Sviluppare robot amichevoli
I robot, impiegati ora più che mai per fornire prodotti e servizi, si trovano sempre più spesso in mezzo alle folle, creando problemi logistici e di sicurezza. I robot addetti alle consegne sono solitamente programmati per raggiungere rapidamente la loro destinazione, cercando di non dare disturbo. D’altra parte, i robot di assistenza alla mobilità devono muoversi in sicurezza in ambienti dinamici e consentire in effetti l’interazione. Il progetto CROWDBOT, sostenuto dall’UE, ha sviluppato tecnologie in grado di garantire un contatto ravvicinato e sicuro con le persone. «In passato i robot sicuri si tenevano a distanza dalle persone; tuttavia, man mano che i robot entrano a far parte della vita quotidiana, questo approccio non sarà più adatto», spiega Julien Pettre, il coordinatore del progetto. Seguendo tre principali filoni di lavoro (rilevamento del robot, previsione della folla e controllo del robot), CROWDBOT ha messo alla prova i suoi approcci attraverso una sperimentazione innovativa. «Il nostro cambio di paradigma può ora fornire informazioni utili per le scelte tecniche degli sviluppatori di software», aggiunge Pettre.
Scenari diversi
I partner del progetto hanno sviluppato dimostratori di varie funzionalità robotiche nei propri laboratori, prima di integrarli in due scenari di prova. In primo luogo, la robotica per l’assistenza alla mobilità. Questo aspetto era interessante perché gli elementi robotici non sono sempre evidenti, il comportamento robotico è di solito determinato congiuntamente dagli utenti e dalla programmazione e la vicinanza alle persone è un prerequisito. UCL ha integrato le proprie tecnologie all’interno di sedie a rotelle motorizzate, mentre EPFL ha utilizzato un nuovo prototipo di robot giapponese chiamato Qolo, in cui gli utenti possono stare in piedi sul robot. Qolo era dotato di un programma di controllo a due livelli che regolava la traiettoria per evitare le collisioni, ma poteva anche limitare le forze d’urto grazie al contatto rilevato da sensori che captavano segnali gestuali, sonori o tattili. Il robot è stato testato nelle strade e nei mercati all’aperto di Losanna, in Svizzera, e attraverso esperimenti mai eseguiti prima, come i crash test tra Qolo e i manichini. Successivamente, SBRE, Locomotec ed ETHZ hanno testato i robot di servizio. Mentre Locomotec ha lavorato con il proprio robot, Cuybot, ETHZ e SBRE hanno lavorato con il robot umanoide Pepper, progettato per interagire con le persone in pubblico. Pepper è stato dotato di ulteriori capacità di rilevamento ed elaborazione, di un tracker integrato di bordo e di una migliore localizzazione. È stato testato in vari scenari dinamici, tra cui una festa di Natale in laboratorio, per esplorare la sua interazione (gesti, tatto e parola) con gli esseri umani durante gli spostamenti tra la folla. Viste le limitazioni imposte dalla COVID-19, Pepper è stato anche integrato in scenari di test di realtà virtuale. Il risultato è stato il miglioramento delle funzioni di progettazione e controllo di Pepper. «Questi esperimenti, unici nel loro genere, ci hanno permesso di esplorare in sicurezza un’ampia gamma di interazioni, impossibili nella vita reale. Ci hanno fornito spunti che hanno consentito di risparmiare tempo e denaro», spiega Pettre. Per entrambi gli scenari, CROWDBOT ha utilizzato una combinazione di sensori di telecamere e lidar integrati con i tracker. Allo scopo di prevedere con precisione il comportamento della folla, sono state sviluppate tecniche di apprendimento profondo per estrapolare informazioni dai dati di tracciamento 2D generati dal movimento delle persone che circondano i robot. Alla fine del progetto, il team ha iniziato a valutare il tracciamento di tutto il corpo.
Anticipare i dibattiti politici
Basta pensare ai veicoli a guida autonoma per rendersi conto che i robot negli spazi pubblici diventeranno presto una realtà, scatenando inevitabilmente dibattiti sulla regolamentazione. «In precedenza, le conoscenze sui movimenti tra la folla dei robot erano scarse, oppure vertevano su un efficace contenimento. Dando priorità all’interazione, ci siamo concentrati sulle reazioni dei robot», spiega Pettre. «Ma il modo in cui le folle reagiranno ai robot dipenderà dalla comprensione del loro scopo, importante per la definizione delle politiche.» La maggior parte dei codici e dei set di dati dello studio sono già disponibili sul sito web del progetto. I partner di CROWDBOT hanno già integrato quanto scaturito dai test a bordo dei loro robot. Ad esempio, l’EPFL ha adottato misure di controllo delle collisioni, mentre RWTH ha migliorato le capacità di rilevamento. «Mentre lavoravamo con i robot esistenti, il livello successivo sarebbe stato quello di progettarne uno migliore da zero», conclude Pettre.
Parole chiave
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