Il controllo predittivo del modello sui robot di Boston Dynamics e quali applicazioni industriali sono particolarmente efficaci con Spot e Atlas?

🔍🧠 In che modo funziona esattamente il modello di controllo predittivo (MPC) sui robot di Boston Dynamics?

Hyundai e Boston Dynamics hanno collaborato per sviluppare algoritmi avanzati di controllo predittivo del modello (MPC). Questa collaborazione mira a sfruttare le capacità dei robot di Boston Dynamics, come: B. Atlante, essendo in grado di prevedere e adattare i propri movimenti in modo più efficace. MPC è una strategia di controllo che utilizza un modello del sistema per prevedere i risultati futuri e ottimizzare di conseguenza le azioni di controllo. Questo approccio consente ai robot di eseguire compiti complessi con maggiore precisione e adattabilità, anticipando il modo in cui le loro azioni influenzano l’ambiente e adattandosi in tempo reale.

L'integrazione di MPC nei robot di Boston Dynamics fa parte di uno sforzo più ampio per sfruttare le tecnologie avanzate di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Questi miglioramenti hanno lo scopo di aumentare la capacità dei robot di navigare in ambienti complessi, eseguire compiti dinamici e interagire in modo più naturale con le persone. La partecipazione di Hyundai a questa iniziativa riflette la sua attenzione strategica all’uso della robotica e dell’intelligenza artificiale per promuovere l’innovazione in varie applicazioni industriali.

Il controllo predittivo del modello non è una forma di intelligenza artificiale (AI) di per sé, ma piuttosto un metodo di controllo avanzato che utilizza modelli matematici per prevedere gli stati futuri del sistema e calcolare misure di controllo ottimali. Tuttavia, l’MPC può essere combinato con le tecnologie AI per aumentarne le prestazioni. Ad esempio, l’apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare i modelli utilizzati in MPC o per sviluppare strategie di controllo adattivo.

In pratica, ciò significa che utilizzando tecniche di intelligenza artificiale come l’apprendimento automatico, MPC è in grado di adattarsi alle mutevoli condizioni e migliorare l’efficienza e la precisione del controllo. Questa combinazione è spesso considerata un’estensione o un’evoluzione dell’MPC, come nel caso dell’MPC 2.0, che integra esplicitamente il machine learning per apprendere continuamente dai dati e ottimizzare il controllo.

🤖🔧 Modello di controllo predittivo nei robot Boston Dynamics

Il controllo predittivo del modello è una strategia di controllo avanzata che migliora significativamente le capacità di robot come quelli di Boston Dynamics, inclusi Atlas e Spot. Un modello dinamico del robot viene utilizzato per prevedere gli stati futuri e ottimizzare le azioni di controllo su un orizzonte temporale definito. Questo metodo consente ai robot di eseguire compiti complessi in modo più preciso e adattabile.

🔍🛠️ Come funziona l'MPC

1. Previsione e ottimizzazione

MPC utilizza un modello dinamico del robot per simulare possibili stati futuri all'interno di un orizzonte di previsione. Le azioni di controllo vengono quindi ottimizzate per minimizzare una funzione di costo, che tipicamente include obiettivi come ridurre al minimo le deviazioni da una traiettoria desiderata o evitare ostacoli.

2. Processo iterativo

Sebbene MPC calcola una sequenza di azioni di controllo, viene eseguita solo la prima azione. Questo processo viene ripetuto in ogni fase temporale, per cui sono inclusi nuovi dati di misurazione e le azioni ottimali vengono ricalcolate. Questa procedura iterativa è anche definita "controllo orizzonte sfuggente".

3. Regolazione in tempo reale

Aggiornando continuamente le previsioni e le azioni di controllo basate sul feedback in tempo reale, MPC consente ai robot di adattarsi dinamicamente ad ambienti e compiti in evoluzione. Ciò migliora la loro capacità di affrontare terreni complessi e di interagire efficacemente con l'ambiente.

⚙️📈Vantaggi per i robot Boston Dynamics

Atlante

MPC consente ad Atlas di eseguire movimenti dinamici di tutto il corpo, mantenere l'equilibrio e muoversi in ambienti non strutturati. Questa capacità è particolarmente importante per applicazioni come la risposta ai disastri, in cui il robot deve navigare tra i detriti ed eseguire operazioni di salvataggio.

macchiare

Spot beneficia dell'MPC grazie al miglioramento della mobilità e dell'autonomia negli ambienti industriali. Può completare attività come ispezioni del sito, raccolta dati e telerilevamento con elevata affidabilità e intervento umano minimo.

🏭🤖 Applicazioni industriali di Spot e Atlas

🔎🏗️ Spot

Grazie al Model Predictive Control (MPC), Spot ha migliorato mobilità e autonomia – Immagine: Boston Dynamics

1. Costruzione

Spot viene utilizzato per sopralluoghi in cantiere, monitorare l'avanzamento dei lavori e garantire la sicurezza attraversando autonomamente i cantieri.

2. Industria del petrolio e del gas

Spot esegue la diagnostica remota in ambienti pericolosi, riducendo la necessità della presenza umana in aree potenzialmente pericolose.

3. Settore energetico

Aiuta a monitorare l'infrastruttura ed eseguire controlli di manutenzione ordinaria.

🚑⚒️ Atlante

Quali tecnologie innovative Hyundai ha introdotto nello sviluppo dell'Atlante – Immagine: Boston Dynamics

1. Soccorsi in caso di calamità

Atlas può attraversare terreni difficili per assistere nelle missioni di ricerca e salvataggio e fornire supporto dove le persone non possono raggiungere in sicurezza.

2. Automazione industriale

Atlas è in grado di automatizzare attività ripetitive o pericolose negli ambienti produttivi, aumentando efficienza e sicurezza.

3. Ricerca accademica

Atlas funge da piattaforma per la ricerca sulla robotica, consentendo lo studio di tecniche avanzate di locomozione e manipolazione.

⚡📊 Particolarmente efficace nelle applicazioni industriali

Il controllo predittivo del modello consente ai robot Boston Dynamics di operare significativamente meglio in ambienti complessi. Il loro controllo preciso e la capacità di adattamento in tempo reale li rendono particolarmente efficaci nelle applicazioni industriali dove i metodi di controllo tradizionali sono spesso inadeguati.

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