Pubblicato l'8 maggio 2025 / Aggiornamento dal: 9 maggio 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Robotica tattile: robot con senso del tatto: la nuova generazione di vulcania e co-ricerca sull'immagine di riconoscimento di oggetti tattili: xpert.digital
Sistema MIT per il riconoscimento degli oggetti senza sensori speciali e il robot Vulcan da Amazon
Percezione haptica per le macchine: nuovi standard nel riconoscimento degli oggetti
Nell'area della robotica, lo sviluppo di sensori tattili e sistemi di identificazione segna un progresso decisivo che per la prima volta consente alle macchine non solo di vedere l'ambiente circostante, ma anche di "sentire". Questo sviluppo è esemplificato dal nuovo robot Vulcan di Amazon e dal sistema di rilevamento degli oggetti innovativo del MIL. Entrambe le tecnologie ampliano significativamente i possibili usi dei robot e consentono compiti che sono stati precedentemente gestiti esclusivamente da persone con la loro percezione naturale aptica.
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Il robot Vulcan da Amazon: una svolta nell'area del manico del robot tattile
Fondamento di funzionamento e tecnologica
Il robot Vulcan sviluppato da Amazon rappresenta un significativo progresso tecnologico nel campo dell'intelligenza artificiale fisica. Amazon descrive lo sviluppo stesso come una "svolta nella robotica e nell'intelligenza artificiale fisica". Il sistema è costituito da due componenti principali: "Stow" per riporre e "scegliere" per rimuovere gli oggetti. La sua eccezionale qualità è la capacità di percepire il tattile di ciò che è tattile.
Le basi tecnologiche per le abilità tattili vulcans formano speciali sensori di torresi che sembrano un disco da hockey e consentono al robot di "sentire" il potere con cui può prendere un oggetto senza danneggiarlo. Adam Parness, direttore dell'IA robotica di Amazon, sottolinea l'unicità di questo approccio: "Vulcan non è il nostro primo robot che può spostare oggetti. Ma con il suo senso del tatto - per capire la sua capacità di capire quando e come viene in contatto con un oggetto - apre nuove possibilità per ottimizzare i processi di lavoro e le strutture".
Per ordinare gli oggetti negli scaffali, Vulcan utilizza uno strumento simile a un righello che è incollato a un ferro liscio per capelli. Con questo "sovrano" mette da parte altri oggetti per fare spazio a nuovi articoli. Le braccia avvincenti adattano lo spessore della maniglia a seconda delle dimensioni e della forma dell'oggetto, mentre le cinture del trasportatore integrate spingono l'oggetto nel contenitore. Per far uscire gli oggetti, Vulcan utilizza una pinza di aspirazione in combinazione con un sistema di telecamere.
Aree attuali di applicazione e prestazioni
Il robot Vulcan è attualmente in fase di test in due centri logistici Amazon: a Winsen vicino a Amburgo (Germania) e a Spokane, Washington (USA). A Washington sono attivi sei robot di Stow-Vulcan, che hanno già immagazzinato mezzo milione di articoli. Due vulcani lavorano a Winsen che hanno già gestito 50.000 ordini.
Le prestazioni del sistema sono notevoli: Vulcan può attualmente gestire circa il 75 percento dei milioni di prodotti che Amazon offre. La dimensione dell'oggetto più piccola che il robot può manipolare corrisponde a un rossetto o a un bastone USB. Particolarmente impressionante è la capacità del robot di identificare gli oggetti in tempo reale, poiché è "impossibile per lui memorizzare tutti i dettagli degli oggetti", come spiega Parnezze.
Piani futuri e integrazione nella catena logistica
Amazon prevede di aumentare significativamente il numero di robot Vulcan nei prossimi anni. Quest'anno il numero di vulcani a Winsen deve essere aumentato a 60 e a Washington a 50 pezzi. A lungo termine, si prevede di utilizzare i robot nei centri logistici in Europa e negli Stati Uniti.
