MINISTERO DELL'UNIVERSITÀ E DELLA RICERCA
Programmi di ricerca cofinanziati - Modello C Rendiconto di unita' di ricerca - ANNO 2004 prot. 2004094134_002 1. Area Scientifico Disciplinare principale
09: Ingegneria industriale e dell'informazione
2. Coordinatore Scientifico del programma di ricerca
CHIAVERINI Stefano
- Università
Università degli Studi di CASSINO
- Facoltà
Facoltà di INGEGNERIA
- Dipartimento/Istituto
Dip. AUTOMAZIONE, ELETTROMAGNETISMO, INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE E MATEMATICA INDUSTRIALE
3. Titolo del programma di ricerca
PICTURE: Tecniche di Pianificazione e Controllo Intelligente per la Robotica in Ambienti non Strutturati
4. Responsabile Scientifico dell'Unità di Ricerca
CAITI Andrea
- Università
Università degli Studi di PISA
- Facoltà
Facoltà di INGEGNERIA
- Dipartimento/Istituto
Dip. SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE
5. TITOLO del programma dell'unità di ricerca
Simultanea Localizzazione e Aggiornamento delle Mappe dell'ambiente - SLAM
6. SETTORE principale dell'unità di ricerca:
ING-INF/04
7. Finanziamenti assegnati all'unità di ricerca: - Quota Ateneo
16.100 €
- Quota MIUR
37.500 €
- Finanziamento totale
53.600 €
8. Descrizione della Ricerca eseguita e dei risultati ottenuti L’ unità di ricerca dell’Università di Pisa (UNIPI) è stata responsabile all’interno del progetto “PICTURE” della tematica di ricerca “Simultanea localizzazione e aggiornamento delle mappe dell’ambiente – SLAM”. All’interno di tale tematica, il progetto ha previsto l’investigazione di quattro argomenti, individuati attraverso l’analisi dello stato dell’arte (riferito all’inizio del progetto) come quelli in cui maggiore era il potenziale di sviluppo per metodologie ed applicazioni innovative: - SLAM distribuito con squadre di robot; - Ottimizzazione della strategia di esplorazione; - Trattamento misto (probabilistico/deterministico) dell’incertezza; - Imaging nello SLAM e nel controllo. UNIPI ha inoltre partecipato alla ricerca relativa alle tematiche: FUSE, TEAM, UNDW. Gli argomenti di studio sono stati perseguiti all’interno delle Fasi previste dal progetto stesso, ed in particolare: Fase 1 (mesi 0 – 6), consistente nella investigazione coordinata dello stato dell’arte per i vari argomenti di progetto; Fase 2 (mesi 6 – 12), consistente nella definizione degli algoritmi SLAM per squadre di veicoli, nello sviluppo e test di metodi simulativi e sperimentazioni preliminari degli algoritmi stessi, nello sviluppo ed integrazione strumentale di un veicolo subacqueo autonomo per operazioni oceanografiche; Fase 3 (mesi 12 – 18), consistente nella integrazione di algoritmi di stima probabilistica con algoritmi di stima “set-membership”, nella integrazione e test degli apparati sperimentali disponibili (con particolare riferimento al prototipo di veicolo subacqueo utilizzato), nella simulazione e realizzazione di esperimenti di localizzazione e navigazione coordinata in ambiente strutturato (tipicamente ambiente d’ufficio); Fase 4 (mesi 18 – 24), consistente nella valutazione finale dei risultati ottenuti attraverso i test dei sistemi integrati. La tempistica del progetto è stata sostanzialmente rispettata, con qualche marginale differenza rispetto al piano iniziale; in particolare, per quanto riguarda gli argomenti relativi allo SLAM distribuito ed all’imaging nello SLAM e nel controllo la Fase 3 si è conclusa già al termine del primo anno; questo ha fra l’altro consentito di concentrare l’investigazione scientifica nel secondo anno sulla ottimizzazione della strategia di esplorazione e sul trattamento misto dell’incertezza.
