Bin picking e la pelle robotica

Bin picking e la pelle robotica

Il “bin picking” è un po’ come quando devi cercare e prendere un giocattolo da una scatola piena di tanti altri giocattoli. Nelle fabbriche, ci sono robot speciali che fanno qualcosa di simile: devono prendere pezzi o oggetti da una cassa o un contenitore dove questi oggetti sono tutti mischiati e disordinati.

Immagina una scatola piena di mattoncini Lego di forme e colori diversi. Se ti chiedo di trovare e prendere solo i mattoncini rossi, dovresti guardare nella scatola, riconoscere i pezzi rossi e prenderli uno per uno. Questo è ciò che fanno questi robot: usano telecamere e sensori speciali per “guardare” nella cassa, riconoscere i pezzi che devono prendere, e poi usano un braccio meccanico per afferrarli e spostarli dove servono.

È un lavoro importante perché aiuta a velocizzare la produzione in fabbrica e riduce gli errori che potrebbero fare le persone nel cercare e prendere tanti pezzi piccoli e simili tra loro.

Il ruolo dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (IA) ha cambiato molto il processo di bin picking negli ultimi anni, rendendolo più intelligente e veloce.

Prima, i robot avevano difficoltà a capire cosa c’era nella cassa se gli oggetti erano disordinati o sovrapposti. Con l’IA, è come se avessero occhiali speciali che li aiutano a vedere e riconoscere meglio gli oggetti, anche se sono in posizioni strane o nascosti sotto altri oggetti.

I robot di prima potevano sbagliare nel prendere gli oggetti, magari afferrando due pezzi invece di uno. L’IA ha insegnato ai robot a essere più precisi, un po’ come imparare a usare le bacchette per mangiare sushi senza farlo cadere.

Ora, con l’IA, i robot imparano dai loro errori. Se prima i robot potevano lavorare solo con oggetti che conoscevano, ora, grazie all’IA, possono adattarsi a nuovi oggetti che non hanno mai visto prima.

Il bin picking, grazie all’intelligenza artificiale, ha trovato molte applicazioni innovative in diversi settori industriali. Nelle fabbriche di automobili, il bin picking viene usato per prendere e posizionare pezzi come viti, bulloni, o piccole parti del motore.

Immagina un robot che assembla smartphone o computer. Nel bin picking, i robot sono usati per maneggiare componenti molto piccoli, come microchip o batterie, con grande precisione. Nel settore farmaceutico, i robot possono usare il bin picking per maneggiare pillole o flaconi di medicina. È un po’ come avere un farmacista robotico che organizza le medicine. Anche nell’industria alimentare ci sono usi innovativi, come selezionare frutta e verdura da imballare. Il robot può distinguere, per esempio, una mela matura da una non matura. Nei magazzini, il bin picking aiuta a ordinare e spostare prodotti di varie forme e dimensioni, come se il robot fosse un magazziniere che organizza gli scaffali.

Sfide da superare

I robot incontrano alcune difficoltà nel riconoscere e manipolare oggetti in ambienti disordinati, proprio come potresti avere difficoltà a trovare un giocattolo specifico in una stanza piena di giocattoli sparsi ovunque.

Immagina di cercare un mattoncino Lego specifico in una scatola piena di mattoncini tutti accatastati. I robot a volte fanno fatica quando gli oggetti sono uno sopra l’altro o nascosti. Se in una scatola ci sono giocattoli di tutte le forme e dimensioni, può essere difficile trovare subito quello che cerchi. Allo stesso modo, i robot possono avere difficoltà a riconoscere e prendere oggetti molto diversi tra loro. I robot possono avere problemi se la luce nell’ambiente cambia, rendendo difficile “vedere” gli oggetti.

Alcuni oggetti, come quelli in plastica trasparente o metallo lucido, possono confondere i sensori del robot. È un po’ come cercare di trovare un bicchiere di vetro trasparente in mezzo a tanti altri oggetti. A volte, prendere un oggetto senza muovere o rovesciare gli altri intorno può essere difficile.

Ci sono alcune soluzioni interessanti e curiose che gli ingegneri e gli scienziati hanno trovato per aiutare i robot a superare le difficoltà nel riconoscere e manipolare oggetti in ambienti disordinati.

