Un controller ispirato alle piante che potrebbe agevolare l'operazione di bracci robotici in ambienti reali.

5 giugno 2023 caratteristica

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di Ingrid Fadelli, Tech Xplore

Molti dei sistemi robotici esistenti traggono ispirazione dalla natura, riproducendo artificialmente processi biologici, strutture naturali e comportamenti animali per raggiungere obiettivi specifici. Ciò perché gli animali e le piante sono dotati di abilità che li aiutano a sopravvivere nei rispettivi ambienti, e che potrebbero migliorare le prestazioni dei robot anche al di fuori dei laboratori.

Ricercatori del Brain-Inspired Robotics (BRAIR) Lab, BioRobotics Institute della Scuola Superiore Sant'Anna in Italia e della National University of Singapore hanno recentemente sviluppato un controllore ispirato alle piante che potrebbe migliorare le prestazioni dei bracci robotici in ambienti reali non strutturati. Questo controller, presentato in un articolo presentato alla conferenza IEEE RoboSoft 2023 a Singapore e selezionato tra i finalisti per il premio miglior articolo studentesco, permette specificamente ai bracci robotici di completare compiti che implicano il raggiungimento di posizioni o oggetti specifici nel loro ambiente circostante.

'I bracci robotici morbidi sono una nuova generazione di manipolatori robotici che traggono ispirazione dalle avanzate capacità di manipolazione illustrate da organismi 'senza ossa', come tentacoli di polpo, trombe di elefante, piante, ecc.,' ha detto a Tech Xplore Enrico Donato, uno dei ricercatori che ha condotto lo studio. 'La traduzione di queste tecniche in soluzioni di ingegneria porta a sistemi costituiti da materiali leggeri flessibili che possono subire una deformazione elastica liscia per produrre movimenti duttili e agili. Grazie a queste caratteristiche desiderabili, questi sistemi si conformano alle superfici e mostrano una robustezza fisica e un'operatività sicura per gli esseri umani a potenziale basso costo.'

Anche se i bracci robotici morbidi potrebbero essere applicati a una vasta gamma di problemi del mondo reale, potrebbero essere particolarmente utili per automatizzare compiti che implicano il raggiungimento di posizioni desiderate che potrebbero essere inaccessibili ai robot rigidi. Molti team di ricerca hanno recentemente cercato di sviluppare controller che permettano a questi bracci flessibili di affrontare efficacemente questi compiti.

'In generale, il funzionamento di tali controller si basa su formulazioni computazionali che possono creare una mappatura valida tra due spazi operativi del robot, ovvero lo spazio di attività e lo spazio di attuazione', ha spiegato Donato. 'Tuttavia, il corretto funzionamento di questi controller si basa principalmente su feedback visivi, il che limita la loro validità all'interno degli ambienti di laboratorio, limitando la dispiegabilità di questi sistemi in ambienti naturali e dinamici. Questo articolo è il primo tentativo di superare questa limitazione non affrontata ed estendere la portata di questi sistemi agli ambienti non strutturati.'

Dato che la maggior parte dei controller esistenti per i bracci robotici morbidi è stata trovata principalmente efficace negli ambienti di laboratorio, Donato e i suoi colleghi hanno deciso di creare un nuovo tipo di controller che potesse essere applicabile anche in ambienti del mondo reale. Il controller proposto si ispira ai movimenti e al comportamento delle piante.

'Contrariamente alla comune opinione che le piante non si muovano, queste si muovono attivamente e deliberatamente da un punto all'altro utilizzando strategie di movimento basate sulla crescita,' ha detto Donato. 'Queste strategie sono così efficaci che le piante possono colonizzare quasi tutti gli habitat del pianeta, una capacità che manca nel regno animale. Interessante, a differenza degli animali, le strategie di movimento delle piante non derivano da un sistema nervoso centrale, ma piuttosto da sofisticati meccanismi di calcolo decentralizzati.'

La strategia di controllo che sta alla base del funzionamento del controller dei ricercatori cerca di replicare i sofisticati meccanismi decentralizzati che sottendono ai movimenti delle piante. Il team ha specificamente utilizzato strumenti di intelligenza artificiale basati su comportamento, che consistono in agenti di calcolo decentralizzati combinati in una struttura dal basso verso l'alto.

'La novità del nostro controller bio-ispirato consiste nella sua semplicità, in cui sfruttiamo le funzionalità meccaniche fondamentali del braccio robotico morbido per generare il comportamento di raggiungimento complessivo,' ha detto Donato. 'In particolare, il braccio robotico morbido è composto da un'organizzazione ridondante di moduli morbidi, ciascuno dei quali è attivato attraverso un trio di attuatori radialmente disposti. È ben noto che per tale configurazione, il sistema può generare sei principali direzioni di curvatura.'

The computing agents underpinning the functioning of the team's controller exploit the amplitude and timing the actuator configuration to reproduce two different type of plant movements, known as circumnutation and phototropism. Circumnutations are oscillations commonly observed in plants, while phototropism are directional movements that bring a plant's branches or leaves closer to the light.

The controller created by Donato and his colleagues can switch between these two behaviors, achieving the sequential control of robotic arms spanning across two stages. The first of these stages is an exploration phase, where the arms explore their surroundings, while the second is a reaching phase, where they move to reach a desired location or object.

'Perhaps the most important take-away from this particular work is that this is the first time redundant soft robot arms have been enabled reaching capabilities outside of the laboratory environment, with a very simple control framework,' Donato said. 'Furthermore, the controller is applicable to any soft robot arm provided a similar actuation arrangement. This is a step towards the use of embedded sensing and distributed control strategies in continuum and soft robots.'

So far, the researchers tested their controller in a series of tests, using a modular cable-driven, lightweight and soft robotic arm with 9 degrees of freedom (9-DoF). Their results were highly promising, as the controller allowed the arm to both explore its surroundings and reach a target location more effectively than other control strategies proposed in the past.

In the future, the new controller could be applied to other soft robotic arms and tested in both laboratory and real-world settings, to further assess its ability to deal with dynamic environmental changes. Meanwhile, Donato and his colleagues plan to develop their control strategy further, so that it can produce additional robotic arm movements and behaviors.

'We are currently looking to enhance the capabilities of the controller to enable more complex behaviors such as target tracking, whole-arm twining, etc., to enable such systems to function in natural environments for long periods of time,' Donato added.

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