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Nel seguito verranno descritti i principali risultati ottenuti nell’ambito delle diverse tematiche. Per quanto riguarda lo SLAM distribuito, sono stati sviluppati algoritmi innovativi per l’esplorazione coordinata di un ambiente strutturato da parte di robot mobili dotati di differenti tipologie di sensori; è stata quindi sperimentata l’applicazione di tali algoritmi al caso di due robot in un ambiente indoor strutturato (ufficio), in cui vengono costruite mappe visive dell’ambiente a due livelli di complessità: mappe metriche e mappe topologiche. I due robot sono dotati uno di un sensore “tattile” di prossimità ad infrarosso, con cui individua le posizioni delle pareti dell’ambiente, e l’altro di una telecamera che riprende il primo robot e le pareti stesse. I dati di entrambi i robot, assieme ai rispettivi dati odometrici, sono integrati in tempo reale per la costruzione delle mappe metriche (attraverso un Extended Kalman Filter) e topologiche (costruendo un grafo di relazioni tra immagini) (Figure 1 e 2).
Fig. 1: il robot “eye”, in basso a sinistra, dotato di telecamera, ed il robot “hand” (individuabile dal pannello a quadri); “eye” riprende la scena, incluso “hand”; “hand”, in contatto con qualche superficie della scena, fornisce la posizione di tale superficie
Fig. 2: mappa dell’ambiente costruita in tempo reale sulla base dei dati congiunti dei robot mobili di Fig. 1
L’investigazione di metodologie ed algoritmi di imaging nella localizzazione e nel controllo è stata strettamente legata alle metodologie ed attività sperimentali conseguenti all’investigazione dello SLAM distribuito. In particolare, è stato sviluppato un algoritmo specifico (“V-slam”) in cui un singolo robot, dotato di telecamera e sensori odometrici, costruisce incrementalmente una mappa metrica ed una mappa topologica dell’ambiente esplorato. Sostanzialmente, l’algoritmo consente di concettualmente di ottenere le stesse informazioni ottenibili con l’algoritmo di slam distribuito precedentemente descritto, ed adotta la stessa metodologia (filtraggio alla Kalman e grafo di relazioni). Tuttavia, il prezzo pagato per l’assenza di cooperazione e per l’esclusivo uso di informazioni video, rispetto al caso dello SLAM distribuito, è la necessità di elaborazione ricorsiva (che impedisce la costruzione della mappa in tempo reale) ed una maggiore frammentarietà della mappa metrica, come illustrato in Fig. 3 e 4.
Fig. 3: mappa metrica di ambiente strutturato (ufficio) costruita con l’algoritmo V-SLAM
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Fig. 4: mappa topologica dello stesso ambiente di Fig. 3, costruita dall’algoritmo V-SLAM
I risultati complessivi di questa linea di ricerca, inclusi gli aspetti di controllo dinamico di robot mobili in presenza di incertezze parametriche e di saturazione degli attuatori, sono stati presentati nei lavori 10 e 14. L’adattamento e la applicazione di tali tecniche nel settore della robotica marina (pertinente alla tematica UNDW del progetto PICTURE) è discussa nel lavoro 2. Lo studio di ottimizzazione della strategia di esplorazione si è focalizzato sull’utilizzo di squadre di robot (agenti) per la definizione di mappe ambientali, utilizzando come criterio di merito l’accuratezza della mappa costruita. In particolare, è stato considerato il caso in cui una squadra di robot coopera nella costruzione di mappe ambientali di un generico ambiente di lavoro; l’adattività della missione consiste nella scelta dei punti di campionamento sulla base della stima incrementale della “smoothness” della mappa ambientale così come stimata in funzione delle misure disponibili. In tal modo, gli agenti infittiscono le misure al crescere della variabilità della grandezza da considerare, e diminuiscono la frequenza spaziale delle misure laddove la mappa ambientale ha un andamento più regolare. La strategia proposta rende disponibile inoltre un ulteriore grado di libertà che può essere utilizzato per la ottimizzazione di ulteriori misure di prestazioni della missione (minimo tempo di missione, minimo consumo di carburante, minimo numero di stazioni di misura, ecc.). In maniera più specifica, si consideri una squadra di n agenti mobili, ciascuno dotato di un sensore (o di un insieme di sensori) per il campionamento puntuale di una data grandezza ambientale T nella coordinate geografiche = (x,y). Il comportamento di ciascun agente j nella squadra è guidato dagli eventi, dove ciascun evento è la conclusione di una operazione di campionamento. Dopo ciascun evento, ogni veicolo deve autonomamente selezionare il luogo della successive stazione di campionamento sulla base dell’insieme informativo disponibile, e quindi procedure ad eseguire il
campionamento. Sia
il k-jesimo punto di misura dell’agente j; sia
l’insieme dei punti campionati dalla squadra di agenti e
noti all’agente j-esimo al termine della sua ultima misura, allora è l’insieme informativo disponibile all’agente j dopo l’evento corrispondente alla kj-esima misura. Sia S un algoritmo di stima che calcola la stima Ts della quantità T sulla base dell’insieme informativo corrente. L’obiettivo della missione è di costruire una stima della mappa ambientale tale per cui l’errore di stima e= Ts - T sia ovunque al di sotto di una soglia prefissata. La strategia cooperativa proposta prevede, in maniera generale, che ciascun veicolo selezioni in maniera incrementale il proprio prossimo punto di campionamento
fra i punti di un cerchio di raggio
, centrato nel punto di campionamento corrente
. Il
raggio è scelto in maniera che l’errore di stima presunto, una volta resa disponibile la nuova misura, sia inferiore alla soglia prefissata richiesta in ogni punto all’interno del cerchio, assumendo che la regolarità locale della mappa ambientale nella nuova stazione di misura sia uguale a quella della stazione di misura corrente. La scelta dello specifico punto , sulla circonferenza di centro e raggio l’accuratezza attesa della stima, e quindi puo’ essere utilizzata per ottimizzare qualche ulteriore figura di merito della missione.
