedback è quello di ridurre la sensibilità dell’impianto o sistema regolato a disturbi, dinamiche non modellate e variazioni di parametri mentre quello del feedforward è il miglioramento delle risposte sull’uscita dell’impianto. Specificatamente, il controllo feedforward, che è applicato all’ingresso di comando del sistema retroazionato, può essere determinato mediante inversione dinamica (stabile) ingresso-uscita o tramite un’azione feedforward vincolata a tempo minimo.
I contributi proposti contemplano soprattutto l’uso del controllo feedforward inverso. Un prima schema con feedforward inverso e feedback per impianti a fase minima fu presentato nel 1998 in [20P] e successivamente con un’esposizione più ampia in [17J]. Il caso dei sistemi scalari, lineari, stabili, a fase non minima, affetti da parametri incerti è stato inizialmente affrontato in [26P] e [29P]. Un’esposizione completa del metodo di progetto, che prevede l’uso dei polinomi di transizione [18J] per pianificare l’uscita desiderata, è stata presentata nel 2001 nell’articolo [19J]. Il controllo feedback (o controllo in retroazione) e l’ingresso feedforward inverso sono progettati congiuntamente al fine di minimizzare nel caso peggiore il tempo di assestamento nella transizione di set-point. Vincoli di ampiezza per questa minimizzazione sono posti sull’ingresso del sistema controllato e su sovraelongazione e sottoelongazione dell’uscita. Estensioni del metodo per sistemi instabili sono state proposte in [33P] e [31J] utilizzando rispettivamente nel progetto del feedback la teoria LQ (linear quadratic) del regolatore e la teoria del controllo H-infinito (H-infinity control). Tutti gli schemi proposti di controllo feedforward-feedback soddisfano il principio del modello interno (internal model principle) per il quale è quindi assicurata la robustezza della regolazione asintotica. L’adesione a questo principio appare essere una significativo miglioramento rispetto al primo schema di controllo feedforward-feedback basato su inversione proposto nel 1996 da Devasia e collaboratori (cfr. doi 10.1109/9.508898).

2. Feedforward inverso per controllori PID
Un’applicazione al controllo di posizione per un motore elettrico in c.c. è presentata in [22J]. Due schemi di controllo feedforward-feedback sono progettati e sperimentati. Uno schema utilizza un controllore PD (in retroazione) e il feedforward inverso ne migliora le prestazioni. In un secondo schema viene progettato congiuntamente un controllore feedback al alto guadagno e un’azione feedforward basata su inversione. Si ottiene in questo modo un controllo feedforward-feedback coordinato che migliora ulteriormente rispetto al primo schema sia le prestazioni che la robustezza nei confronti di variazioni dell’inerzia del carico.
Nell’articolo [26J] si propone la sintesi diretta dell’ingresso di comando di un sistema chiuso in retroazione con un controllore PID. Dalla rilevazione sperimentale della risposta al gradino si determinano parametri per identificare il sistema retroazionato, poi l’ingresso viene numericamente determinato dalla conoscenza dell’uscita desiderata.
Gli articoli [38P], [45P], [49P], [30J] propongono il miglioramento del controllo PID per la regolazione di set-point mediante progetti coordinati. Il controllore PID in retroazione può essere progettato per ottenere la miglior reiezione ai disturbi mentre l’azione del feedforward inverso permette l’ottenimento di elevate prestazioni nei transitori di regolazione. L’approccio proposto offre quale parametro di tuning il tempo di transizione per calibrare il trade-off fra prestazioni e attività di controllo. Espressioni esplicite dell’ingresso inverso, particolarmente utili nelle implementazioni industriali, sono riportate in [30J].
Un sistema di controllo con due controllori PID in cascata viene progettato col nuovo approccio basato su inversione in [51P]. Il segnale di comando applicato all’anello esterno viene determinato mediante inversione stabile ingresso-uscita avendo precedentemente approssimato il ritardo finito dell’impianto mediante gli approssimanti di Padé. Negli articoli [58P], [59P] il progetto di un sistema di controllo per l’ambito industriale viene proposto mediante integrazione delle fasi di identificazione, progetto frequenziale del controllore PID in retroazione e inversione stabile ingresso-uscita.

3. Controllo feedforward inverso e controllo feedback per sistemi multivariabili
La regolazione multivariabile di sistemi affetti da parametri incerti è argomento degli articoli [31P] e [36P] dedicati rispettivamente ai sistemi TITO (two-inputs two-outputs) e con maggiore generalità ai sistemi MIMO (multi-inputs multi-outputs) a fase non minima. L’architettura di controllo proposta prevede l’uso di un controllore feedback disaccoppiante ad alto guadagno e di un ingresso vettoriale determinato mediante inversione dinamica stabile. Questa architettura soddisfa il principio del modello interno e ha disponibili parametri liberi che permettono la minimizzazione nel caso peggiore del tempo di assestamento con vincoli sulle variabili di controllo e su sovraelongazione e sottoelongazione delle uscite.

