Descrizione del progetto
Una pinza innovativa ad azione morbida per il raccolto di prodotti delicati
Nell’industria agroalimentare, i costi della manodopera rappresentano spesso fino al 50 % dei costi complessivi di produzione. Nonostante la richiesta da parte del settore di soluzioni volte a ridurli, il passaggio all’automazione robotica viene ostacolato dalla necessità di interazioni complesse che prevedono manipolazioni frequenti. Il progetto SoftGrip, finanziato dall’UE, presenterà una pinza ad azione morbida auto-attivabile per la raccolta autonoma dei delicati funghi champignon. Il progetto punta all’utilizzo di pinze ad azione morbida economiche e intelligenti, dotate di attivazione, rilevamento tattile, materiali riciclabili e tecniche di fabbricazione avanzate. Il progetto svilupperà una serie di algoritmi di modellizzazione a elaborazione rapida per rafforzare gli schemi di controllo in tempo reale basati sui modelli e le capacità di apprendimento avanzato. SoftGrip svilupperà un’architettura di apprendimento attraverso la dimostrazione in grado di consentire al robot di acquisire capacità umane di raccolta, applicabile anche ad altri compiti analoghi.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
RIA - Research and Innovation actionCoordinatore
56127 Pisa
Italia