L’uso di telecamere 3D e sensori avanzati permette di vedere in 3D. Questo aiuta i robot a capire meglio dove si trovano gli oggetti, anche se sono sovrapposti o in posizioni complicate. Alcuni robot hanno bracci che possono muoversi in molti modi diversi, proprio come gli animali marini come i polpi. Questo li aiuta a raggiungere oggetti in posti difficili. A volte, più robot lavorano insieme. È come avere una squadra dove ogni giocatore ha un ruolo diverso. Alcuni robot possono essere bravi a trovare gli oggetti, mentre altri sono bravi a prenderli.

Le pelli robotiche

Immagina che il robot abbia una pelle speciale che può sentire gli oggetti, un po’ come quando tocchi qualcosa con le mani per capire di che cosa si tratta. Queste pelli robotiche aiutano a capire quanto forte afferrare un oggetto senza danneggiarlo.

Le “pelli robotiche sensibili al tatto” sono davvero affascinanti. Sono una tecnologia avanzata che dà ai robot una specie di “senso del tatto“, molto simile a quello che abbiamo noi umani.

Queste pelli sono fatte di materiali speciali che possono sentire la pressione, il calore e a volte anche la texture (cioè come è fatta la superficie) di un oggetto. Sono come dei sensori molto sensibili che coprono le parti del robot che toccano gli oggetti, come le “mani” o i “dita” del robot.

Quando il robot tocca un oggetto, questa pelle artificiale rileva quanta forza sta usando e manda queste informazioni al “cervello” del robot. È come quando tocchi una tazza di caffè calda: capisci che è calda e che devi essere attento a non stringerla troppo forte.

Queste pelli aiutano i robot a fare lavori delicati, come prendere un uovo senza romperlo o assemblare parti piccole di un dispositivo elettronico senza danneggiarle. Danno al robot la capacità di adattare la sua presa in base a quanto l’oggetto è fragile o scivoloso. Le ricerche recenti sulle pelli robotiche sensibili al tatto hanno portato a sviluppi interessanti. Queste “pelli” sono create con materiali speciali che permettono ai robot di rilevare la pressione, il calore e talvolta anche la texture degli oggetti, proprio come fa la pelle umana.

Un aspetto rilevante di queste tecnologie è la loro semplicità di fabbricazione, che le rende facilmente adattabili per coprire ampie superfici e per essere prodotte in grandi quantità. Mentre i sensori diventano sempre più simili alla pelle umana, diventa fondamentale rendere i robot più intelligenti nel rispondere ai dati che ricevono dai sensori. Questo significa che i progressi nei sensori e nell’intelligenza artificiale devono andare di pari passo per ottimizzare le capacità dei robot​.

Per approfondire questo argomento consulta la tesi

Panoramica sulla Componentistica e Configurazione di Pelle Robotica Multimodale

Pelli ioniche

La pelle ionica è un materiale avanzato progettato per imitare le proprietà tattili e sensoriali della pelle umana, utilizzando la conduzione ionica per rilevare variazioni di pressione, allungamento, e altre stimolazioni meccaniche. A differenza delle pelli elettroniche convenzionali, che si basano sulla conduzione elettronica attraverso metalli o semiconduttori, le pelli ioniche sfruttano la mobilità degli ioni all’interno di un materiale morbido e flessibile, come un idrogel o un ionogel.

Questi materiali possono essere progettati con caratteristiche specifiche, come la capacità di autoguarigione, l’estensibilità e la trasparenza, rendendoli ideali per applicazioni avanzate nella robotica morbida, nelle protesi e nell’interfaccia uomo-macchina. Le pelli ioniche sono in grado di mimare la capacità di percezione tattile della pelle umana, rilevando stimoli come la pressione leggera, le vibrazioni, e persino la texture degli oggetti. Questa sensibilità è ottenuta grazie alla loro composizione unica, che permette un cambio di proprietà fisiche o chimiche in risposta a stimoli esterni, trasducendo queste variazioni in segnali elettrici rilevabili.

L’introduzione di rigide scanalature periodiche o di strutture modulate all’interno dell’idrogel mira a ottimizzare la sensibilità e l’accuratezza del rilevamento, simulando la struttura e la funzionalità delle punte delle dita umane. Ciò permette alle pelli ioniche di superare alcune delle sfide associate alla realizzazione di sensori tattili artificiali, compresa la difficoltà di bilanciare tra la conformità strutturale e l’accuratezza nella rilevazione della pressione senza essere influenzati da distorsioni o allungamenti.

Per ulteriori approfondimenti sull’argomento delle pelli ioniche consulta

Non-equilibrium-Growing Aesthetic Ionic Skin for Fingertip-Like Strain-Undisturbed Tactile Sensation and Texture Recognition