non influenza
La strategia di cooperazione con campionamento adattivo proposta è stata quindi approfondita in due specifici algoritmi, indicati come “algoritmo analitico” e “algoritmo fuzzy” rispettivamente. Nell’algoritmo analitico, la mappa ambientale è ricostruita attraverso una espansione in termini di funzione a base radiale (RBF), che consente la maggiorazione analitica dell’errore di stima, purchè la mappa ambientale da stimare soddisfi specifiche condizioni di regolarità. Nell’algoritmo “fuzzy” la mappa ambientale è ricostruita mediante una rete neurale con funzioni di attivazione fi tipo sigmoidale, e regole per la approssimazione dell’errore di stima sono costruite sulla base della disponibilità di dati storici. Entrambi gli algoritmi proposti sono stati applicati al caso di veicoli autonomi subacquei aventi la missione di stimare la mappa di temperatura in zona costiera. Il comportamento degli algoritmi è stato simulato sia in casi di test costruiti artificialmente, sia infine utilizzando il modello oceanografico HOPS (Harvard Oceanographic Prediction System). In particolare, nelle Figure 5, 6 e 7 sono riportati rispettivamente i percorsi con i punti di campionamento determinati sulla base dell’algoritmo analitico da una squadra di tre veicoli su un’area di 5x5 km, il campo di temperatura ricostruito ad una profondità di 14m, l’errore di stima su tutta l’area. Il requisito di missione è il mantenimento dell’errore di stima al di sotto di 1°C, il grado di libertà addizionale è stato utilizzato per imporre che i veicoli scegliessero punti alla massima distanza dai punti di misura già disponibili, in modo da ottimizzare localmente la copertura spaziale dell’area. La strategia proposta nonché una descrizione approfondita degli algoritmi e dei risultati simulativi ottenuti è riportata nei lavori: 4, 6, 9, 11, 13.
Fig. 5: percorsi di una squadra di tre veicoli per la ricostruzione della mappa di temperatura su un’area di 5x5 km. I tre veicoli partono dalle posizioni indicate con S1, S2, S3. Il campionamento è più fitto nella zona centrale dell’area, dove maggiore è la variabilità della mappa ambientale da stimare.
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Fig. 6: stima della temperatura ottenuta con il campionamento di Fig. 5 – scala in °C.
Fig. 7: errore di stima – scala in °C
La strategia di esplorazione a squadre investigata è utilizzabile con facilità in ambito oceanografico da veicoli della classe “Folaga”, sviluppati in parallelo allo studio metodologico precedentemente esposto. Tali veicoli navigano in superficie, disponendo quindi del segnale GPS per la navigazione, e si immergono in verticale per misurare la temperatura locale in funzione della profondità in putni di campionamento prefissati. Gli algoritmi di campionamento adattivo sono direttamente applicabili a veicoli con queste caratteristiche, e sono stati implementati su due veicoli, uno dei quali costruito nell’ambito delle attività di progetto. I test di correttezza formale dell’implementazione sono stati superati. Purtroppo, difficoltà tecnico/organizzative hanno impedito la conduzione di un esperimento oceanografico specifico per il test della strategia di esplorazione ottima con una squadra di due veicoli, e ci si è dovuti limitare a dei test ingegneristici di funzionamento in vasca ed in mare (vedi Fig. 8). E’ tuttora previsto un esperimento oceanografico in collaborazione con il gruppo di biologia marina dell’Università di Genova nell’area marina protetta di Portofino nel febbraio 2007. Pur al di fuori delle attività di progetto qui riportate, questa iniziativa ne è un diretto ed importante follow-up. Una descrizione dei veicoli Folaga e della loro evoluzione anche nell’ambito delle attività progettuali di PICTURE è riportata nei lavori: 5, 7.
