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Tutorial AUTOMAZIONE OGGI 124 | MAGGIO 2023 AUTOMAZIONE OGGI 446 I sensi dei robot I sensori conferiscono al robot la percezione di sé e dell’ambiente circostante. Per la misu- razione dello stato interno, i robot articolati fanno uso di encoder e sensori di coppia, come quelli rigidi; i robot continui, invece, richiedono sensori e conduttori deformabili, che non alter- nino le proprietà meccaniche. La flessibilità in- troduce un numero infinito di gradi di libertà, pertanto una ricostruzione esatta dello stato di deformazione è impossibile, si può però sti- mare tramite tecnologie sensoriali propriocet- tive, come fibre ottiche ed estensimetri lineari o a taglio. Tuttavia, sistemi esterocettivi, tra cui quelli di cattura di movimento, vengono pre- feriti in robot con base fissa per la loro stabilità e riproducibilità. Inoltre permettono di stimare simultaneamente diversi tipi di deformazione meccaniche. Le informazioni acquisite dai sensori vengono elaborate dagli algoritmi di pianificazione e di controllo. Il sistema di pianificazione genera una sequenza di azioni che consentono il rag- giungimento degli obiettivi per cui il robot è stato progettato, come afferrare un oggetto o navigare tra alcuni ostacoli. Le azioni ven- gono convertite in riferimenti per il control- lore, il quale calcola i comandi degli attuatori e chiude il ciclo. Molte tecniche di pianificazione e controllo ri- chiedono descrizioni cinematiche e dinamiche del sistema. I robot articolati sono modellati in modo simile a quelli rigidi, in quanto l’elasti- cità è concentrata e i bracci sono corpi rigidi. La configurazione di ogni braccio è descritta dalla posizione del giunto e del motore, i quali sono accoppiati da un potenziale elastico. In sostanza, un robot articolato ha un numero di gradi di libertà doppio rispetto a quello di un equivalente rigido, che non contenga gli ele- menti elastici. Invece, a causa della loro natura distribuita, la modellazione di robot continui è più complessa. Questi robot hanno infiniti gradi di libertà e descrizioni accurate sono troppo onerose, da un punto di vista computazionale, per l’uti- lizzo in tempo reale. Ai fini della pianificazione e del controllo vengono quindi impiegati mo- delli di ordine ridotto, in grado di catturare solo le caratteristiche principali del moto. Un’approssimazione utilizzata con successo è, per esempio, quella a curvatura costante, che considera solo la curvatura come stato di de- formazione e la assume costante nello spazio ma variabile nel tempo. Un’alternativa agli algoritmi basati su modelli è rappresentata da quelli guidati da dati, i quali sfruttano i metodi dell’intelligenza artifi- ciale per risolvere il problema di pianificazione o controllo. Sono anche possibili schemi ibridi, che integrano la conoscenza data da un mo- dello e dai dati. In soft robotics, il numero di attuatori è sem- pre inferiore al numero di gradi di libertà, il che rende il sistema sotto-attuato; ciò complica la pianificazione e l’esecuzione dei movimenti rispetto ai meccanismi rigidi e deve essere considerato per ottenere prestazioni soddi- sfacenti. In aggiunta, la retroazione altera la cedevolezza del sistema e tende a irrigidirlo, richiedendo approcci specifici che preservino le proprietà ad anello aperto. Un’altra sfida ri- guarda il raggiungimento dell’EI, la quale ne- cessita un utilizzo attivo dell’elasticità. Interazione sicura con l’uomo La soft robotics ha la potenzialità di rivolu- zionare numerosi settori, dalla medicina alla produzione industriale, dalla robotica sociale all’esplorazione terrestre e spaziale. Grazie alla loro morbidezza e adattabilità, infatti, i soft robot possono essere utilizzati per mani- polare oggetti fragili o sensibili, come richie- sto nella chirurgia a minima invasività, nella biologia molecolare, o nella produzione di alimenti. Un’altra applicazione promettente è quella legata alla realizzazione di nuovi sistemi indossabili, quali guanti ed esoscheletri flessi- bili, con un elevato rapporto potenza/peso, che trovano impiego in quei contesti dove non è necessaria un’assistenza attiva. Si spazia dalla riabilitazione fisica alla guida di veicoli, dall’assistenza ad anziani e disabili al supporto di lavori pesanti. Inoltre, potendosi adattare alla forma del corpo umano, i soft robot si pre- stano alla creazione di protesi personalizzate, in grado di offrire un’esperienza più conforte- vole e naturale per il paziente. Questi sistemi robotici sono anche adatti a collaborare con l’uomo nell’industria, perché garantiscono un’interazione intrinsecamente sicura grazie alla loro morbidezza. L’impiego di materiali chimicamente inerti e resistenti alla decomposizione da calore, acqua o agenti os- sidanti consente di utilizzare i soft robot anche in ambienti ostili o inaccessibili per i robot tra- dizionali, come piattaforme offshore, lo spazio o i reattori nucleari. I soft robot inoltre hanno un basso impatto ambientale, in quanto non contaminano il suolo, l’aria o l’acqua. Infine, essi possono essere integrati con altre tecno- logie emergenti, come la robotica modulare e la robotica degli sciami (swarm), per creare sistemi altamente adattabili e scalabili. Approfondimenti: Rus, D., & Tolley, M.T. (2015). Design, fabrication and control of soft robots. Nature, 521(7553), 467-475. Laschi, C., Mazzolai, B., &Cianchetti, M. (2016). Soft robo- tics: Technologies and systems pushing the boundaries of robot abilities. Science robotics, 1(1), eaah3690. Cianchetti, M., Laschi, C., Menciassi, A., &Dario, P. (2018). Biomedical applications of soft robotics. Nature Reviews Materials, 3(6), 143-153. Della Santina, C., Catalano, M. G., Bicchi, A., Ang, M., Kha- tib, O., & Siciliano, B. (2020). Soft robots. Encyclopedia of Robotics, 489-502. La soft robotics si ispira spesso alla natura per realizzare robot flessibili, per esempio sono stati fatti prototipi ispirati ai tentacoli delle piovre Fonte: foto Shutterstock