Grandi e piccoli robot possono lavorare in team

Un piccolo robot invia i dati al robot più grande per evitare superfici scivolose. I robot sono stati costruiti dalle università di Berkeley e Zurigo.
Un piccolo robot invia i dati al robot più grande per evitare superfici scivolose. I robot sono stati costruiti dalle università di Berkeley e Zurigo.

I robot quadrupedi realizzati da Boston Dynamics possono essere utilizzare per eseguire diversi compiti. BigDog può superare piccole pendenze su un terreno accidentato, ma incontrerà sicuramente qualche difficoltà in presenza di superfici scivolose, ad esempio una lastra di ghiaccio. Sebbene possano essere utilizzati sensori appositi, i ricercatori di UC Berkeley e ETH Zurich hanno scelto una soluzione alternativa e più economica: i robot minion.

Un piccolo robot, chiamato VelociRoACH, esamina il terreno e invia i dati al robot più grande, chiamato StarlETH. Quest’ultimo avanza seguendo i movimenti del più piccolo, attraverso una videocamera che inquadra il tag ottico fissato sul dorso del VelociRoACH. Il robot “sentinella” esamina la superficie e comunica al robot principale se c’è il pericolo di scivolare, ad esempio quando è presente acqua o ghiaccio. In ogni momento, StarlETH sa quindi dove mettere le zampe. Come si vede nel video, se la superficie è bagnata, StarlETH si blocca.

I piccoli VelociRoACH sono sacrificabili, essendo costruiti con componenti più economici, sostanzialmente una scheda sulla quale sono collocati i sensori e due motori DC che spingono le sei zampe. Questi robot hanno una lunghezza di circa 10 centimetri, pesano solo 35 grammi e possono essere assemblati in poco tempo. StarlETH invece è grande più o meno come un cane di taglia media e può trasportare un carico di circa 15 Kg. Il suo costo è ovviamente molto più elevato, quindi è preferibile evitare rovinose cadute.

Attualmente, il tracciamento visuale avviene ad una distanza di circa 1 metro e ad un’altezza di circa 50 centimetri. L’angolo di visione di StarlETH è di 30 gradi. Il robot scout è in grado di classificare diversi tipi di terreni con una precisione del 94%. I ricercatori prevedono in futuro di utilizzare una squadra di VelociRoACH per esaminare superfici più vaste.

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