4. Ripianificazione iterativa dell’uscita
L’inseguimento (tracking) dell’uscita per sistemi flat non lineari è argomento trattato in [64P] e [36J]. Si considera la situazione di una rilevazione a bassa frequenza dello stato del sistema controllato e si propone quale soluzione al problema di inseguimento uno schema di controllo feedforward-feedback ibrido. Questo si basa sull’uso di un segnale di ingresso feedforward inverso che viene periodicamente aggiornato mediante l’aquisizione dello stato corrente e la conseguente ripianificazione (iterativa) dell’uscita utilizzando i polinomi interpolanti di Hermite. Risultati teorici di convergenza, simulazioni e confronti sono illustrati nel caso del robot uniciclo e del sistema one-trailer.

5. Controllo bang-bang generalizzato per sistemi retroazionati
Un nuovo metodo per migliorare le prestazioni del controllo PID (in retroazione) è proposto in [55P]. L’ingresso di comando del sistema retroazionato viene determinato quale segnale feedforward a tempo minimo con vincoli di ampiezza sull’ingresso e uscita dell’impianto controllato. Si richiede inoltre che tale feedforward, determinato tramite programmazione lineare, determini nel sistema retroazionato complessivo una transizione da equilibrio a equilibrio. Un’estensione di questo metodo agli impianti MIMO (multi-inputs multi-outputs) è presentata in [68P]. Vengono descritti due schemi di controllo feedforward-feedback. Entrambi utilizzano controllori PID decentralizzati. Il primo schema è l’estensione diretta di quello in [55P]. Nel secondo, l’ingresso dell’impianto è determinato quale controllo bang-bang generalizzato relativo al solo impianto (cfr. [35J]) per poi permettere, mediante una procedura di inversione dinamica, la determinazione dell’effettivo ingresso feedforward di comando al sistema retroazionato.

Applicazioni meccatroniche

Il controllo feedforward basato su inversione è stato applicato con successo a vari dispositivi meccatronici. In particolare, alcuni lavori hanno riguardato il controllo di posizione lineare di masse con accoppiamenti elastici. L’obiettivo primario è il conseguimento nel più breve tempo possibile di uno spostamento da equilibrio a equilibrio con assenza di vibrazioni spurie finali. L’articolo [13J] mostra come conseguire questo obiettivo. I polinomi di transizione sono utilizzati per pianificare un desiderato movimento, libero da vibrazioni. Poi, il movimento di comando, implementato da un servoattuatore è determinato mediante inversione dinamica ingresso-uscita. Il movimento a tempo minimo è conseguibile attraverso l’esecuzione di una procedura di bisezione che tiene in conto dei vincoli di attuazione. Risultati preliminari e variazioni su questo approccio sono riportati in [18P], [21P], [24P]. In [20J] mediante identificazione sperimentale di parametri, si ottiene un miglioramento dell’approccio con riduzione delle vibrazioni residuali massime. L’articolo [57P] propone alternativamente un approccio iterativo per la determinazione del movimento di comando feedforward basato su inversione. In questo, le iterazioni sono guidate dalla minimizzazione, con uso del gradiente, dell’errore quadratico integrale dell’uscita controllata.
La regolazione di posizione di un carico oscillante su carroponte è argomento degli articoli [24J] e [25P]. Viene proposto uno schema feedforward-feedback costituito da un controllore in retroazione dallo stato stimato da un osservatore e un’azione fedforward di comando basata su inversione. Il metodo di progetto utilizza i polinomi di transizione e tiene conto delle incertezze nei parametri del sistema controllato. Risultati sperimentali, basati sul modello non lineare del carroponte, mostrano che il metodo proposto è efficace anche considerando gli attriti e quando il carico è sollevato o abbassato durante la movimentazione del carico.
Il controllo dell’estremità di un braccio flessibile è affrontato in [30P] con il controllo feedforward basato su inversione. La dinamica a fase non minima dell’estremità del braccio (uscita) comandato dall’angolo di fulcro del braccio (ingresso) ha richiesto l’applicazione di una procedura di inversione stabile ingresso-uscita. Il desiderato movimento dell’estremità, libero da vibrazioni e descritto dai polinomi di transizione, è stato ottimizzato per ottenere un movimento a tempo minimo che rispetti vincoli di velocità e accelerazione. Risultati sperimentali, esposti in [34P], mostrano come il metodo proposto è efficace ed anche robusto rispetto ad errori di modellazione.
La regolazione di set-point per un dispositivo di levitazione magnetica è stata affrontata con un approccio feedforward-feedback nell’articolo [62P]. Un’azione integrale e una retroazione dallo stato del dispositivo stabiliscono la struttura del sistema retroazionato. L’ingresso di comando al sistema retroazionato è determinato mediante inversione dinamica con l’uso dei polinomi di transizione. Il metodo di progetto sfrutta la proprietà di flatness del sistema di levitazione e minimizza il tempo di transizione nella regolazione di set-point. Simulazioni illustrano le buone prestazioni e la robustezza del sistema feedforward-feedback.
Un osservatore di flusso per un motore elettrico ad induzione è progettato con un algoritmo genetico in [8P]. Il nuovo approccio rende l’osservatore robusto nei confronti di variazioni delle condizioni operative e di rilevanti perturbazioni nei parametri del motore elettrico. L’attenuazione di disturbi armonici nelle macchine per la contornatura del legno è tema trattato in [10P]. Le specifiche di progetto nel dominio della frequenza e nel tempo sono trattate in modo unitario con l’uso di indici quadratici integrali. Il progetto del controllore in retroazione è poi quindi ridotto ad un problema min-max di ottimizzazione parametrica.

