1. Pianificazione del Moto Adattiva e Cinodinamica per UAV in Ambienti Complessi e Dinamici
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Descrizione: Sviluppo di architetture di pianificazione gerarchica del moto per droni e veicoli aerei senza pilota (UAV) in scenari complessi, ad alta densità di ostacoli e in assenza di segnale GNSS (come nel drone racing autonomo e in passaggi confinati). La ricerca approfondisce la generazione di traiettorie continue $C^2$ basate su ottimizzazione B-spline (minimizzando jerk e snap), la modulazione della velocità basata sulla stima del rischio e il controllo reattivo ad alta frequenza per garantire la fattibilità cinodinamica e la sicurezza di volo ai limiti prestazionali del veicolo.
2. Reti di Sensori Wireless Assistite da UAV e Percezione Dinamica Cyber-Fisica (UAV-WSN)
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Descrizione: Studio e implementazione di sciami di UAV impiegati come stazioni radio base aeree e collettori mobili di dati all'interno di reti di sensori wireless (WSN) eterogenee. L'attività include la modellazione stocastica di canali di propagazione 3D Line-of-Sight (LoS), meccanismi di risveglio radio attivo (Wake-up Radio - WUR) per ridurre il consumo energetico dei nodi a terra e l'ottimizzazione della freschezza temporale delle informazioni tramite la metrica dell'Age of Information (AoI).
3. Ottimizzazione Congiunta di Traiettoria e Risorse di Comunicazione tramite Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MADRL)
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Descrizione: Progettazione di un framework unificato basato sul paradigma Centralized Training with Decentralized Execution (CTDE) per la cooperazione autonoma di sciami multi-UAV. La ricerca affronta la complessa ottimizzazione non convessa volta a bilanciare l'elevata energia di propulsione aerodinamica con i requisiti di qualità di servizio (QoS) e throughput della rete wireless, consentendo ai singoli agenti di adattare dinamicamente traiettorie 3D e scheduling di trasmissione in ambienti dinamici e contesi.
