Architettura di Controllo Avanzata per l'Interazione Fisica Uomo-Robot nella Robotica Riabilitativa e Chirurgica

The objective of this thesis is to develop a framework that allows non-experts, such as therapists and surgeons, to employ collaborative robots to make their work simpler and more effective. To achieve this goal, an integrated control architecture has been defined to address the key challenges of intuitive programming, application-specific specialization, and safe interaction. The starting point is a programming approach based on Kinesthetic Teaching, which allows the user to define a path by physically guiding the robot. To make this process more robust, the Spatial Sampling Algorithm (SSA) has been developed, a novel algorithm that decouples the trajectory's geometry from its temporal execution. The SSA produces an arc-length-based representation, generating a regular curve that prevents the "stagnation" phenomenon and ensures a fluid interaction. The core of the thesis is the development of application-specific Virtual Fixtures (VFs), a topic also explored in-depth in a dedicated survey. The admittance control framework has been tailored for: • Rehabilitative Robotics: A virtual channel with non-linear elastic forces has been implemented, combining a soft guidance within the channel with hard constraints at its boundaries, with the force increasing as the limit is approached. • Surgical Robotics: An anisotropic VF has been designed for resection and dissection (R&D) procedures, which preserves freedom of movement along the task line while constraining orthogonal directions. The size of this VF can be dynamically adapted by the operator via electromyographic (EMG) signals, enhancing flexibility and safety. Finally, to ensure the system's safety, a rigorous stability analysis was performed, representing a fundamental contribution. This analysis, for the first time, includes critical real-world non-idealities such as joint elasticity, system delays, and actuator saturation. Using Nyquist analysis, it was demonstrated how these effects can lead to undesired oscillations. Based on this, a parameter adaptation strategy was formulated to maximize user transparency by minimizing perceived effort while maintaining system stability under all operating conditions. Overall, this thesis provides a holistic and experimentally validated solution that makes advanced robotics a safe, intuitive, and effective tool for specialists in the clinical field.

L'obiettivo di questa tesi è sviluppare un framework che permetta a non esperti, come terapisti e chirurghi, di impiegare robot collaborativi per rendere il loro lavoro più semplice ed efficace. Per raggiungere questo obiettivo, è stata definita un'architettura di controllo integrata per affrontare le sfide chiave della programmazione intuitiva, della specializzazione specifica per l'applicazione e dell'interazione sicura. Il punto di partenza è un approccio di programmazione basato sul Kinesthetic Teaching, che consente all'utente di definire un percorso guidando fisicamente il robot. Per rendere questo processo più robusto, è stato sviluppato lo Spatial Sampling Algorithm (SSA), un nuovo algoritmo che disaccoppia la geometria della traiettoria dalla sua esecuzione temporale. L'SSA produce una rappresentazione basata sulla lunghezza d'arco, generando una curva regolare che previene il fenomeno della "stagnazione" e assicura un'interazione fluida. Il nucleo della tesi è lo sviluppo di Virtual Fixtures (VF) specifici per l'applicazione, un argomento esplorato approfonditamente anche in una survey dedicata. Il framework di controllo in ammettenza è stato adattato per: Robotica Riabilitativa: È stato implementato un canale virtuale con forze elastiche non lineari, che combina una guida morbida (soft guidance) all'interno del canale con vincoli rigidi (hard constraints) ai suoi bordi, con la forza che aumenta all'avvicinarsi del limite. Robotica Chirurgica: È stata progettata una VF anisotropica per procedure di resezione e dissezione (R&D), che preserva la libertà di movimento lungo la linea del compito (task line) vincolando le direzioni ortogonali. La dimensione di questa VF può essere adattata dinamicamente dall'operatore tramite segnali elettromiografici (EMG), aumentando la flessibilità e la sicurezza. Infine, per garantire la sicurezza del sistema, è stata condotta una rigorosa analisi di stabilità, che rappresenta un contributo fondamentale. Questa analisi, per la prima volta, include non-idealità critiche del mondo reale come l'elasticità dei giunti, i ritardi di sistema e la saturazione degli attuatori. Utilizzando l'analisi di Nyquist, è stato dimostrato come questi effetti possano portare a oscillazioni indesiderate. Sulla base di ciò, è stata formulata una strategia di adattamento dei parametri per massimizzare la trasparenza per l'utente, minimizzando lo sforzo percepito e mantenendo la stabilità del sistema in tutte le condizioni operative. Complessivamente, questa tesi fornisce una soluzione olistica e validata sperimentalmente che rende la robotica avanzata uno strumento sicuro, intuitivo ed efficace per gli specialisti in campo clinico.