Automazione basata su visione artificiale

L’articolo [40P] mostra come la visione artificiale può essere utilizzata con successo per il controllo automatico di un forno tunnel industriale per cotture alimentari. Lo stato di cottura dei prodotti alimentari (biscotti nell’applicazione sperimentata) è stimato dai dati di visione di una telecamera line-scan posta all’uscita del forno tunnel. Poi, una strategia di controllo fuzzy in retroazione è progettata per il controllo dei bruciatori del forno con l’obiettivo di conseguire una cottura ottima. Questa ricerca è stata svolta in collaborazione con Colussi s.p.a. (Perugia) nell’ambito di un progetto europeo, the 5th Framework Programme, EUropean Take-up of essential Information Society Technologies - Integrated Machine Vision (EUTIST-IMV).
Un sistema di visione artificiale per l’ispezione automatica di pantografi per locomotive ferroviarie, denominato PAVISYS (Pantograph Automatic Vision-based Inspection SYStem), è descritto nell’articolo [66P]. Questo è strutturato in tre moduli: un classificatore di pantografi, un sistema per la valutazione del pantografo e un generatore di rapporti. L’articolo fornisce alcuni dettagli su PAVISYS e riporta i risultati sperimentali più significativi ottenuti dai test estensivi a cui è stato sottoposto il sistema. La ricerca che permesso la costruzione di PAVISYS fu originalmente commissionata da RFI (Rete Ferroviaria Italiana, Ferrovie dello Stato). Attualmente, PAVISYS è l’elemento centrale di PANTOBOT (Henesis s.r.l., Parma), un sistema integrato per il monitoraggio dei pantografi dei treni.

Pianificazione di velocità

La pianificazione di velocità per veicoli a guida autonoma è il tema dell’articolo [43P]. Viene ricercata, assegnate la distanza da percorrere ed il tempo da impiegarsi, una pianificazione a jerk minimo con accelerazione continua e condizioni arbitrarie di interpolazione su velocità e accelerazione all’inizio e al termine della pianificazione. Le spline cubiche interpolanti sono utilizzate per ottenere uno schema risolutivo approssimato, ma adatto ad una implementazione real-time della pianificazione mediante l’uso di un algoritmo euristico di ottimizzazione.
Il lavoro in [37J] affronta il problema della pianificazione di velocità a tempo minimo soggetta ad un vincolo di ampiezza massima per il jerk e a condizioni arbitrarie di interpolazione su velocità e accelerazione agli estremi dell’intervallo temporale di pianificazione. Questo problema che è significativo nell’ambito della navigazione robotica autonoma ed anche per i sistemi meccatronici è stato affrontato con un approccio algebrico basato sul Principio del Massimo di Pontryagin. Specificatamente, viene mostrato come la soluzione a questo problema di pianificazione sia associata alla risoluzione di un’equazione algebrica di quarto grado. Viene quindi presentato, per determinare il profilo ottimo di velocità, un algoritmo con un numero finito di passi adatto ad una implementazione real-time. In [60P], questo problema a tempo minimo di pianificazione di velocità è riconsiderato aggiungendo vincoli di velocità e accelerazione massima. Questi vincoli aggiuntivi rendono il problema di pianificazione significativamente più difficile. Viene presentata anzitutto una condizione sufficiente per la risolubilità del nuovo problema di pianificazione. Poi, una soluzione approssimata è determinata effettuando una discretizzazione temporale e risolvendo una sequenza di problemi di programmazione lineare.

