Robotics Item Picker, la soluzione preconfigurata da ABB che consente, grazie all’intelligenza artificiale, di automatizzare completamente azioni complesse di manipolazione di oggetti di varie forme e consistenze.
ABB adotta un approccio concreto nell’applicare l’AI ai suoi robot industriali. In particolare, punta a soluzioni capaci di apprendere dal mondo reale e di modificare i loro comportamenti per rendere più efficienti processi produttivi e logistici.
di Riccardo Oldani
Il connubio tra robotica e intelligenza artificiale sta diventando sempre più stretto e irrinunciabile. Se infatti il deep learning e altre tecniche di AI, compresa quella generativa, stanno raggiungendo risultati sorprendenti nell’interpretare i dati e fornire risposte a problemi difficili, i robot si dimostrano ogni giorno più efficaci nello svolgere azioni complesse. Messe insieme queste due tecnologie possono quindi costituire la mente e il braccio di sistemi che operano nella realtà in modo sempre più autonomo, anche in ambienti mutevoli o popolati di persone, con cui possono collaborare e interagire.
E se da un lato diversi colossi dell’IT che guidano lo sviluppo dell’intelligenza artificiale hanno cominciato a investire nello sviluppo di robot, dall’altro vediamo come grandi gruppi della robotica stiano compiendo un grande sforzo per applicare al meglio l’AI ai loro prodotti. E, detto per inciso, in termini di utilizzi per l’industria è molto più probabile che siano questi ultimi, che hanno una maggiore conoscenza dei problemi produttivi, ad approdare alle risposte più interessanti per il comparto manifatturiero.
Michele Pedretti, market development manager & channel manager robotics di ABB Italia.
INVESTIMENTI MIRATI
Ne è una prova l’impegno di ABB Robotics, la divisione del gruppo ABB attiva a tutto tondo nell’automazione industriale, che ha fatto grandi investimenti per una serie di soluzioni di intelligenza artificiale capaci di potenziare i suoi robot. Tra queste, la tecnologia VSLAM, che rende intelligente la navigazione dei robot mobili, e l’Item Picker, un sistema avanzato che potenzia in modo esponenziale la capacità dei bracci antropomorfi di afferrare e manipolari oggetti eterogenei, anche molto differenti tra loro: una soluzione sempre più richiesta nella logistica o nelle aziende che producono prodotti altamente customizzati.
Queste novità, insieme a molte altre soluzioni e prodotti sviluppati da ABB per i suoi robot, sono visibili alla 34.BI-MU, in scena dal 9 al 12 ottobre a fieramilano Rho, e in particolare nella sezione RobotHeart della manifestazione, dove si concentrano i principali protagonisti della robotica in Italia (padiglione 13, stand D03).
Il sistema di autoapprendimento dell’Item Picker gli consente di imparare a classificare nuovi oggetti e capire come afferrarli in un’applicazione di pick & place.
IMPARARE DALL’ESPERIENZA
“ABB ha scelto un percorso molto concreto per abilitare e implementare l’intelligenza artificiale alla robotica”, ci dice Michele Pedretti, market development manager & channel manager robotics del gruppo in Italia. “Di AI oggi parlano tutti, ma spesso non correttamente. È fuorviante, per esempio, etichettare come tale la pura e semplice e sola analisi dei big data, come fanno in tanti. I due esempi applicativi che portiamo quest’anno a RobotHeart, l’area della fiera BI-MU dedicata al mondo della robotica, sono invece dimostrazioni concrete di soluzioni capaci di un apprendimento continuo e, quindi, di fornire risposte che si aggiornano e cambiano in tempo reale. Si basano, in particolare, su dati raccolti da sensori o telecamere e che vengono analizzati e interpretati sul momento”.
In altre parole, questi sistemi sono in grado di percepire che cosa avviene nell’ambiente in cui si trovano, riconoscere oggetti, aree e “reagire/adattarsi” di conseguenza a situazioni non precodificate in un software o in un algoritmo. Insomma, si adattano e si aggiornano rispondendo alle sollecitazioni ambientali.
Partiamo dal Robotics Item Picker, una soluzione preconfigurata da ABB che consiste in un braccio robotico leggero ad alta velocità, un sensore di visione industriale proprietario, tool di presa e una solida soluzione di intelligenza artificiale che consente di automatizzare completamente azioni complesse di manipolazione di oggetti di varie forme e consistenze.
“L’Item Picker”, spiega Pedretti, “è una combinazione di sistemi di visione e di robotica che, grazie all’intelligenza artificiale applicata alle immagini raccolte, è in grado di autoapprendere mediante un processo di analisi primaria le forme degli oggetti e le loro posizioni, per scegliere poi la postura migliore per afferrarli. Il sistema di visione inquadra gli oggetti e poi il robot, sulla base delle immagini esaminate, decide come afferrarli e manipolarli. Se, in caso di nuovo oggetto, non ci riesce al primo tentativo, corregge le sue posizioni e parametri fino ad avere successo”.
