In questo articolo descriveremo il Laboratorio Intelligente Robotico basato su robot mobili coadiuvati da sensori intelligenti, telecamere e Intelligenza Artificiale. Il Laboratorio Intelligente Robotico è un laboratorio operativo di futura generazione costituito da un insieme di tecnologie evolute, che abilita i robot mobili ad operare in ambienti critici e pericolosi per gli esseri umani.
Introduzione
A causa della crescente necessità di robot nelle nostre vite, l'industria della robotica ha assistito a molti cambiamenti importanti, come la produzione automatizzata, missioni extraterrestri, veicoli di soccorso senza equipaggio, operazioni di soccorso in caso di calamità, robot socialmente supportati a casa e nell'istruzione, veicoli a guida autonoma, e robot terapeutici utilizzati nella salute, nell'esplorazione su Marte o nell'analisi dei fondali marini. Uno di questi importanti sviluppi nel campo dei robot è l'uso di robot in rete per condividere le informazioni e fornire le risorse necessarie come l'archiviazione dei dati, il calcolo complesso e così via. Questi robot in rete possono ottenere queste informazioni e risorse tramite server connessi a Internet e programmi installati a bordo. Per affrontare le difficoltà che i robot potrebbero incontrare nell'accedere alle informazioni e alle risorse richieste, sviluppatori e ricercatori hanno recentemente proposto la creazione di una rete robotica connessa al cloud che utilizza risorse flessibili quando richiesto dall'architettura cloud globale. In generale, esistono due tipi di robot mobili: robot mobili autonomi, che possono esplorare da soli i propri ambienti, siano essi conosciuti o sconosciuti, e robot mobili non autonomi, che possono utilizzare un sistema di guida per muoversi attraverso l'ambiente circostante. Il Laboratorio Intelligente Robotico descritto in questo articolo si basa sui robot mobili autonomi, che sono necessari in molti campi per operare indipendentemente dagli esseri umani. Pianificare un percorso migliore evitando gli ostacoli, è essenziale affinché i robot mobili autonomi si spostino da un punto all'altro, rappresentando l'obiettivo nel loro ambiente. Esistono diverse implementazioni che si occupano del campo della robotica, come SLAM, che abbreviato sta per “localizzazione e mappatura simultanea”, così come il gran numero di sistemi di rilevamento e acquisizione che portano rapidamente all'emergere di grandi quantità di dati dei sensori. Questi dati sono difficili da archiviare perché la maggior parte dei robot ha una capacità di archiviazione limitata. Una delle soluzioni all’archiviazione di grandi volumi di dati generati dai robot è la robotica Cloud che consente di risparmiare spazio spostando i dati all'interno del cloud in modo che tutte le informazioni importanti sui robot possano essere archiviate all'interno di server remoti per un uso futuro. Questa caratteristica consente di autorizzare la robotica mobile ad accedere ad enormi set di dati come mappe generali di localizzazione e piattaforme dell'ambiente.
Il Laboratorio Intelligente Robotico
Il Laboratorio Intelligente Robotico si basa sulle tecnologie dei robot mobili autonomi che operano in un ambiente potenzialmente sconosciuto. Ciò include la localizzazione (senza infrastrutture come il GPS), la mappatura e la comprensione dello scenario 3D con una suite di sensori, soprattutto telecamere. I rispettivi algoritmi che vanno dalla visione artificiale e apprendimento automatico alla pianificazione e al controllo del movimento, devono essere elaborati in modo efficiente a bordo per produrre risultati accurati in tempo reale. L'obiettivo è potenziare la prossima generazione di robot mobili che pianificano ed eseguono compiti complessi in ambienti potenzialmente disordinati e dinamici, possibilmente vicini alle persone. La tecnologia del Laboratorio Intelligente Robotico può essere applicata anche ai droni, utilizzati ad esempio in ispezioni autonome aeree o negli scenari di costruzione di strutture che richiedono vicinanza o contatto fisico con la struttura.
Le tecnologie coinvolte nel concetto di Laboratorio Intelligente Robotico includono le seguenti aree di interesse:
• ROS (sistema operativo del robot mobile)
• SLAM (localizzazione e mappatura simultanea) Multi-Sensore
• Rappresentazioni di mappe
• SLAM semantico, a livello di oggetto e dinamico
• Machine Learning e Deep Learning
• Navigazione robotica
• Interazione con l'ambiente fisico
• Droni
ROS per il rilevamento degli ostacoli
Il sistema operativo del robot mobile è il ROS (Robot Operating System) ed è in base al ROS che il robot è in grado di muoversi evitando gli ostacoli. La pianificazione del percorso del robot mobile può essere suddivisa in due categorie in base all'ambiente in cui si trova il robot: statico (ambiente con ostacoli fissi) e dinamico (l'ambiente ha ostacoli in movimento). Ciascuna di queste due categorie può essere ulteriormente suddivisa in sottogruppi, compresa la pianificazione del percorso globale, che consente la conoscenza anticipata di tutti gli ostacoli fissi e mobili. Di conseguenza, la pianificazione del percorso globale può essere preparata prima del movimento del robot (stato offline) ed è disponibile la pianificazione del percorso locale. È impossibile sapere in anticipo com'è l'ambiente, pertanto, mentre il robot mobile autonomo viaggia attraverso il mondo, i sensori raccolgono dati su ciò che si trova nelle vicinanze.
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