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MAGGIO 2019 AUTOMAZIONE OGGI 414 111 i sensori di parcheggio, l’avviso di cambio corsia o il riconoscimento automatico dei segnali. Tutti questi dispositivi sono installati sulle vetture di nuova omologazione per ridurre al minimo i rischi di in- cidente e agevolare la vita a bordo dell’automobile. Tra i sistemi di sicurezza per l’auto presenti ormai anche sulle utili- tarie più recenti, l’avviso di collisione frontale e posteriore è senza ombra di dubbio il sistema Adas più apprezzato. Grazie alla pre- senza di una videocamera o di un radar posto nella zona anteriore, il sistema di sicurezza Adas riconosce le situazioni di pericolo e avvisa con un segnale acustico il guidatore. Il sistema di avviso di collisione posteriore ha il medesimo funzionamento in caso di tam- ponamento e, prima dell’impatto, attiva i sistemi di sicurezza per preparare gli occupanti della vettura alla collisione. Come ci si può facilmente rendere conto, si tratta di sistemi che, opportunamente adattati alle piattaforme robotiche mobili, ne consentiranno un ra- pido sviluppo e la possibilità di gestire flotte considerevoli di mezzi mobili che, in completa autonomia, si potranno muovere all’interno degli stabilimenti di produzione. I sistemi di guida autonoma hanno la caratteristica fondamentale di dover trattare delle informazioni che provengono da un ambiente esterno decisamente non struttu- rato e dove gli elementi con cui si viene a contatto hanno evoluzioni della propria configurazione spaziale generalmente imprevedibile. Nel caso della navigazione dei robot autonomi, infatti, esiste un’ar- chitettura di elaborazione ordinariamente impiegata nell’ambito della movimentazione in ambienti non strutturati. In tale ambito Idea, dopo aver messo a punto un’architettura fles- sibile per il controllo della navigazione e l’obstacle avoidance, sta lavorando allo sviluppo di sistemi di coordinamento decentraliz- zati per il controllo di flotte di robot che, avendo una specifica missione da compiere, si interfacciano all’ambiente in cui intera- giscono costruendo in maniera dinamica il percorso migliore da intraprendere mentre, come potrebbe avvenire nel traffico di tutti i giorni, evitano collisioni e tamponamenti con altri operatori, altri robot mobili e gli elementi strutturali dell’impianto in cui si tro- vano a interagire. L’approccio adottato nella realizzazione di tali sistemi, vede l’adozione del paradigma modulare. Que- sto comporta che le piatta- forme siano state pensate sia in termini di hardware sia di software costituiti da elementi, moduli ap- punto, a se stanti che dia- logano tra loro. Da questo punto di vista, il concept della piattaforma prevede quindi l’aggregazione di un modulo di guida diffe- renziale, di un modulo di navigazione che si basa su laser, di un modulo di rico- noscimento degli ostacoli e il giusto corredo di elementi per inter- facciarsi ai sistemi di carico e scarico degli oggetti da trasportare. A livello software, l’architettura rispetta la stessa filosofia. Vale a dire che la programmazione del robot non richiede lo sviluppo di un codice monolitico, ma la predisposizione di diversi moduli che tra loro sono capaci di scambiare informazioni utili per il rag- giungimento della missione. Vi sarà dunque un ‘manager’ che, ricevuto il compito di prelevare oggetti dal magazzino per po- terli portare al punto di scarico, invierà una richiesta al modulo di pianificazione della missione. Quest’ultimo, con l’ausilio del servizio di navigazione, effettuerà il trasferimento del materiale. Nel mentre, a vigilare sul buon esito della missione, il modulo di sicurezza controllerà l’ambiente circostante con l’obiettivo di evi- tare collisioni, tamponamenti e tutto ciò che potrebbe inficiare il buon esito del lavoro. Un contesto modulare È in questo contesto modulare che Idea sta portando avanti la sua attività di ricerca per inserire gli elementi di vantaggio delle tecnologie Adas, con l’obiettivo di adottare strategie di ‘collision detention’ e mantenitori di distanza per efficientare le attività, evitando di vedere robot fermi in attesa del ripristino delle condi- zioni ottimali di navigazione. Per rendersi conto della validità di questa scelta basti pensare all’effetto di arresto delle piattaforme tutte le volte che viene erroneamente lasciato un oggetto sul per- corso prefissato da parte di qualche addetto alla produzione. Ciò che si può notare è che il robot resta fermo in attesa che qualcuno ripristini il passaggio. L’architettura decisionale di un AGV, basata sulla suddivisione di compiti tra strategica, tattica e operativa, può quindi essere traslata su un livello più localizzato per quel che riguarda la mi- glior interpretazione degli ostacoli al fine di garantire la sicurezza nell’interoperabilità con i lavoratori, e più decentrata a mezzo di applicativi cloud per gli addestramenti e le strategie risolutive. L’impiego, quindi, di determinate tecnologie automotive spinge a destrutturare l’ambiente operativo dell’AGV semplificando l’in- stallazione e limitando l’impatto con l’immobile, soprattutto per le raccomandazioni di sicurezza. Purtroppo è sempre necessario attualmente garantire il massimo livello di intervento al fine di evi- tare infortuni al personale, ma la prospettiva di avere un sistema che abbia la capacità di valutare preventivamente la presenza e il movimento di elementi non monitorati (come operai o altri mezzi non AGV) aumenta indubbiamente i livelli di sicurezza. Tali com- piti erano già svolti da sistemi basati su telecamere e Lidar, ma con costi solitamente molto alti, a parità di robustezza e affidabilità. Invece un insieme di telecamere di buona risoluzione insieme a dispositivi appositamente studiati per l’analisi delle immagini e per il deep learning, come gli Nvida Drive PX o i MobiEye, pos- sono avere un impatto economico importante per le economie di scala a cui vanno incontro. Da ultimo, le tecnologie di cloud com- puting possono contribuire attivamente all’addestramento delle macchine locali, mediante l’applicazione dei paradigmi dell’In- dustria 4.0 alle informazioni che il veicolo AGV-Adas acquisisce e inoltra. Ovviamente, si tratta di un addestramento della propria conoscenza a bassa frequenza, ma che in via conservativa può ga- rantire il riconoscimento di nuovi oggetti e situazioni formulando un’opportuna tattica di risoluzione del percorso, che il supervisore può estendere a tutto l’insieme di dispositivi. Aumentando la de- strutturazione, si evince che il costo del singolo AGV possa ridursi e trovare impiego in situazioni anche a medio regime di disloca- zione logistica, garantendo comunque buone prestazioni delle reti neurali grazie alla connessione remota e alla delocalizzazione delle informazioni, regolamento di riservatezza permettendo. • Idea - www.idea-on-line.it