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Bringing Human Neuromotor Intelligence to Robots

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Controllo antropomorfo avanzato nei robot

Finora non siamo riusciti a replicare nei robot la versatile capacità di manipolazione degli esseri umani, a causa di problemi di stabilità, destrezza e consumo energetico. Ricercatori finanziati dall’UE stanno lavorando per produrre una strategia di controllo dei robot sicura, conforme ed efficiente.

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Il progetto H2R (“Bringing human neuromotor intelligence to robots”) ha lavorato per associare tecniche di apprendimento automatico e la teoria del controllo avanzato per sviluppare meccanismi di controllo motorio ispirato dal comportamento per robot che usano la modellazione e altri strumenti analitici. H2R ha cominciato con lo studio di caratteristiche umane fondamentali che permettono di adattarsi agli ambienti dinamici, la forza e l’impedimento. Sono stati usati segnali di elettromiografia per capire meglio l’attivazione muscolare e migliorare il controllo del movimento, dell’impedimento e della forza nei robot. Dopo aver studiato come gli esseri umani adattano le traiettorie di impedimento e movimento per svolgere le attività e individuare gli oggetti, H2R ha sviluppato un algoritmo antropomorfo per l’identificazione aptica dei robot, un modello di impedimento ottimale per la generazione di traiettorie e un algoritmo adattivo per il coordinamento di manipolatori multipli. Questi algoritmi possono essere applicati a vari robot per migliorare le prestazioni del loro controllo e sono stati testati su esoscheletri robotici usati nella riabilitazione assistita. Inoltre, sono stati testati sul robot iCub, un robot umanoide sviluppato dal progetto RobotCub, finanziato dall’UE. Gli algoritmi sviluppati sono anche stati modificati dopo la modellizzazione e analisi per l’applicazione in robot mobili. I membri del progetto hanno sviluppato un controllo adattivo per un sistema a pendolo invertito su ruote e hanno anche controllato manipolatori mobili multipli capaci di afferrare un oggetto rigido comune in un ambiente di lavoro mutevole. I ricercatori hanno inoltre sviluppato nuovi metodi per ridurre il carico computazionale e migliorare il monitoraggio del controllo del telerobot operato tramite elettromiografia. Gli algoritmi sviluppati sull’adattamento delle traiettorie hanno aiutato a migliorare le capacità sensoriali del robot in termini di percezione e manipolazione di oggetti senza bisogno di sensori di forza. Sono state svolte indagini sperimentali per migliorare le prestazioni legate al calciare in giunture di gambe robotiche. I risultati di H2R sono stati divulgati per mezzo di numerosi seminari, discussioni, collaborazioni di ricerca, visite accademiche e scambi con altri istituti in Europa e Cina. Le attività del progetto hanno permesso lo sviluppo di tecnologie di controllo robotico biomimetico che sono state testate su robot di esoscheletro, robot umanoidi e manipolatori robot. L’uso di queste tecnologie nei robot personali del futuro permetterà la loro integrazione sicura e semplice nelle nostre vite anche in ambienti dinamici sconosciuti. Le tecnologie H2R potrebbero dare un forte impulso all’industria robotica europea, che potrebbe raggiungere un valore di 15 miliardi di dollari USA entro il 2015.

Parole chiave

Teoria del controllo avanzato, modellizzazione, controllo della forza, controllo dell’impedimento, identificazione aptica, elettromiografia, algoritmo di adattamento, esoscheletro, riabilitazione, umanoide, robot mobile, telerobot

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