Fabrizio Schiano

Dottore di ricerca in robotica applicata ai sistemi multi-drone.

Fabrizio ha conseguito la laurea e il master in ingegneria dell'automazione presso l'Università di Napoli Federico II (Italia) nel 2010 e nel 2013. La sua tesi di master è stata svolta presso il Politecnico federale di Zurigo (ETHZ) e la Disney Research Zurich (DRZ). Essa riguardava la stima e la correzione degli effetti del vento su un UAV quadrotor.

Tra il 2013 e il 2014 è stato ricercatore presso il Zentrum Fur Telematik (ZfT) di Wurzburg (Germania). Il progetto principale in cui è stato coinvolto riguardava il controllo di un generatore di elastomero dielettrico (DEG) per applicazioni di raccolta di energia.

Tra il 2014 e il 2018, ha lavorato alla sua tesi di dottorato presso Inria Rennes (Francia) e Boston University (USA). L'obiettivo principale della sua tesi era la navigazione autonoma di un gruppo di droni in ambienti sconosciuti/non strutturati sfruttando solo i sensori di bordo (ad esempio, telecamere, IMU) e la comunicazione locale (ad esempio, WiFi).

Tra il 2018 e il 2021, è stato ricercatore post-dottorato e collaboratore scientifico presso il Politecnico federale di Losanna (EPFL), dove le sue principali attività riguardavano: ricerca, scrittura di proposte nazionali/internazionali, supervisione di studenti di dottorato e master e insegnamento/organizzazione del corso di robotica aerea.

Per quanto riguarda la ricerca, durante il suo periodo all'EPFL, le linee di ricerca in cui è stato coinvolto includevano: progettazione e sviluppo di veicoli aerei modulari, sciami di droni aerei e interfacce uomo-robot (HRI). Ha anche guidato un progetto per il rilevamento autonomo e la deterrenza dei piccioni sugli edifici da parte dei droni utilizzando tecniche basate sull'AI.

Fabrizio attualmente lavora nel Future Rotorcraft Technology Lab di Leonardo come ricercatore senior per condurre una ricerca volta a utilizzare algoritmi di percezione e fusione di sensori basati sull'AI per migliorare la consapevolezza della situazione esterna del pilota.

Fabrizio è entusiasta delle nuove tecnologie come i veicoli autonomi e del loro potenziale impatto sulla società. Dopo quasi 10 anni di ricerca accademica, è passato all'industria grazie all'attuale posizione di research fellow in Leonardo.

Volo autonomo, enhanced sensing, AI, sensor fusion, simulazioni ad alta fedeltà

In press

F. Schiano, D. Natter, D. Zambrano, D. Floreano, Autonomous detection and deterrence of pigeons on buildings by drones, IEEE Access, 2021 

Under Review

M. Macchini, J. Frogg, F. Schiano, D. Floreano, Data-Driven Personalization of Body-Machine Interfaces to Control Diverse Robot Types, IEEE Transactions of Man Systems and Cybernetics, 2021

M. Macchini, J. Frogg, F. Schiano, D. Floreano, Does spontaneous motion lead to intuitive Body-Machine Interfaces? A fitness study of different body segments for wearable telerobotics, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022

Published

E. Soria, F. Schiano, D. Floreano, Predictive Control of Aerial Swarms in Cluttered Environments, Nature Machine Intelligence, 2021

M. Macchini, M. Lortkipanidze, F. Schiano, D. Floreano, The effects of virtual reality and viewpoint on embodiment and instinctive body motion for wearable teleoperation, IEEE Virtual Reality (VR) conference, 2021

M. Pavliv, F. Schiano, C. Reardon, D. Floreano, G. Loianno, Tracking and Relative Localization of Drone Swarms with a Vision-based Headset, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) and IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2021

E. Soria, F. Schiano, D. Floreano, SwarmLab: a Matlab Drone Swarm Simulator, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020

J.P. Queralta, C.M. Almansa, F. Schiano, D. Floreano, T. Westerlund, UWB-based system for UAV Localization in GNSS-Denied Environments: Characterization and Dataset, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2020

M. Macchini, T. Havy, A. Weber, F. Schiano, D. Floreano, Hand-worn Haptic Interface for Drone Teleoperation, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020

V. Delafontaine, F. Schiano, G. Cocco, A. Rusu, D. Floreano, Drone-aided Localization in LoRa IoT Networks, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020

M. Macchini, F. Schiano, D. Floreano, Personalized Telerobotics by Fast Machine Learning of Body-Machine Interfaces, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019

F. Schilling, J. Lecoeur, F. Schiano, D Floreano, Learning vision-based flight in drone swarms by imitation, IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019

E. Soria, F. Schiano, D. Floreano, The influence of limited visual sensing on the Reynolds flocking algorithm, IEEE International Conference on Robotic Computing (IRC), 2019

F. Schilling, J. Lecoeur, F. Schiano, D Floreano, Learning vision-based cohesive flight in drone swarms, arXiv preprint arXiv:1809.00543, 2019

F. Schiano, R. Tron, The dynamic bearing observability matrix: nonlinear observability and estimation for multi-agent systems, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018

F. Schiano, P. Robuffo Giordano, Bearing rigidity maintenance for formations of quadrotor UAVs, IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2017

F. Schiano, A. Franchi, D. Zelazo, P. Robuffo Giordano, A rigidity-based decentralized bearing formation controller for groups of quadrotor UAVs, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2016

F. Schiano, J. Alonso-Mora, K. Rudin, P. Beardsley, R. Siegwart, B. Siciliano, Towards estimation and correction of wind effects on a quadrotor UAV, International Micro Air Vehicle Conference and Competition (IMAV), 2014