Fig. 8: Il veicolo subacqueo “Folaga – III” per esplorazione oceanografica durante l’engineering test del settembre 2006, Golfo di La Spezia
Lo studio di metodi per il trattamento misto dell’incertezza, ossia coniugando metodi deterministici (tipo “worst-case”) con metodi bayesiani, nell’ambito della localizzazione di robot mobili, è stato rivolto da un lato verso la ricerca di algoritmi e metodologie generali, dall’altro verso la implementazione di algoritmi deterministici nel contesto specifico della robotica marina, in modo da garantire l’integrazione con le tematiche TEAM e UNDW. Per quanto riguarda l’approccio metodologico generale, sono state raffinate tematiche relative alla stima efficiente di una densità di probabilità ignota con il metodo della massima entropia, in modo da poter caratterizzare un insieme di misure all’interno dei limiti imposti dall’informazione di caso pessimo attraverso tale stima di densità. E’ stato quindi affrontato il problema di integrare stime di tipo deterministico (“set-membership”) con informazioni di tipo probabilistico. A tal fine è stato proposto un algoritmo originale in cui un filtro nonlineare ricorsivo di tipo bayesiano (“filtro a particelle”) è iterato in parallelo alle equazioni di aggiornamento ricorsive di un algoritmo set-memebership. Al termine di ogni passo dell’algoritmo, i risultati dell’iterazione bayesiana sono intersecati con le regioni determinate con l’iterazione set-membership. In questo modo è possibile stimare una densità di probabilità dello stato di un generico sistema dinamico all’interno delle regioni di appartenenza nello spazio di stato. L’algoritmo proposto, battezzato “algoritmo PP” (Polyak-Particle), si basa, per la formulazione set-membership, su un algoritmo ricorsivo proposto da Polyak et al., Automatica, 2004, che consente di trattare sistemi dinamici lineari tempovarianti con incertezze parametriche, oltre che di misura, rendendo di fatto possibile l’estensione dell’approccio a classi abbastanza ampie di sistemi non lineari. Infine, l’implementazione di algoritmi deterministici nel contesto specifico della robotica marina ha condotto ad uno studio simulativi delle performance di localizzazione e tracking dell’approccio cosiddetto “set-membership” nel caso di misure acustiche di posizione. I risultati simulativi hanno mostrato che, in presenza di correnti con dinamiche non modellate, l’approccio deterministico ha prestazioni superiori a quelle del tradizionale EKF. I risultati relativi a questa linea di ricerca sono riportati in dettaglio nei lavori 1, 3, 8, 12, 13.