Due robot mobili ABB equipaggiati con il sistema di navigazione VSLAM. Si basa sull’impiego di telecamere che “vedono” l’ambiente e di AI che consente di memorizzarlo.
ACCRESCERE LE CONOSCENZE
Per spiegarsi meglio, Pedretti ricorre a un semplice esempio. “Supponiamo di presentare al robot tre oggetti: una busta, una scatola e un sacchetto di plastica. Il robot riconosce i differenti oggetti e li classifica come ‘noti’, trattandoli in fase di approccio e prelievo come da parametri definiti. Aggiungendo oggetti simili, ma non uguali ai tre precedenti, la soluzione Robotics Item Picker cercherà di abbinare l’oggetto nuovo a quello noto che ritiene più simile, in modo da adottare la stessa strategia di presa ed effettuando più tentativi in caso di ‘mancata presa’. Sostanzialmente il software di visione proprietario ABB è in grado di adattarsi ad alcune variazioni di forme e dimensioni degli articoli senza conoscenze preliminari”.
Dal funzionamento dell’Item Picker emerge l’idea che ABB ha dell’intelligenza artificiale applicata alla robotica: “Una tecnologia”, dice Pedretti, “in grado di rielaborare le informazioni di cui dispone, e che acquisisce nel tempo, per trovare autonomamente soluzioni a nuovi problemi. Al contrario, un software programmato in ogni dettaglio per prevedere ogni possibile alternativa per il robot non può essere considerato una ‘vera’ intelligenza artificiale”.
Marco Locatelli, AMR & construction sales and market development manager di ABB Robotics Italia.
L’APPLICAZIONE AI ROBOT MOBILI
Che cosa succede invece con i robot mobili, gli AMR? In che modo ABB Robotics ha deciso di declinare questa sua idea di intelligenza artificiale per migliorarne il funzionamento? A parlarcene è Marco Locatelli, AMR & construction sales and market development manager. “Ogni nostro AMR”, ci dice, “è dotato di una cinematica che si basa sui dati provenienti da sei telecamere. Queste permettono di combinare semantiche di oggetti che vengono convertiti in nuvole di punti. In altre parole, il robot è in grado di riconoscere un certo numero di oggetti, per esempio uno scaffale o una persona, e di dargli un nome. Partendo da queste conoscenze e da questa semantica di base, è poi capace di riconoscere anche altri oggetti che non ha mai visto prima, rielaborando con un sistema di AI e machine learning le informazioni di cui già dispone nella sua libreria”.
Una volta che l’AMR ha imparato a conoscere un ambiente attraverso le immagini acquisite è in grado di muoversi al suo interno, con grandi vantaggi rispetto ad altre soluzioni sul mercato. Ricorda infatti Locatelli: “Con la nostra tecnologia VSLAM non servono, per esempio, infrastrutture fisiche installate nel sito, come sensori o antenne, per guidare gli AMR. È l’ambiente stesso che diventa il punto di riferimento dei robot mobili. Inoltre, gli oggetti riconosciuti e collocati nella mappa dell’ambiente vengono convertiti in nuvole di punti, che vengono archiviate sul server. Non viene quindi archiviata alcuna immagine, né di cose né di persone, per cui la nostra soluzione rispetta anche in pieno la normativa GDPR per la tutela della privacy”.
Gli AMR di ABB con tecnologia VSLAM possono muoversi con diversi gradi di autonomia in qualsiasi applicazione produttiva, dall’automotive alla gestione automatica del magazzino.
UNA NAVIGAZIONE SEMPRE PIÙ PRECISA
Il sistema di navigazione VSLAM è entrato nel mondo ABB con la recente acquisizione della startup svizzera Sevensense, che lo ha sviluppato e che ora è completamente integrata nel gruppo. Oggi, il lavoro di sviluppo mira a introdurre la tecnologia su tutto il portfolio di robot mobili ABB, secondo una roadmap predefinita.
“Un altro sforzo”, aggiunge Locatelli, “punta a portare tutto il sistema di navigazione all’interno di un concetto di sicurezza totale. Secondo le attuali normative, le telecamere non sono contemplate tra gli strumenti utilizzabili in un sistema di sicurezza certificato, e quindi utilizzabili in un ambiente industriale completamente destrutturato. Quindi l’idea è integrare le telecamere con laser scanner, che invece sono contemplati nelle certificazioni di sicurezza e sono in grado di misurare con la massima precisione le distanze tra gli oggetti. Questo ci porterà ad avere un sistema di ‘obstacle avoidance’ intrinsecamente sicuro e certificato, perché sempre in grado di valutare con una misura precisa se il robot mobile può passare in mezzo a due ostacoli, per esempio una parete e un oggetto”.