Pubblicazioni

Articoli su Riviste Internazionali

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[2J] G. Marro, A. Piazzi, “Comments on “Conditioned invariant subspaces, disturbance decoupling and solutions of rational matrix equations””, International Journal of Control, vol. 44, no. 6, pp. 1777-1778, December 1986.
[3J] G. Basile, G. Marro, A. Piazzi, “Revisiting the regulator problem in the geometric approach, part I - Disturbance localization by dynamic compensation and part II - Asymptotic tracking and regulation in the presence of disturbances ”, Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 53, no. 1, pp. 9-36, April 1987.
[4J] G. Basile, G. Marro, A. Piazzi, “Stability without eigenspaces in in the geometric approach: the regulator problem”, Journal of Optimization Theory and Applications, vol. 64, no. 1, pp. 29-42, January 1990.
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Articoli e Capitoli su Libri

[1C] G. Basile, G. Marro, A. Piazzi, “Stability without eigenspaces in the geometric approach: some new results”, in C.I. Byrnes, A. Linquist (Eds.) Frequency Domain and State Space Methods for Linear Systems, Elsevier Science Publisher B.V. (North-Holland), pp. 441-450, 1986.
[2C] G. Marro, A. Piazzi, “Il problema del regolatore”, su Teoria dei Sistemi e del Controllo di G. Marro, editore Zanichelli, Capitolo 7, pp. 228-269, 1989.
[3C] G. Marro, A. Piazzi, “Feedback systems stabilizability in terms of invariant zeros”, in A. Isidori, T.J. Tarn (Eds.) Systems, Models and Feedback: Theory and Applications, Birkhauser, Boston (U.S.A.), pp. 323-338, 1992.
[4C] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “A semi-infinite optimization approach to optimal spline trajectory planning of mechanical manipulators”, Chapter 13 in M.A. Goberna, M.A. Lopez (Eds.) Semi-infinite Programming: Recent Advances, Kluwer Academic Publishers, pp. 271--297, 2001.
[5C] A. Piazzi, A. Visioli, “An interval analysis based algorithm for computing the stability margin of uncertain systems”, in I. Dimov, I. Lirkov, S. Margenov, Z. Zlatev (Eds.) Numerical Methods and Applications, Springer-Verlag, Berlin, pp. 246-254, 2003.
[6C] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Using semi-infinite optimization for the steering of car-like vehicles”, in J. Guddat, H. Th. Jongen, J.-J. Rückmann, M. Todorov (Eds.) Parametric Optimization and Related Topics VII, Sociedad Matemática Mexicana, pp. 121-132, 2004.
[7C] G. Lini, A. Piazzi, “Minimum-time velocity planning with arbitrary boundary conditions”, Chapter 26 in K.R. Kozlowski (Ed.) Robot Motion and Control 2009, Springer, ISBN 978-1-84882-984-8, pp. 287-296, 2009.
[8C] A. Piazzi, C. Guarino Lo Bianco, M. Romano, “Smooth path generation for wheeled mobile robots with eta3-splines”, Chapter 4 in F. Casolo (Ed.) Motion Control, In-Teh, Vukovar (Croatia), ISBN 978-953-7619-55-8, pp. 75-96, 2010.

