Abstract
Il progetto è volto ad estendere le potenzialità della robotica collaborativa, sia in ambito industriale dove normalmente viene applicata, ma anche in altri campi dove ancora l'applicabilità della robotica è ancora limitata o assente. Per ottenere questo risultato, il progetto di ricerca punta ad applicare algoritmi di machine learning alla robotica collaborativa per permettere al robot di apprendere operazioni complesse piuttosto che soltanto semplici movimenti o punti da raggiungere. L'obiettivo è quindi realizzare un sistema di Tutored Laerning, in cui il robot può apprendere azioni sempre più complesse grazie alla supervisione ed alla interazione continua con la persona. Il robot assisterà l'operatore nel suo lavoro come in una normale applicazione di robotica collaborativa, ma il comportamento ed i movimenti della persona verranno costantemente monitorati, registrati ed elaborati dal robot, raccogliendo grandi quantità di dati sul modo in cui la persona svolge le sue attività. Questo permetterà al robot, attraverso algoritmi di machine laerning, di apprendere come migliorare il modo in cui assistere la persona e apprendere nuove attività in maniera autonoma. Inoltre, l'operatore potrà correggere il comportamento del robot quando questo commette errori nello svolgimento dei suoi compiti, in modo da fornire al robot una valutazione sulla qualità delle sue operazioni. I compiti che l'operatore insegna al robot, l'osservazione delle attività della persona e le correzioni delle operazioni del robot andranno a costituire un database incrementale di conoscenza per l'addestramento del robot. Questa attività di ricerca mira a rispondere a specifiche esigenze delle tipica media industria della nostra regione. La competitività di queste aziende è molto spesso centrata sulla altissima specializzazione ed esperienza di un numero relativamente limitato di operatori. Allo stesso tempo, la scarsità di manodopera e lo spostamento dell'interesse lavorativo dei giovani verso altri settori sta determinando un progressivo invecchiamento di questi operatori specializzati, con conseguente forte difficolta nel ricambio generazionale. L'unione di questi fattori mette fortemente a rischio il mantenimento della competitività delle nostre aziende. Un modo per mitigare questi effetti, supportare in maniera più efficiente il lavoro degli operatori esperti e permettere un più facile apprendimento da parte dei giovani può essere realizzato attraverso l'adozione del Tutored Learning. Tramite questo approccio, il robot può essere impiegato per svolgere operazioni di supporto e dallo scarso valore aggiunto. In una normale applicazione di robotica collaborativa, l'operatore può istruire il robot affinché questo apprenda movimenti ripetitivi, ma la capacità del robot di adattare l'azione appresa a condizioni di lavoro mutevoli è molto scarsa. Inoltre, quando il robot deve apprendere un nuovo compito, l'operazione di apprendimento riparte dall'inizio, come se il robot non avesse appreso nulla dall'esperienza precedente. L'unica operazioni di base che il robot è in grado di svolgere è quella di movimento fra una configurazione e la successiva impostata dall'operatore. Con il Tutored Learning, il robot verrà dotato di un database di macro azioni che potrà apprendere e immagazzinare in memoria, per poi richiamarle e comporle per svolgere azioni più complesse. Inoltre, l'apprendimento non si baserà solo sulle istruzioni impartite dall'operatore, ma anche dall'osservazione delle azioni dell'operatore stesso, e dall'uso di algoritmi di machine learning per l'analisi dei dati e l'estrapolazione di informazioni sul tipo di azioni da eseguire a supporto della persona e sul modo di svolgerle al meglio. Un altro punto importante riguarda l'apprendimento progressivo e interattivo. Ogni qual volta il robot commetta un errore nello svolgimento di una operazione, l'operator
Dettagli del progetto
Responsabile scientifico: Gianluca Palli
Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"
Coordinatore:
ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna(Italy)
Contributo totale di progetto: Euro (EUR) 30.000,00
Durata del progetto in mesi: 12