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Pubblicazioni relative ai risultati di progetto: Pubblicazioni su riviste internazionali 1. A.Caiti, A. Garulli, F. Livide, D. Prattichizzo, Localization of autonomous underwater vehicles by floating acoustic buoys: a set-membership approach, IEEE J. Oceanic Engineering vol.30, n.1, pp. 140 - 152, 2005 2. A. Caiti, G, Casalino, G. Conte, S.M. Zanoli, “Innovative technologies in underwater archaeology: field experience, open problems, research lines”, Chemistry and Ecology, vol. 22 (Suppl.1), pp. S383-S396, August 2006 3. A.Balestrino, A.Caiti, E.Crisostomi, “Efficient Numerical Approximation of Maximum Entropy Estimates”, Int. J. Control, vol. 79, n. 9, pp. 1145 – 1155. 4. A.Caiti, A.Munafò, R.Viviani, “Adaptive on-line planning of environmental sampling missions with a team of cooperating autonomous underwater vehicles”, accettato per pubblicazione, Int. J. Control, ottobre 2006 Pubblicazioni su atti di congressi internazionali 5. A.Alvarez, A. Caffaz, A. Caiti, G. Casalino, E. Clerici, F. Giorgi, L. Gualdesi, A. Turetta, R. Viviani, “Folaga: a very low cost autonomous underwater vehicle for coastal oceanography”, Proc. 16th IFAC World Conference, Praha, Czech Rep., July 2005. 6. A.Caiti, A.Munafò, R.Viviani, “Cooperating autonomous underwater vehicles to estimate ocean environmental parameters”, Proc. IARP Int. Workshop on Underwater Robotics IWUR 05, Genova, Italy, November 7 – 9 2005. 7. T.Bozzo, A. Caffaz, E. Clerici, F. Giorgi, A. Caiti, G. Casalino, A. Turetta, R. Viviani, L. Gualdesi, “A very low cost prototypal autonomous vehicle for harbour surveillance and monitoring”, Proc. IARP Int. Workshop on Underwater Robotics IWUR 05, Genova, Italy, November 7 – 9 2005. 8. A. Caiti, A. Garulli, D. Prattichizzo, “Set-membership AUV acoustic tracking in presence of space varying current disturbances”, Proc. IARP Int. Workshop on Underwater Robotics IWUR 05, Genova, Italy, November 7 – 9 2005. 9. D.Cecchi, A. Caiti, S. Fioravanti, F. Baralli, E. Bovio, “Target detection using multiple autonomous underwater vehicles”, Proc. IARP Int. Workshop on Underwater Robotics IWUR 05, Genova, Italy, November 7 – 9 2005. 10. A. Danesi, D. Fontanelli, A. Bicchi, “Visual SLAM for Servoing”. Proc. 10th IEEE Int. Symposium on Experimental Robotics - ISER'06, 2006. 11. A.Caiti, A.Munafò, R.Viviani, “Cooperative on-line planning for adaptive map building in environmental applications”, Proc. 14th IEEE Mediterranean Conf. on Control, Ancona, Italy, June 2006. 12. A.Balestrino, A.Caiti, E.Crisostomi, “Particle filtering within a set-membership approach to state estimation”, Proc. 14th IEEE Mediterranean Conf. on Control, Ancona, Italy, June 2006. 13. A.Caiti, A.Munafò, R.Viviani, “Adaptive on.line planning algorithm for AUVs exploration of unknown ocean environments”, Proc. IFAC Sy.Ro.Co. 06, Bologna, Italy, September 2006.
9. Pubblicazioni del responsabile
nº Pubblicazione 1. CAITI A.; A.MUNAFO'; R.VIVIANI (?). Adaptive on-line planning of environmental sampling missions with a team of cooperating autonomous underwater vehicles INTERNATIONAL JOURNAL OF CONTROL ISSN: 0020-7179 Accettata per pubblicazione, Ottobre 2005
2. CAITI A.; A.MUNAF; R.VIVIANI (2006). Cooperative on-line planning for adaptive map building in environmental applications Proc. 14th IEEE Mediterranean Conf. on Control (June 2006)
3. CAITI A.; G. CASALINO; G. CONTE; S.M. ZANOLI (2006). Innovative technologies in underwater archaeology: field experience, open problems, research lines CHEMISTRY IN ECOLOGY pp. S383-S396 ISSN: 0275-7540
4. CAITI A.; A.MUNAF; R.VIVIANI (2006). Adaptive on.line planning algorithm for AUVs exploration of unknown ocean environments Proc. IFAC Sy.Ro.Co. 06 (September 2006)
5. CAITI A.; GARULLI A.; LIVIDE F.; PRATTICHIZZO D. (2005). Localization of autonomous underwater vehicles by floating acoustic buoys: a set-membership approach IEEE JOURNAL OF OCEANIC ENGINEERING vol. 30 pp. 140-152 ISSN: 0364-9059
dei partecipanti 1. Balestrino, A., Caiti, A., Crisostomi, E.; 2006; Efficient Numerical Approximation of Maximum Entropy Estimates; Rivista: International Journal of Control; Volume: 79 2. A.Balestrino, A.Caiti, E.Crisostomi; 2006; Particle filtering within a set-membership approach to state estimation; Rivista: Proc. 14th IEEE Mediterranean Conf. on Control, Ancona, Italy, June 2006 3. A.Caiti, A.Balestrino, E. Crisostomi; 2006; PP algorithm for particle filtering within ellipsoidal regions; Rivista: Proc. IEEE Workshop on Nonlinear Statistical Signal Processing, Cambridge, UK, September 2006
4. A.Danesi, D.Fontanelli, A..Bicchi; 2006; Visual SLAM for servoing; Rivista: Proc. 10th IEEE Int. Symp. Experimental Robotics - ISER'06
10. Prodotti della Ricerca eseguita - veicolo subacqueo Folaga III per missioni oceanografiche in acque costiere; - pubblicazioni scientifiche come da elenco nella descrizione delle attività di ricerca.