Articoli su Atti di Conferenze Internazionali

[1P] G. Basile, G. Marro, A. Piazzi, “A new solution to disturbance localization problem with stability and its dual”, Proceedings of the '84 International AMSE Conference on Modelling and Simulation, Athens (Greece), vol. 1.2, pp. 19-27, June 1984.
[2P] G. Marro, A. Piazzi, “Duality of reduced-order regulators”, Proceedings of the '88 International AMSE Conference on Modelling and Simulation, Istanbul (Turkey), vol. 1B, pp. 113-121, June 1988.
[3P] G. Marro, A. Piazzi, “A geometric approach to robust regulation”, Proceedings of IFAC Conference “System Structure and Control: State-Space and Polynomials Methods”, Praha (Czech Republic), pp. 45-48, September 1989.
[4P] A. Piazzi, G. Marro, “The role of invariant zeros in multivariable system stability”, Proceedings of the first European Control Conference, Grenoble (France), publisher Hermes, vol. 1, pp. 383-387, 2-5 July 1991.
[5P] F. Persiani, A. Piazzi, “An evolutionist approach to the synthesis of stabilizing neural controllers”, Proceedings of the '91 International AMSE Conference “Signals & System”, Warsaw (Poland), vol. 2, pp. 213-222, 15-17 July 1991.
[6P] A. Piazzi, “Decomposability of controlled invariants: an application to the regulator problem with disturbance decoupling”, Proceedings of the '91 International AMSE Conference “Signals & System”, Warsaw (Poland), vol. 2, pp. 133-143, 15-17 July 1991.
[7P] G. Marro, A. Piazzi, “Regulation without transients under large parameter jumps”, Proceedings of the 12th WORLD IFAC CONGRESS, Sidney (Australia), vol. 4, pp. 23-26, 19-23 July 1993.
[8P] G. Franceschini, A. Piazzi, C. Tassoni, “A genetic algorithm approach to design flux observers for induction servo motors”, Proceedings of the 20th IEEE International Conference on Industrial Electronics, Control and Instrumentation, Bologna (Italy), vol. 3, pp. 2132-2136, 5-9 September 1994.
[9P] A. Piazzi, G. Marro, “On computing the robust decay rate of uncertain systems”, Proceedings of the IFAC Symposim on Robust Control Design, Rio de Janerio (Brazil), pp. 46-51, 14-16 September 1994.
[10P] M. Dilda, A. Piazzi, “Using quadratic indexes in the synthesis of harmonic disturbance attenuation compensators”, Proceedings of the 8th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conference, Bari (Italy), vol. 1, pp. 256-261, 13-16 May 1996.
[11P] G. Marro, A. Piazzi, “A geometric approach to multivariable perfect tracking”, Proceedings of the 13th IFAC World Congress, San Francisco (U.S.A.), vol. C, pp. 241-246, 30 June – 5 July 1996.
[12P] R. Menozzi, A. Piazzi, “On the use of a genetic algorithm for millimeter-wave FET modeling”, Proceedings of the 26th European Solid State Device Research Conference, Bologna (Italy), pp. 663-666, 9-11 September 1996.
[13P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “A hybrid genetic/interval algorithm for semi-infinite optimization”, Proceedings of the 35th IEEE Conference on Decision and Control, Kobe (Japan), pp. 2136-2138, 11-13 December 1996.
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[15P] A. Piazzi, A. Visioli, “A global optimization approach to trajectory planning for industrial robots”, Proceedings of the 1997 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and Systems, Grenoble (France), vol. 3, pp. 1553-1559, 7-11 September 1997.
[16P] A. Piazzi, A. Visioli, “A cutting-plane algorithm for minimum-time trajectory planning of industrial robots”, Proceedings of the 36th IEEE Conference on Decision and Control, San Diego CA (USA), vol. 2, pp. 1216-1218, 10-12 December 1997.
[17P] A. Piazzi, A. Visioli, “An interval algorithm for minimum-jerk trajectory planning of robot manipulators”, Proceeding of the 36th IEEE Conference on Decision and Control, San Diego CA (USA), vol. 2, pp. 1924-1927, 10-12 December 1997.
[18P] A. Piazzi, A. Visioli, “Minimum-time open-loop smooth control for point-to-point motion in vibratory systems”, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Leuven (Belgium), vol. 2, pp. 946-951, 16-20 May 1998.
[19P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “A worst-case approach to SISO mixed H2/H-infinity control”, Proceedings of the 1998 IEEE Conference on Control Applications, Trieste (Italy), vol. 1, pp. 684-688, 1-4 September 1998.
[20P] A. Piazzi, A. Visioli, “A system inversion approach to robust set-point regulation”, Proceeding of the 37th IEEE Conference on Decision and Control, Tampa (Florida), pp. 3849-3854, 16-18 December 1998.
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[22P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “A global optimization approach to scalar H2/H-infinity control”, Proceedings of the European Control Conference, Karlshure (Germany), 30 August - 3 September 1999.
[23P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “A genetic/interval approach to optimal trajectory planning of industrial robots under torque constraints”, Proceedings of the European Control Conference, Kurlshure (Germany), 30 August - 3 September 1999.
