Il lavoro innovativo condotto dal ricercatore insieme con il team dell’IIT è consistito nello sviluppo di un algoritmo che «non solo considera la posizione del piede nello spazio, ma aggiunge anche una parte dinamica di valutazione di forze, accelerazioni e stabilità nel tempo. Nei controlli di solito si stabilisce un orizzonte del tempo, cioè un intervallo di tempo futuro nel quale il robot viene matematicamente simulato. Viene cioè fatta una predizione del movimento del robot nel futuro all’interno della quale si considerano le tipologie di controllo da adottare».

La difficoltà di applicare questa strategia ai robot quadrupedi risiede nel grande numero di modelli dinamici che vanno valutati per simulare in modo corretto le configurazioni, continuamente mutevoli, che vengono a verificarsi ogni volta che la macchina solleva una zampa, modificando continuamente il centro di massa del corpo. In questo contesto è assai complesso riuscire a prevedere le accelerazioni a cui il robot andrà incontro o le forze che sarà in grado di esercitare, per cui il lavoro ha richiesto un notevole sforzo anche dal punto di vista concettuale.

La ricerca è interessante perché si inserisce in un trend che sempre di più vede l’impiego di sistemi di simulazione, basati anche sull’intelligenza artificiale, per prevedere in astratto il comportamento dei robot, e programmarli di conseguenza, per poi trasferire le conoscenze acquisite in modo virtuale e il codice sviluppato sulla macchina fisica. Una convergenza, insomma, tra due discipline estremamente attuali come robotica e intelligenza artificiale.

Una delle conseguenze di questo tipo di approccio, applicato in particolare a robot come HyQ, con una struttura copiata da quella degli esseri viventi, è che consente di adottare per queste macchine un sistema di locomozione simile a quello degli animali nella realtà. Mammiferi come i cani o i cavalli, ma anche noi stessi umani, non si limitano a muoversi passo dopo passo in modo meccanico nell’ambiente, ma programmano il loro percorso, esaminando rapidamente lo scenario circostante, con la capacità di prevedere eventuali punti critici o pericoli.

Il lavoro di Clemente e degli altri componenti del team di ricerca di IIT esplora quindi questa strada e, ci ha raccontato il ricercatore, «pur essendo certamente migliorabile, ci ha consentito di ottenere risultati molto interessanti».

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