Un aspetto importante della strategia Amazon è la coesistenza di uomo e macchina. Il "piano generale" dell'azienda prevede che le persone e le macchine stanno lavorando fianco a fianco in parallelo. Soprattutto, i robot dovrebbero assumere i prodotti sullo scaffale che l'uomo non raggiunge senza una scala o per i quali avrebbe dovuto piegarsi troppo. Ciò dovrebbe portare a una maggiore efficienza complessiva e allo stesso tempo ridurre il carico di lavoro per i dipendenti umani.
Il sistema MIT per il riconoscimento degli oggetti attraverso la gestione: "sensazione" intelligente senza sensori speciali
Approccio innovativo al riconoscimento degli oggetti
Parallelamente al Vulcano di Amazon, i ricercatori del MIT, di Amazon Robotics e dell'Università della British Columbia, hanno sviluppato un sistema che segue un approccio diverso per fornire robot abilità tattili. Questa tecnologia consente ai robot di riconoscere le proprietà di un oggetto come peso, morbidezza o contenuto semplicemente raccogliendolo e scuotendolo facilmente, come le persone quando si tratta di oggetti sconosciuti.
La cosa speciale di questo approccio è che non sono richiesti sensori tattili speciali. Invece, il sistema utilizza il codice articolare già esistente nella maggior parte dei robot: sensori che catturano la posizione di rotazione e la velocità delle articolazioni durante il movimento. Peter Yichen Chen, un MIT-Postdoc e autore principale del lavoro di ricerca, spiega la visione dietro il progetto: "Il mio sogno sarebbe quello di inviare robot nel mondo in modo che tocchi e muovano le cose e scoprano in modo indipendente le proprietà di ciò con cui interagiscono".
Modelli di funzionamento tecnico e simulazione
Il nucleo del sistema MIT è costituito da due modelli di simulazione: uno che simula il robot e il suo movimento e uno che riproduce la dinamica dell'oggetto. Chao Liu, un altro MIT-Postdoc, sottolinea l'importanza di questi gemelli digitali: "Una replica digitale esatta del mondo reale è davvero importante per il successo del nostro metodo".
Il sistema utilizza una tecnologia chiamata "simulazione diversa", che consente all'algoritmo di prevedere come piccoli cambiamenti nelle proprietà di un oggetto, come la massa o la morbidezza, influenzano la posizione finale delle articolazioni del robot. Non appena la simulazione corrisponde ai movimenti effettivi del robot, il sistema ha identificato le proprietà corrette dell'oggetto.
Un vantaggio decisivo di questo metodo è la sua efficienza: l'algoritmo può eseguire i calcoli in pochi secondi e richiede solo una traiettoria di movimento reale del robot. Ciò rende il sistema particolarmente economico e pratico per applicazioni reali.
Potenziale di applicazione e vantaggi
La tecnologia sviluppata potrebbe essere particolarmente utile nelle applicazioni in cui le telecamere sono meno efficaci, come quando si ordina gli oggetti in un seminterrato scuro o quando la stanza delle rovine in un edificio parzialmente crollato dopo un terremoto.
Poiché l'algoritmo non ha bisogno di un ampio set di dati per la formazione, come alcuni metodi che si basano sulla visione artificiale o sui sensori esterni, è meno suscettibile agli errori se si confronta con ambienti sconosciuti o nuovi oggetti. Questo rende il sistema particolarmente robusto e versatile.
Il più ampio panorama di ricerca per i sensori tattili in robotica
Sfide di base e soluzioni attuali
Lo sviluppo di robot con senso del tatto presenta la ricerca con sfide fondamentali. Mentre il sistema tattile umano è estremamente complesso e sfumato, i sistemi artificiali devono riprodurlo con mezzi tecnologici. Ken Goldberg, un robotico dell'Università della California, Berkeley, sottolinea la complessità di questo compito: "Il senso umano del tatto è incredibilmente sfumato e complesso, con una vasta area dinamica. Mentre i robot stanno facendo progressi rapidamente, sarei sorpreso di vedere sensori tattili a livello umano nei prossimi cinque o dieci anni."
Nonostante queste sfide, ci sono gravi progressi nella ricerca. Il fraunhofer IFF, ad esempio, sviluppa sistemi di sensori tattili che consentono la presa reattiva secondo il modello della mano umana e sono ideali per la gestione di una lastra fragile o piegata. I dati del sensore vengono utilizzati per adattare il riconoscimento della pinza, dei componenti e della posizione, nonché per il monitoraggio dei processi.