[24P] A. Piazzi, A. Visioli, “Worst-case optimal noncausal motion planning for residual vibration reduction”, Proceedings of the European Control Conference, Kurlshure (Germany), 30 August - 3 September 1999.
[25P] A. Piazzi, A. Visioli, “System inversion based control of an overhead crane”, Proceedings of the IFAC Conference on Control Systems Design, Bratislava (Slovakia), pp. 185-190, 18-20 June 2000.
[26P] A. Piazzi, A. Visioli, “On the set-point regulation of uncertain nonminimum-phase scalar systems”, Proceedings of the IFAC Symposium on Robust Control Design, Prague (Czech Republic), 21-23 June 2000.
[27P] A. Piazzi, C. Guarino Lo Bianco, “Quintic G^2-splines for trajectory planning of autonomous vehicles”, Proceedings of the IEEE 2000 Intelligent Vehicles Symposium, Dearborn MI (USA), pp. 198-203, 4-5 October 2000.
[28P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Optimal trajectory planning with quintic G^2-splines”, Proceedings of the IEEE 2000 Intelligent Vehicles Symposium, Dearborn MI (USA), pp. 620-625, 4-5 October 2000.
[29P] A. Piazzi, A. Visioli, “Noncausal robust set-point regulation of nonminimum-phase scalar systems”, Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control, Sydney (Australia), pp. 4098-4103, 13-16 December 2000.
[30P] A. Piazzi, A. Visioli, “End-point control of a flexible-link via optimal dynamic inversion”, Proceedings of the IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, Como (Italy), pp. 936-941, 8-11 July 2001.
[31P] A. Piazzi, A. Visioli, “A dynamic inversion approach to robust set-point regulation of TITO systems”, Proceedings of the European Control Conference, Porto (Portugal), pp. 2676-2681, 4-7 September 2001.
[32P] L. Consolini, A. Piazzi, M. Tosques, “Motion planning for steering a car-like vehicle”, Proceedings of the European Control Conference, Porto (Portugal), pp. 1834-1839, 4-7 September 2001.
[33P] A. Piazzi, A. Visioli, “LQ-based set-point constrained regulation of uncertain systems via dynamic inversion”, Proceedings of the European Control Conference, Porto (Portugal), pp. 3481-3485, 4-7 September 2001.
[34P] A. Piazzi, A. Visioli, “Flexible link end-point control based on exact dynamic inversion: experimental results”, Proceedings of IMECE’01 International Mechanical Engineering Congress and Exposition, New York, USA, 11-16 November 2001.
[35P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Inversion-based control of wheeled mobile robots”, Proceedings of the IEEE 2002 Intelligent Vehicles Symposium, Versailles (France), pp. 190-195, 18-20 June 2002.
[36P] A. Piazzi, A. Visioli, "Robust multivariable set-point regulation via stable dynamic inversion", Proceedings of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control, Barcelona (Spain), 21-26 July 2002.
[37P] L. Consolini, A. Piazzi, M. Tosques, "A dynamic inversion based controller for path-following of car-like vehicles", Proceedings of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control, Barcelona (Spain), 21-26 July 2002.
[38P] A. Piazzi, A. Visioli, “Improved PI control via dynamic inversion”, Proceedings of the 15th IFAC World Congress on Automatic Control, Barcelona (Spain), 21-26 July 2002.
[39P] L. Consolini, M. Tosques, A. Piazzi, “Dynamic path inversion for a class of nonlinear systems”, Proceedings of the 41st IEEE Conference on Decision and Control, Las Vegas (Nevada, USA), pp. 3831-3836, 10-13 December 2002.
[40P] C. Guarino Lo Bianco, M. Romano, A. Piazzi, “Vision-based feedback control strategy for an industrial band oven”, Proceedings of the European Control Conference, Cambridge (UK), 1-4 September 2003.
[41P] A. Piazzi, M. Romano, C. Guarino Lo Bianco, “G3-splines for the path planning of wheeled mobile robots”, Proceedings of the European Control Conference, Cambridge (UK), 1-4 September 2003.
[42P] A. Piazzi, A. Visioli, “A toolbox for computing the stability margin of uncertain systems”, Proceedings of the European Control Conference, Cambridge (UK), 1-4 September 2003.
[43P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, M. Romano, “Velocity planning for autonomous vehicles”, Proceedings of the IEEE 2004 Intelligent Vehicles Symposium, Parma (Italy), pp. 413-418, 14-17 June 2004.
[44P] C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, M. Romano, “Smooth control of a wheeled omnidirectional robot”, Proceedings of the IFAC 2004 Intelligent Autonomous Vehicles Conference, Lisboa (Portogal), 5-7 July 2004.
[45P] A. Piazzi, A. Visioli, “A noncausal approach to the improvement of PID control performances” Proceedings of the 2004 American Control Conference, Boston (USA), pp. 4022-4027, 30 June – 2 July 2004.
[46P] A. Piazzi, A. Visioli, L. Ciobani, “A toolbox for dynamic inversion based control system design”, Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control, Paradise Island (Bahamas), pp. 1289—1294, 13-17 December 2004.
[47P] D. Pallastrelli, A. Piazzi, “Stable dynamic inversion of nonminimum-phase scalar linear systems”, Proceedings of the 16th IFAC World Congress, Prague (Czech Republic), 4-8 July 2005.
