Descripción del proyecto
Una pinza blanda innovadora para una recolección delicada
Los costes laborales suelen representar hasta la mitad de los costes totales de producción de la industria de los alimentos frescos. Si bien el sector requiere tecnologías para reducirlos, la transición hacia la automatización robótica está obstaculizada por las complejas y ricas interacciones de contacto necesarias. El proyecto financiado con fondos europeos SoftGrip desarrollará una pinza blanda autoaccionada para la recolección autónoma de los delicados champiñones blancos. Su objetivo es lograr unas pinzas robóticas blandas e inteligentes de bajo coste con accionamiento integrado, detección táctil, materiales reciclables y técnicas de fabricación avanzadas. Para ello, se concebirá un conjunto de algoritmos de modelización de cálculo rápido para mejorar los esquemas de control basados en modelos en tiempo real y capacidades de aprendizaje avanzadas. El equipo de SoftGrip desarrollará un marco de aprendizaje mediante demostración que permitirá al robot captar la destreza humana de recolección, ampliable a otras tareas parecidas.
Objetivo
The fresh food industry is highly labour-intensive, with labour costs often contributing up to 50% of overall production costs. Pressure is growing to reduce production costs while facing major labour shortages. So far robotic automation for picking of delicate fresh produce has been impossible mainly due to the complex, contact-rich interactions involved in such tasks.
SoftGrip will deliver an innovative soft gripper solution for the autonomous picking of delicate white button mushrooms cultivated on Dutch shelves. The versatility of the proposed solution will enable the adoption of the technology by other fresh-food industries experiencing similar stringent handling requirements such kiwifruit, grapes, etc.
Towards this goal, our consortium will develop: (a) low-cost, soft robotic grippers having built-in actuation, sensing and embodied intelligence that enable reliable and efficient picking of mushrooms; (b) material synthesis and fabrication techniques that offer precise tuning of mechanical properties, comply with food-safe standards, allow for chemical recycling and offer self-repair properties; (c) a set of accelerated continuum mechanics modelling algorithms that facilitate real-time model-based control schemes, capable of being executed by limited computational resources. (d) advanced learning capabilities of the soft gripper through a learning by imitation framework comprising multi-task and meta-learning techniques, so that SoftGrip can be deployed with minimal programming effort.
SoftGrip will enable a step change in efficiency, helping mushroom growers cut down on costs by >30% and increase their yields by >20% while also improving job quality in the industry. In the long-term, it will lower the barriers of robotics deployment open up new opportunities for adoption of robotic solutions in the agri-food sector.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-ICT-2020-2
Régimen de financiación
RIA - Research and Innovation actionCoordinador
56127 Pisa
Italia