11. Componenti dell'Unità di ricerca che hanno effettivamente partecipato alla ricerca Personale docente
nº
5 of 9
Cognome
Nome
Qualifica
Facoltà
Dipartimento/Istituto Università
I anno
II anno
1. BALESTRINO
Aldo
PO
INGEGNERIA
Dip. SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE Univ. PISA
2
2
2. CAITI
Andrea
PA
INGEGNERIA
Dip. SISTEMI ELETTRICI E AUTOMAZIONE Univ. PISA
6
6
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altro personale
nº Cognome
Nome
Qualifica
Facoltà
Dipartimento/Istituto Università/Ente
mesi uomo effettiv. impegnati I anno II anno
Nota
1. Fontanelli
Daniele
Studente di dottorato
INGEGNERIA DSEA
5
1
2. Danesi
Antonio
studente di dottorato
INGEGNERIA DSEA
4
1
3. Viviani
Riccardo
Studente di dottorato
INGEGNERIA DSEA
8
8
4. Crisostomi
Emanuele Studente di dottorato
INGEGNERIA DSEA
8
inizio dottorato: gennaio 2006
5. Munafò
Andrea
Studente di dottorato
INGEGNERIA DSEA
8
inizio dottorato: gennaio 2006
Personale a contratto a carico del PRIN 2004 (escluse le borse di dottorato)
nº Cognome
Nome
Qualifica Tipologia di contratto Inizio del contratto
1. Crisostomi Emanuele Ingegnere TOTALE
Co.co.co
01/04/2005
Durata Costo totale mesi Nota del in Euro uomo contratto I anno II anno in mesi 9 10.904 9 10.904
Dottorati di ricerca a carico del PRIN 2004
nº
Cognome
Nome
Inizio del contratto (*)
Costo totale in Euro
TOTALE
3° anno a carico del Prin 2004 (**)
Nota
0 0
Si ribadisce quanto precisato con circolare Prot. n. 35 del 2.3.2005 in merito alla borsa di dottorato da attivarsi in concomitanza con l'avvio del progetto di ricerca (30/11/2004) (*) la data di inizio deve essere compresa tra il 30/11/2004 e il 28/02/2005 (**) da rendicontare successivamente
12. Note relative ai componenti (punto 11) Gli studenti di dottorato Emanuele Crisostomi ed Andrea Munafò, avendo iniziato il proprio ciclo di dottorato di ricerca nel gennaio 2006, non erano fra i nominativi di studenti di dottorato indicati alla presentazione della domanda nel 2004.
13. Risorse umane complessivamente ed effettivamente impegnate (mesi uomo) I anno II anno TOTALE personale universitario altro personale Personale a contratto a carico del PRIN 2004 (escluse le borse di dottorato) Borse di dottorato
8 17
8 26
16 43
9
0
9
0
0
0
14. Dati complessivi relativi al programma (numero) partecipazioni a convegni pertinenti: in Italia all'estero articoli pertinenti pubblicati: su riviste italiane con referee su riviste straniere con referee su altre riviste italiane su altre riviste straniere comunicazioni a convegni/congressi internazionali pertinenti comunicazioni a convegni/congressi nazionali pertinenti rapporti interni
6 of 9
9 3 0 4
9 0 0
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brevetti depositati
0
15. Tabella delle spese sostenute Voce di spesa
Materiale inventariabile
Grandi Attrezzature Materiale di consumo
7 of 9
Spese rimodulate
3.848
Pagato I II anno anno 3.600
Residuo da Cifra saldare impegnata (già fatturato)
248
0
0
0
0
0
5.742
232
5.497
0
Totale spese sostenute
Descrizione (elementi contabili a giustificazione) (max 3000 Car. per ogni voce)