[48P] A. Piazzi, A. Visioli, “Pareto optimal feedforward constrained regulation of MIMO linear systems”, Proceedings of the 16th IFAC World Congress, Prague (Czech Republic), 4-8 July 2005.
[49P] A. Visioli, A. Piazzi, “On the use of dynamic inversion for the improvement of PID control”, Proceedings of the 16th IFAC World Congress, Prague (Czech Republic), 4-8 July 2005.
[50P] A. Piazzi, A. Visioli, “A toolbox for input-output system inversion”, Proceedings of the 7th IFAC Symposium on Advances in Control Education, Madrid (Spain), 21-23 June 2006.
[51P] A. Visioli, A. Piazzi, “An automatic tuning method for cascade control systems”, Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Control Applications, Munich (Germany), pp. 2968-2973, 4-6 October 2006.
[52P] L. Consolini, A. Piazzi, “Minimum-time feedforward control with input and output constraints”, Proceedings of the 2006 IEEE Conference on Computer Aided Control Systems Design, Munich (Germany), pp. 1538-1543, 4-6 October 2006.
[53P] L. Consolini, A. Piazzi, “Generalized bang-bang control for feedforward constrained regulation”, Proceedings of the 45th IEEE Conference on Decision and Control, San Diego (California USA), pp. 893-898, 13-15 December 2006.
[54P] L. Consolini, O. Gerelli, C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Minimum-time control of flexible joints with input and output constraints”, Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma (Italy), pp. 3811-3816, 10-14 April 2007.
[55P] L. Consolini, A. Piazzi, A. Visioli, “Minimum-time feedforward control for industrial processes”, Proceedings of the European Control Conference, Kos (Greece), pp. 5282-5287, 2-5 July 2007.
[56P] A. Piazzi, A. Visioli, “An iterative approach for noncausal feedforward tuning”, Proceedings of the American Control Conference, New York (USA), pp. 1251-1256, 11-13 July 2007.
[57P] A. Visioli, A. Piazzi, “Iterative feedforward tuning for residual vibration reduction”, Proceedings of the 17th IFAC World Congress, Seoul (Korea), pp. 11829-11834, 6-11 July 2008.
[58P] C. Carnevale, A. Piazzi, A. Visioli, “A methodology for integrated system identification, PID controller tuning and noncausal feedforward control design”, Proceedings of the 17th IFAC World Congress, Seoul (Korea), pp. 13324-13329, 6-11 July 2008.
[59P] C. Carnevale, A. Piazzi, A. Visioli, “Noncausal open-loop control with combined system identification and PID controller tuning”, Proceedings of the UKACC Control Conference, Manchester (UK), 2-4 September 2008.
[60P] G. Lini, L. Consolini, A. Piazzi, “Minimum-time constrained velocity planning”, Proceedings of the 17th Mediterranean Conference on Control & Automation, Thessaloniki (Greece), pp. 748-753, 24-26 June 2009.
[61P] M. Beschi, A. Piazzi, A. Visioli, "On the practical implementation of a noncausal feedforward technique for PID control", Proceedings of the European Control Conference, Budapest (Hungary), pp. 1806-1811, 23-26 August 2009.
[62P] A. Di Fluri, A. Piazzi, A. Visioli, "Feedforward/feedback control of a magnetic levitation apparatus", Proceedings of the European Control Conference, Budapest (Hungary), pp. 4593-4598, 23-26 August 2009.
[63P] M. Argenti, L. Consolini, G. Lini, A. Piazzi, “Recursive convex replanning for the trajectory tracking of wheeled mobile robots”, Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Anchorage (Alaska, USA), pp. 4916-4921, 3-8 May 2010.
[64P] L. Consolini, G. Lini, A. Piazzi, "Iterative output replanning for flat systems affected by additive noise", Proceedings of the 49th IEEE Conference on Decision and Control, Atlanta, (Georgia, USA), pp. 6248-6253, 15-17 December 2010.
[65P] G. Lini, A. Piazzi, "Time-optimal dynamic path inversion for an automatic guided vehicle", Proceedings of the 49th IEEE Conference on Decision and Control, Atlanta, (Georgia, USA), pp. 5264-5269, 15-17 December 2010.
[66P] M. Sacchi, S. Cagnoni, D. Spagnoletti, L. Ascari, G. Zunino, A. Piazzi, “PAVISYS: A computer vision system for the inspection of locomotive pantographs”, Proceedings of PACIFIC Conference, Pantograph Catenary Interaction Framework for Intelligent Control Conference, Amiens (France), 8 December 2011.
[67P] G. Lini, A. Piazzi, L. Consolini, “Multi-optimization of eta3-splines for autonomous parking”, Proceedings of the 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference, Orlando, (Florida, USA), pp. 6367-6372, 12-15 December 2011; DOI 10.1109/CDC.2011.6161095
[68P] L. Consolini, G. Lini, A. Piazzi, A. Visioli, “Minimum-time rest-to-rest feedforward action for PID feedback MIMO systems”, Proceedings of the IFAC Conference on Advances in PID Control, Brescia (Italy), 28-30 March 2012.
[69P] L. Consolini, A. Costalunga, A. Piazzi, M. Vezzosi, “Minimum-time feedforward control of an open liquid container”, Proceedings of the 39th Conference of IEEE Industrial Electronics Society, Vienna (Austria), pp. 3590-3595, 10-13 November 2013; DOI 10.1109/IECON.2013.6699706