Vediamo insomma sviluppi che vanno nella stessa direzione dei sistemi a guida autonoma adottati per le auto, ma sempre tenendo in mente le necessità dell’impiego in uno stabilimento industriale. “Quando parliamo di autonomia dei nostri AMR”, osserva Locatelli, “lo facciamo sempre considerando che la principale preoccupazione per il loro impiego in una realtà produttiva è il rispetto dei tempi ciclo di cui il cliente ha bisogno, che vengono calcolati sulla base della più breve distanza da percorrere. In una linea automotive, per esempio, gli AMR seguiranno percorsi predefiniti con una minima autonomia, ma in un’altra situazione, per esempio l’impiego in un fine linea con il compito di trasporto gli oggetti prodotti verso il magazzino, grazie alla loro flessibilità intrinseca, le flotte di robot mobili potrebbero avere più libertà di movimento”.
Tra l’altro, il sistema VSLAM è in grado di costruire e aggiornare costantemente la mappa degli ambienti in cui si muovono gli AMR e di condividerla tra tutti i mezzi che compongono la flotta. Se viene quindi posizionato un ostacolo lungo il percorso migliore, i robot lo sanno in tempo reale e avranno gli strumenti per modificare in autonomia il loro percorso.
La tecnologia VSLAM trasforma gli oggetti “visti” dalle telecamere in nuvole di punti, con cui vengono costruite mappe degli ambienti condivise tra tutti gli AMR impiegati.
INTEGRAZIONE, FLESSIBILITÀ, SEMPLICITÀ
Ma perché un’azienda, impegnata nella produzione o nella logistica, dovrebbe scegliere soluzioni di robotica integrata con l’intelligenza artificiale? “Perché”, risponde Pedretti, “sono pensate per attività complesse, che sono quelle più difficili da automatizzare. Situazioni in cui non serve tanto la velocità di esecuzione quanto piuttosto un’estrema flessibilità e capacità di collaborare direttamente con gli operatori. Quindi il loro potenziale è di semplificare enormemente le attività in azienda. In effetti, ‘integrazione’, ‘flessibilità’ e ‘semplicità’ sono i tre termini che riassumono l’idea di intelligenza artificiale di ABB Robotics”.
I due esempi visibili alla BI-MU, quello della tecnologia VSLAM per gli AMR e il Robot Picker, sono quindi due declinazioni di un impegno di ricerca e sviluppo molto più ampio, reso possibile da grandi investimenti con cui, ricorda Pedretti, vogliamo “generare innovazione tecnologica capace di risolvere problemi sempre più complessi, che un tempo non era possibile automatizzare. Soluzioni in cui la presenza dell’intelligenza artificiale deve essere riconoscibile a prima vista e tangibile e che, quindi, sono capaci di accrescere le loro conoscenze nel tempo e di adattare il loro comportamento di conseguenza”.
L’integrazione tra sistema di visione e intelligenza artificiale rende possibile al Robotics Item Picker di ABB di definire in autonomia movimenti e posizioni di presa anche per oggetti con consistenze non rigide o geometrie particolari.
SEMPLICI ANCHE DA UTILIZZARE
Per quanto l’integrazione tra AI e robot porti alla nascita di soluzioni innovative e complesse, il loro utilizzo è relativamente semplice. “Attenzione però”, avverte Locatelli, “stiamo parlando di applicazioni ‘ready-to-use’ con la necessità di un periodo di autoapprendimento e di learning prima di renderle operative in una realtà produttiva. A questo si deve aggiungere la formazione mirata del personale. Pensiamo agli AMR”.
“Per gestirli abbiamo sviluppato la piattaforma AMR Studio, una suite che consente di programmare i robot mobili, e in particolare i percorsi e le missioni in un ambiente conosciuto. Poi abbiamo AMR Studio Fleet Manager, un software che consente di tenere sotto controllo l’intera flotta, con tanto di diagnostica, verifica degli errori e troubleshooting. Sono programmi potenti che bisogna imparare a usare, ed è per questo che forniamo anche la formazione specifica alle aziende che li adottano”.
Un percorso difficile? No, in realtà, molto più diretto e immediato rispetto all’impiego di soluzioni tradizionali, perché l’intelligenza artificiale semplifica molto utilizzi e funzioni. “Il percorso di apprendimento è rapido”, assicura Locatelli, “e il sistema è infinitamente meno complesso rispetto all’adozione di un sistema di navigazione da mercato, che richiede competenze e formazione molto più approfondite. Inoltre, le nostre soluzioni semplificano moltissimo il commissioning, i cui tempi si riducono drasticamente, di almeno il 20%”.
È prevista poi una formazione per chi deve a sua volta formare le persone che utilizzano questi sistemi, pensata tenendo in mente le esigenze dei system integrator. “Sono i nostri primi clienti”, conclude Pedretti, “ed è fondamentale per noi dare loro tutti gli strumenti per conoscere, gestire e implementare le nostre soluzioni di robotica e AI in una realtà produttiva o logistica”. © TECN’È
Le soluzioni di robotica e AI di ABB sono rapide da implementare nelle aziende e facilmente gestibili dopo un breve periodo di formazione per il personale.