3.848 Computer shop - fattura n. 6956 del 17.5.05 importo: 1024,30 € Computer shop - fattura n. 7475 del 27.5.05 importo: 2457,99 € Computer shop - fattura n. 12161 del 26.9.05 - PARTE - importo: 118 € Computer shop - fattura n. 7005 del 24.5.06 importo: 248 € 0 5.729 Microsys s.r.l. - fattura n. 95FE001349 del 22.6.05 - importo: 176,23 € Misco Italy Computer supplies - fattura n. 69444 del 13.5.05 - importo: 74,36 Misco Italy Computer supplies - fattura n. 72676/05 del 19.5.05 - importo: 117,06 € Computer shop - fattura n. 11599 del 14.9.05 - importo: 115,98 € Arnocornici - fattura n. 71 del 19.11.05 importo: 78,96 € Computer shop - fattura n. 12161 del 26.9.05 - importo: 348 € Computer shop - fattura n. 13655 del 21.10.05 - importo: 170,99 € Cartoleria Toncelli - fattura n. 1639 del 16.12.05 - importo: € 566,10 Ferramenta di Paco Sergio - fattura n. 157 del 11.5.06 - importo 176,46 Ferramenta di Paco Sergio - fattura n. 486 del 30.12.05 - importo: 137,52 € Bendinelli Massimo Elettricità - fattura n. 29 del 14.2.06 - importo: € 241,20 Computer shop - fattura n. 17624 del 29.12.05 - importo: 42,00 € Computer shop - fattura n. 1119 del 26.1.06 importo: 94,00 € Computer shop - fattura n. 1139 del 27.1.06 importo: 195,63 € Centro Laser s.r.l. - fattura n. 88 del 28.2.06 importo: 220,80 € Ghignola s.r.l. - fattura n. 316 del 31.1.06 importo: 223,20 € Ferramenta Toscana - fattura n. 105 del 23.2.06 - importo: 182,43 € Bendinelli Massimo elettricità - fattura n.57 del 23.3.06 - importo: 186,00 € Ferramenta di Paco Sergio - fattura n. 89 del 9.3.06 - importo 216,28 € Computer shop - fattura n. 3612 del 13.3.06 importo: 172,95 € Ferramenta Toscana - fattura n. 157 del 13.3.06 - importo: 175,02 € Cartoleria Toncelli - fattura n. 473 del 10.4.06 - importo: 196,99 € Elettroforniture Marine - fattura n. 4516/1 del 28.2.06 - importo: 81,84 € Computer shop - fattura n. 7648 del 7.6.06 importo: 206,39 € Ferramenta di Paco Sergio - fattura n. 392 del 23.11.06 - importo: 206,04 € Ferramenta Toscana - fattura n. 461 del 3.8.06 - importo: € 120,10 Arnocornici - fattura n. 45 del 6.7.06 importo: € 48 Computer shop - fattura n. 9450 del 20.7.06 importo: 226,90 € Computer shop - fattura n. 10860 del 5.9.06 importo: 83,00 € Computer shop - fattura n. 12391 del 3.10.06 - importo: 92,00 € Mef s.r.l. - fattura n. 39288 del 31.7.06 importo: 94,45 € computer shop - fattura n. 14887 del 15.11.06 - importo: 147,57 € minute spese: 1.50 € (mandato 490/0/1 del 24.4.06
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Spese per calcolo ed elaborazione dati Personale a contratto a carico del PRIN 2004
0
0
0
0
10.904 10.890
14
0
0 10.904 Contratto co.co.co Dott. Crisostomi - Aprile Dicembre 2005 - mandati 627/1/ del 1.7.2005, 922/0/1 del 29.9.05, 16/0/1 del 26.1.06 - importo complessivo: 10890 € Integrazione contributo INPS co.co.co. Crisostomi - mandato 210/0/1 dle 7/3/2006 € 14
Dottorati di ricerca a carico del PRIN 2004 Servizi esterni
0
0
0
0
18.750 15.000
3.750
0
0
18.750 Graal Tech - fattura n. 19/2005 del 7.11.2005 - importo € 15000 Graal Tech - fattura n. 16/2006 del 9.11.2006 - importo € 3750
Missioni
10.167
2.296
7.871
0
Pubblicazioni
1.689
522
1.167
0
