Robot deambulanti che svolgono compiti ricordando i propri movimenti
Calcolare i movimenti dei robot è un compito estremamente complesso, che diventa ancora più difficile nel caso in cui essi siano dotati di gambe e braccia e si muovano in un ambiente non strutturato. Il robot deve rispondere rapidamente agli stimoli registrati dai suoi sensori e applicare tale reazione a nuove situazioni sulla base dell’adozione di decisioni ottimali. «I robot di tal genere sono molto instabili. Se un robot bipede non prende la giusta decisione può cadere, il che probabilmente ne determinerebbe un danneggiamento», afferma Nicolas Mansard, coordinatore del progetto MEMMO ed esperto di robotica, nonché direttore della ricerca presso il Centro nazionale per la ricerca scientifica (CNRS) di Tolosa, in Francia. «Per reagire a una situazione in tempo reale, un robot deambulante deve risolvere un problema numerico in cui sono presenti 10 000 variabili in un millisecondo, un risultato ben al di là delle capacità possedute dall’intelligenza artificiale ai nostri giorni», spiega Mansard. «Per affrontare questa grande sfida, abbiamo inventato la soluzione Memory of Motion (ovvero memoria del movimento).»
Troppe variabili tra cui scegliere
All’interno di una banca dati di possibili reazioni, chiamata Memory of Motion, è stata compressa un’enorme quantità di movimenti ottimali precedentemente calcolati e generati offline. Il robot viene addestrato offline in diversi ambienti simulati allo scopo di costruire questa libreria del movimento. «Ci avvaliamo dei migliori pianificatori del movimento disponibili per ridurre il tempo di esplorazione [della banca dati] e migliorare la qualità dei dati generati, mentre utilizziamo l’apprendimento automatico per codificarli nella Memory of Motion, che occupa un minore spazio di archiviazione. Successivamente, adattiamo in modo ottimale un movimento candidato presente nella memoria a situazioni simili che non sono ancora state esplorate esplicitamente», sottolinea Mansard. Questo processo è noto come «generalizzazione». Mentre si sposta, il robot riconosce una nuova situazione grazie ai suoi sensori in tempo reale e seleziona, di conseguenza, una reazione appropriata dalla sua memoria, ottimizzandola attraverso le proprie capacità di previsione. «Online, ricorriamo a questa Memory of Motion per guidare un “risolutore di ottimizzazione” che prende la decisione finale su come il robot si deve comportare in modo da mantenere l’equilibrio, camminare, manipolare diversi strumenti e svolgere altre mansioni», aggiunge Mansard. «Questa modalità di generazione dei movimenti nei robot deriva da un’idea completamente nuova, che abbiamo sviluppato da zero.»
La convalida con tre scenari robotici differenti
MEMMO ha impiegato robot umanoidi ad alte prestazioni per effettuare operazioni di lavorazione con vari strumenti per l’assemblaggio di velivoli a Tolosa, in Francia, in collaborazione con il partner del consorzio Airbus. «Nel progetto dimostrativo il robot è stato in grado di spostarsi all’interno di una fabbrica, raggiungere l’area preposta alle attività di assemblaggio e utilizzare una versione semplificata di un’operazione per la lavorazione con strumenti», osserva Mansard. In un secondo esempio, un esoscheletro di deambulazione avanzato è stato utilizzato in un paziente paraplegico presso un centro di riabilitazione sotto supervisione medica allo scopo di aiutarlo a tornare a camminare. Nel corso del progetto questa soluzione è stata sviluppata sino a diventare un prodotto maturo, ora commissionato per un centro medico con l’intenzione futura di usare l’esoscheletro in ambito domestico. Infine, la tecnologia è stata collaudata con un robot quadrupede in grado di camminare in un tunnel in fase di scavo o di spostarsi all’interno di edifici da demolire. «È importante avere sotto controllo ciò che accade, in particolare in zone pericolose dove è meglio evitare di far lavorare esseri umani», dichiara Mansard. La soluzione è stata collaudata mediante l’impiego di un robot commerciale per l’ispezione industriale di proprietà dell’azienda svizzera ANYbotics. Questo robot, chiamato ANYmal, è già in vendita.
Una soluzione generica
Lo stesso generatore di movimento viene impiegato con tutti e tre i robot, molto diversi tra loro. «Siamo stati in grado di raggiungere questo obiettivo facendo affidamento sui progressi compiuti nell’ottimizzazione numerica e nell’apprendimento automatico, e combinando insieme tali campi.» E aggiunge: «Essi non vengono usati molto insieme.» «La tecnologia non risolve tutti i possibili problemi legati al movimento, o quantomeno non ancora. Tuttavia, è molto generica e va ben oltre quanto ottenuto dai modelli precedenti», conclude Mansard.
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