Dottorando in Automotive Engineering for Intelligent Mobility presso l’Università di Bologna dal 2023,
svolge le sue ricerche nell’ambito della visione artificiale applicata alla guida autonoma. Gli interessi
di ricerca sono rivolti in particolare alla stima della profondità da telecamere a eventi, all’odometria
visuale monoculare metrica in ambienti naturali e al controllo predittivo per veicoli autonomi. Attual
mente incentra la sua ricerca sulla percezione visiva a bassissima latenza e sulla localizzazione in
assenza di segnale satellitare affidabile.
Formazione
Laureato in Fisica nel 2021 presso l’Università di Bologna con votazione 110/110, con una tesi
sull’ottimizzazione del telescopio di Loiano per l’individuazione di detriti spaziali, consegue nel 2023
la Laurea Magistrale in Artificial Intelligence presso lo stesso Ateneo con votazione 110/110 e lode,
con una tesi su un sistema di guida autonoma per imbarcazioni a vela. Nell’ambito del programma
Erasmus ha trascorso il secondo anno di laurea magistrale presso la Norwegian University of Science
and Technology (NTNU) di Trondheim.
Dal novembre 2023 è dottorando di ricerca in Automotive Engineering for Intelligent Mobility (ciclo
39, curriculum 3) presso l’Università di Bologna, sotto la supervisione del prof. Stefano Mattoccia, con
un progetto dal titolo «Vision Based Perception for Autonomous Driving».
Attività scientifica
L’attività di ricerca si articola su tre linee di lavoro.
- La prima riguarda la percezione basata su telecamere a eventi, sensori che, invece di acquisire immagini
a cadenza fissa, registrano in modo asincrono le variazioni di luminosità con risoluzione temporale
dell’ordine del microsecondo. In questo ambito ha sviluppato metodi di stima della profondità che
operano a risoluzione temporale di pochi millisecondi, mantenendo un costo computazionale compa
tibile con l’esecuzione a bordo veicolo, e ha realizzato un dataset stereo sintetico a eventi per il
preaddestramento dei modelli.
- La seconda linea, avviata nel 2026 durante il periodo di ricerca all’estero, riguarda la stima metrica
della traiettoria a partire da video monoculari in ambienti naturali, dove il posizionamento satellitare
è inaffidabile. Il metodo proposto utilizza l’altezza nota della telecamera dal suolo come ancoraggio
metrico per correggere le mappe di profondità stimate da una rete monoculare leggera e ottenere
traiettorie in scala reale, con applicazioni alla corsa in ambiente naturale, all’orientamento e alle
operazioni di ricerca e soccorso.
- La terza linea riguarda l’applicazione dei principi della guida autonoma a una piattaforma di compe
tizione in scala 1:10, per la quale ha progettato e messo in pista un controllore predittivo non lineare
(Model Predictive Control) che unifica in un unico problema di ottimizzazione l’inseguimento della
traiettoria ideale e l’evitamento di ostacoli e avversari.
Parte dell’attività si inquadra nel Centro Nazionale per la Mobilità Sostenibile (MOST), finanziato
dall’Unione Europea NextGenerationEU nell’ambito del PNRR.
Pubblicazioni
• Drive with the Flow, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Atlanta,
2025.
• Depth AnyEvent: A Cross-Modal Distillation Paradigm for Event-Based Monocular Depth Estimation,
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Honolulu, 2025.
• Towards Event-based Stereo Depth Estimation at Millisecond Resolution, IET Image Processing, 2026
(accettato, in corso di stampa).
• Metric Trajectory Estimation from First-Person Video of Runners in Forest Environments, IEEE Access,
2026 (in revisione).
Periodi di ricerca all’estero
Da marzo a settembre 2026 svolge un periodo di ricerca di sei mesi presso la Chalmers University
of Technology di Göteborg (Svezia), Department of Mechanical Engineering, ospitato dal prof. Marco
L. Della Vedova. Il lavoro sull’odometria visuale monoculare metrica in ambienti naturali è stato
interamente svolto in tale sede e ha dato luogo a una pubblicazione congiunta.
Attività di coordinamento
Dal 2020 fa parte del team UniBO Motorsport Driverless dell’Università di Bologna e dal 2024 ne è
team leader per la vettura in scala 1:10, coordinando il lavoro di circa venti studenti di laurea triennale
e magistrale, definendo le scelte tecniche del progetto e contribuendo direttamente allo sviluppo del
software.
Premi e riconoscimenti
• 2025 — Primo posto al RoboRacer Autonomous Racing World Championship, ICRA 2025, Atlanta
(Stati Uniti), come team leader della squadra vincitrice.
• 2026 — Secondo e terzo posto al RoboRacer Autonomous Racing World Championship, ICRA 2026,
Vienna (Austria), con le due vetture iscritte dalla squadra su ventinove partecipanti.
Altre attività formative
Ha partecipato alla Summer School CINECA «Dive into the World of HPC» e a corsi di dottorato
su deep learning, computer vision e machine learning, oltre a un corso di inglese accademico. Ha
preso parte alle conferenze ECCV 2024 e ICRA 2025, quest’ultima con la presentazione di un proprio
contributo, e alle edizioni 2024 e 2025 di We Make Future, manifestazione dedicata alla divulgazione
dell’innovazione. Nel 2024 ha partecipato all’organizzazione della RoboRace Cup nell’ambito della IEEE
Conference on Decision and Control.
