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Convergent Human Learning for Robot Skill Generation

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Metodo di apprendimento innovativo per robot che lavorano e collaborano assieme agli esseri umani

Ogni volta che un robot deve apprendere nuove competenze sono necessari esperti di programmazione e questo ne frena la diffusione. Un’iniziativa dell’UE ha immaginato robot che mostrino un comportamento intelligente attraverso la capacità apprendere abilità.

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Per gestire il lavoro in ambienti mutevoli e lo svolgimento di una vasta gamma di attività, i robot devono essere dotati di sistemi che consentano loro di apprendere costantemente nuove competenze e di adattare quelle esistenti ai nuovi contesti. I robot devono essere in grado di collaborare con i partner umani in ambienti dinamici. Per affrontare queste sfide, il progetto CONVERGE (Convergent human learning for robot skill generation), finanziato dall’UE, intendeva migliorare un quadro proposto per la generazione e l’adattamento di modelli di competenze robotiche apprese. Nel complesso, l’obiettivo era di rendere questo approccio di apprendimento di abilità robotiche molto più efficace, con il robot che impara allo stesso tempo dell’operatore umano. Il progetto CONVERGE si è focalizzato su due problemi di apprendimento HITL (human-in-the-loop), ovvero su aspetti quali trasferimento efficace di capacità ai robot e controllo condiviso. Per il primo caso, l’apprendimento simultaneo tra umano e robot è stato studiato ai fini della sintesi di controllo autonomo per diverse attività robotiche di esempio, come l’oscillazione e l’equilibrio relativi alla leva di un carrello, e l’accelerazione di una palla su una trave. I risultati dimostrano che, nel quadro di apprendimento simultaneo, l’apprendimento convergente è possibile con la condivisione di controllo dinamico, e che i controllori autonomi ottenuti offrono risultati migliori rispetto al solito apprendimento sequenziale HITL (human-in-the-loop). Si può affermare che, sebbene l’apprendimento simultaneo inizialmente possa apparire più difficile per i soggetti privi di esperienza, le loro prestazioni possono essere utilizzate per generare attività autonome con prestazioni migliorate. Questo risultato è stato ottenuto attraverso un passaggio graduale dalla guida umana al controllo condiviso e, infine, al completo controllo autonomo. Nella seconda parte relativa al controllo condiviso, sono stati utilizzati robot antropomorfi. Nel compito relativo al bilanciamento di una palla, l’obiettivo era quello di bilanciare una palla collocata su un vassoio collegato a un attuatore di estremità di un braccio robotico. Il compito è stato condiviso tra umano e robot; quindi entrambi gli agenti tentano di raggiungere l’obiettivo, sebbene il robot debba dedurre l’obiettivo del partner umano osservandone il comportamento. Nonostante questo processo crei un sistema uomo-macchina complesso, i risultati sperimentali indicano che l’adattamento umano crea un sistema di controllo condiviso che sfrutta le parti migliori del controllo umano e robotico, cioè la palla può essere bilanciata più velocemente rispetto al solo controllo umano e con un maggiore precisione rispetto al solo controllo robotico. È interessante notare che ulteriori esperimenti dimostrano come l’apprendimento umano sia facilitato nella condizione di controllo condiviso, nonostante la necessità di risolvere un problema più complesso rispetto alla teleoperazione passiva da parte di un robot. Infine, una variante del sistema di controllo condiviso in cui l’umano è responsabile del controllo del braccio, e il robot è responsabile del controllo delle dita, viene utilizzata per la sintesi di abilità autonome relative allo scambio di palle con sistema braccio-mano robotico antropomorfo, dimostrando in questa maniera la versatilità del controllo HITL condiviso e la sintesi di abilità. Nel complesso, il quadro CONVERGE vanta il potenziale di rivoluzionare il processo di progettazione e programmazione dei sistemi robotici per consentire loro di lavorare e collaborare con gli esseri umani, combinando sinergicamente le competenze di entrambi i partner, al fine di migliorare le prestazioni.

Parole chiave

Robot, CONVERGE, apprendimento umano convergente, abilità robot, controllo autonomo

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