Partecipazione / Organizzazione convegni
2.500
1.513
960
0
Altro Cifra impegnata
0
0
0
0
53.600 34.053 19.507
0
TOTALE
8 of 9
10.167 Mandati: 508/0/1 del 14.6.05 - € 913,82 597/0/1 del 24.6.05 - € 30 741/0/1 del 8.8.05 - € 1072,59 742/0/1 del 8.8.05 - € 69 1289/0/1 del 2.12.05 - € 210,67 136/0/1 del 10.2.06 - € 209,42 137/0/1 del 10.2.06 - € 314,60 138/0/1 del 10.2.06 - € 30,42 323/0/1 del 21.3.06 - € 37,92 324/0/1 del 21.3.06 - € 49 325/0/1 del 21.3.06 - € 32,32 326/0/1 del 21.3.06 - €18,05 550/0/1 del 12.5.06 - € 283,01 551/0/1 del 12.5.06 - € 67,06 552/0/1 del 12.5.06 - € 48,90 553/0/1 del 12.5.06 - € 21,05 554/0/1 del 12.5.06 - € 48,45 555/0/1 del 12.5.06 - € 33,46 656/0/2 del 30.5.06 - € 510 657/0/1 del 30.5.06 - € 500 711/0/1 del 14.6.06 - € 32,02 712/0/1 del 14.6.06 - € 28,62 727/0/1 del 19.6.06 - € 48.95 728/0/1 del 19.6.06 - € 22,50 896/0/1 del 10.8.06 - € 138,40 897/0/1 del 10.8.06 - € 20,10 898/0/1 del 10.8.06 - € 9,60 973/0/1 del 14.9.06 - € 393,19 974/0/1 del 14.9.06 - € 403,59 975/0/1 del 14.9.06 - € 375,99 976/0/1 del 14.9.06 - € 268,28 977/0/1 del 14.9.06 - € 375,94 1005/0/1 del 21.9.06 - € 33,40 1006/0/1 del 21.9.06 - € 562,36 1137/0/1 del 20.10.06 - € 27,52 1138/0/1 del 20.10.06 - € 27,72 1210/0/1 del 26.10.06 - € 270,32 1211/0/1 del 26.10.06 - € 899,90 1212/0/1 del 26.10.06 - € 939,92 1275/0/1 del 9.11.06 - € 33,85 1381/0/1 del 24.11.06 - € 408,62 1382/0/1 del 24.11.06 - € 405,31 PU 155/1 del 24.11.06 n. 2 - rimborso € 385,64 1400/0/1 del 28.11.06 - € 247,59 Oneri assicurativi missione (mandati 1454/0/2, 1454/0/3, 1454/0/5, 1454/0/6 del 7.12.06) per complessivi € 79,21 1.689 Pre-print e page charges a IEEE, Invoice 69194 del 28.7.05 - importo: 521,69 € articolo su IEEE J.Oceanic Eng. Pre-print e page charges a Taylor & Francis, Buoni Ordine 236, 237, 238 del 29.6.06, per rispettivi € 561,40, 437,65 e 168,26 - articoli su riviste Chemistry and ecology e Int. J. Control 2.473 Mandati: 509/0/1 del 14.6.05 - € 660,00 743/0/1 del 8.8.05 - € 650,00 534/0/1 del 9.5.06 - € 960,00 1213/0/1 del 26.10.06 - € 202,74 0 0 0
53.560
10/01/2007 19.00
Tabella delle cifre impegnate Voce di spesa
Cifra impegnata
Estremi dell'impegno Data
Descrizione dettagliata della cifra impegnata
Protocollo
Pubblicazioni (esclusivamente dei risultati finali della ricerca) Convegni e congressi (presentazione esclusivamente dei risultati finali della ricerca) Borse di dottorato TOTALE
0
Per ogni cifra impegnata ci deve essere una descrizione di almeno 100 caratteri. Si ricorda che le cifre impegnate dovranno essere spese e rendicontate entro SETTEMBRE 2007 ad esclusione del Dottorato. Per tutte le voci verrà richiesta apposita rendicontazione. Totale spese sostenute
(in Euro) Totale finanziamento assegnato
53.600
Pagato
53.560
Residuo da saldare
0
Cifra impegnata
0
Totale spese sostenute
53.560
Residuo
40
(Per la copia da depositare presso l'Ateneo e per l'assenso alla elaborazione e diffusione delle informazioni riguardanti i programmi di ricerca presentati; D.lgs. 196/2003 del 30/06/2003 sulla "Tutela dei dati personali")
Data 27/12/2006 12:15
Firma .......................................................
.
9 of 9
10/01/2007 19.00