Progetti di ricerca innovativi nel campo della robotica tattile
Oltre agli sviluppi di Amazon e MIT, ci sono altri importanti progetti di ricerca nel campo dei sensori di robot tattili:
Il Max Planck Institute for Intelligent Systems ha sviluppato un sensore tattile chiamato Insight, che percepisce il tocco con alta sensibilità. Georg Martius, leader del gruppo di ricerca presso l'Istituto, sottolinea le prestazioni del sensore: "Il nostro sensore mostra una performance eccellente grazie all'innovativa progettazione meccanica del guscio, al sistema di imaging fatto sarto all'interno, acquisizione automatica dei dati e grazie agli ultimi metodi di apprendimento profondo". Il sensore è così sensibile che può persino sentire il proprio orientamento in relazione alla gravità.
Un altro progetto interessante è DensePehysnet, un sistema che esegue attivamente una sequenza di interazioni dinamiche (ad esempio scivolamento e collisione) e utilizza un modello predittivo profondo sulle sue osservazioni visive per apprendere la densità, rappresentazioni pixelate che riflettono le proprietà fisiche osservate. Gli esperimenti sia in ambienti di simulazione che reali mostrano che le rappresentazioni apprese contengono ricche informazioni fisiche e possono essere utilizzate direttamente per la decodifica di proprietà di oggetti fisici come attrito e massa.
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Prospettive future per i sistemi di robot tattili
Integrazione di sistemi di sensori multimodali
Il futuro della robotica tattile sta nell'integrazione di varie modalità sensoriali. Ricercatori del lavoro già per insegnare l'intelligenza artificiale, per combinare sensi come vedere e toccare. Comprendendo come queste diverse modalità sensoriali lavorano insieme, i robot possono sviluppare una comprensione più olistica di ciò che li circonda.
Il team del MIT sta già pianificando di combinare il tuo metodo per il riconoscimento degli oggetti con la visione informatica al fine di creare sensori multimodali ancora più efficienti. "Questo lavoro non cerca di sostituire la visione informatica. Entrambi i metodi hanno i loro vantaggi e svantaggi. Ma qui abbiamo dimostrato che possiamo già scoprire alcune di queste proprietà senza una fotocamera", spiega Chen.
Aree estese di applicazione e sviluppi futuri
I ricercatori del team del MIT vogliono anche ricercare applicazioni con sistemi di robot più complessi come robot morbidi e oggetti più complessi, tra cui fluidi slosh o media granulari come la sabbia. A lungo termine, speri di utilizzare questa tecnologia per migliorare l'apprendimento dei robot per consentire ai robot futuri di sviluppare rapidamente nuove capacità di manipolazione e di adattarsi ai cambiamenti nel tuo ambiente.
Amazon prevede di sviluppare ulteriormente la tecnologia Vulcan nei prossimi anni e di usarla su una scala più ampia. L'integrazione di Vulcan con i 750.000 robot mobili dell'azienda indica un concetto completo di automazione che potrebbe fondamentalmente cambiare il settore logistico.
Apprendimento tattile: quando i sensori danno il tatto di robot
Lo sviluppo di robot con senso del tatto, esemplificato da Vulcan di Amazon e dal sistema di collega per il riconoscimento degli oggetti, segna una svolta decisiva nella robotica. Queste tecnologie consentono ai robot di assumere compiti precedentemente riservati alle persone perché richiedono una sensibilità e una comprensione tattile.
Il diverso approcci-Amazon si concentra sui sensori specializzati e sul concetto di utilizzo dei sensori esistenti per le conclusioni tattili-spettacolo della diversità delle direzioni di ricerca in questo settore. Entrambi gli approcci hanno i loro punti di forza e aree di applicazione specifiche.
Con la progressiva integrazione delle capacità tattiche nei sistemi di robot, si aprono nuove opportunità di automazione di compiti complessi in logistica, produzione, sanità e molte altre aree. La capacità dei robot non solo di vedere l'ambiente circostante, ma anche di "sentire", ci porta un passo significativo a un futuro in cui robot e persone possono lavorare insieme ancora più vicini e più intuitivi.
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