Articoli su riviste e atti di conferenze nazionali

[1N] G. Basile, G. Marro, A. Piazzi, “Geometric approach to linear system analysis and sysnthesis'', su Identification, Control, Optimization of Dynamical Systems, 1988 Progress Report, pp. 18-20, ed. Pitagora (Bologna), Atti dell'Incontro Nazionale dei Ricercatori del Progetto Nazionale M.P.I., Villa Olmo, Como, settembre 1988.
[2N] A. Piazzi, F. Persiani, “Modellazione di curve e superfici con le spline parametriche beta2”, Il Progettista Industriale, Edizioni Tecniche Nuove (Milano), anno 12, n. 1, pp. 42-53, gennaio 1992.
[3N] C. Guarino Lo Bianco, M. Romano, A. Piazzi, E. Pinazzi, “Controllo di cottura alimentare in un forno industriale”, Automazione e Strumentazione, pp. 109-115, aprile 2004.

Rapporti interni

[1R] A. Piazzi, “Geometric aspects of reduced-order compensators”, D.E.I.S., Università di Bologna, Report n. GA01/88, gennaio 1988.
[2R] A. Piazzi, F. Persiani, “Modellazione di curve e superfici con le spline parametriche beta2”, Laboratorio di CAD Avanzato, Facoltà di Ingegneria di Parma, Report n. CG01/89, novembre 1989.
[3R] G. Marro, A. Piazzi, “An invariant zeros interpretation of the internal stability in the disturbance localization problem and its dual”, D.E.I.S., Università di Bologna, Report n. TSC01/91, febbraio 1991.
[4R] M. Dilda, A. Piazzi, “Using quadratic indexes in the synthesis of harmonic disturbante attenuation controllers”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Report n. TSC01/95, ottobre 1995.
[5R] A. Piazzi, “A positivity-based algorithm for computing the stability margin of uncertain systems”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Report n. TSC01/96, luglio 1996.
[6R] A. Piazzi, A. Visioli, “Set-point regulation of scalar systems via optimal dynamic inversion”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Report n. TSC01-00, marzo 2000.
[7R] S. Gianferrari, C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Modellistica e regolazione per bruciatori ad elevate prestazioni”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Report n. TSC02-00, luglio 2000.
[8R] M. Romano, C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, “Vision-based feedback control system design of an industrial band oven”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Technical Report, Deliverable D.20.14 of the European Project COOKIES, April 2003.
[9R] M. Romano, C. Guarino Lo Bianco, A. Piazzi, R. Santi, “Quality control of baking status of oven products”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Public Final Report of EUTIST-IMV Activity COOKIES, European Project COOKIES, October 2003.
[10R] S. Cagnoni, A. Piazzi, M. Sacchi, “Ispezione automatica di pantografi per trazione elettrica mediante visione artificiale”, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Università di Parma, Relazione riassuntiva finale del progetto PAVISYS (convenzione di ricerca in collaborazione con Rete Ferroviaria Italiana RFI - Ferrovie dello Stato), ottobre 2008.
[11R] F. Ghilardelli, G. Lini, A. Piazzi, “Path generation using eta4-splines for a truck and trailer vehicle,” Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università di Parma, Italy, Technical report TSC01-11, May 2011.

Dispense didattiche

[1D] A. Piazzi, Appunti di Teoria dei Sistemi, dispensa del corso di Teoria dei Sistemi, Corso di Laurea in Ingegneria Informatica, Università degli Studi di Parma, a.a. 1998/99.
[2D] A. Piazzi, Controlli Automatici A: lucidi delle lezioni, UniNova, Parma, 2004.

Tesi

• A. Piazzi, “Sintesi di Dispositivi di Controllo che Realizzano l’Insensibilità ai Disturbi”, Tesi di Laurea in Ingegneria Nucleare, Università di Bologna, Facoltà di Ingegneria, marzo 1982.
• A. Piazzi, “A New Geometric Approach to Basic Problems of Linear System Theory”, Tesi di Dottorato in Ingegneria dei Sistemi, I Ciclo, Università di Bologna, Dipartimento di Elettronica, Informatica e Sistemistica, dicembre 1986.

Anno accademico di espletamento: 2019/2020

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Anno accademico di espletamento: 2017/2018

Anno accademico di espletamento: 2016/2017

Anno accademico di espletamento: 2015/2016

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