Robotica autonoma - IDSIA

Area scientifica

Robotica autonoma

IDSIA svolge sia ricerca applicata che di base nel campo della robotica autonoma, spesso in intersezione con altri domini di ricerca, in particolare l’apprendimento automatico e il visual computing. L’istituto è attualmente coinvolto in numerose collaborazioni di ricerca in robotica con partner nazionali e internazionali, e lavora con robot mobili (aerei e terrestri), oltre che con la robotica industriale.
 
Responsabili di area:
Alessandro Giusti (SUPSI)
Luca Maria Gambardella (USI)

SUPSI Image Focus

I robot autonomi moderni sono dotati di sensori avanzati, come telecamere e lidar, che generano grandi volumi di dati ad alta dimensionalità. Per interpretare questi dati e abilitare comportamenti autonomi, i robot utilizzano tecniche avanzate di deep learning. Il gruppo si concentra su due sfide di ricerca principali:

  • Consentire ai robot di apprendere e adattare in modo autonomo i propri modelli di percezione tramite tecniche di apprendimento auto-supervisionato.

  • Sviluppare applicazioni per compiti nuovi e complessi, sia in ambito mobile che industriale, quando sono disponibili quantità limitate di dati per l’addestramento.

Tra i risultati significativi del passato figurano: il controllo basato sulla visione di nano droni in prossimità di persone, robot capaci di imparare a rilevare autonomamente ostacoli a lunga distanza, un quadricottero in grado di navigare su sentieri forestali e robot terrestri che stimano la transitabilità su terreni difficili. Questi progressi sono stati applicati anche in progetti di ricerca e sviluppo industriale, come sistemi adattivi di ispezione visiva della qualità per diversi prodotti.

Il gruppo concentra i propri sforzi scientifici sul miglioramento dell’intelligenza a bordo di piattaforme robotiche miniaturizzate e ultra-contenute, con l’obiettivo di raggiungere capacità paragonabili a quelle dei sistemi biologici. Sfruttando algoritmi di intelligenza artificiale all’avanguardia, la ricerca si focalizza sullo sviluppo di sistemi ciber-fisici embedded ottimizzati a bassissimo consumo energetico, di modelli di deep learning per pipeline di percezione ad alta efficienza energetica, di soluzioni di fusione di sensori multimodale a bassissimo consumo e di sistemi ciber-sicuri per Microcontroller Units (MCUs).

Grazie alla stretta collaborazione con il progetto internazionale di ricerca Parallel Ultra-Low Power (PULP Platform), il gruppo vanta solide partnership con l’ETH di Zurigo, l’Università di Bologna e il Politecnico di Torino.

Nel prossimo futuro, i robot saranno sempre più presenti nella vita quotidiana, creando una crescente domanda di macchine interattive, adattive e facili da usare, progettate per utenti non esperti. Il nostro gruppo utilizza tecniche all’avanguardia nel controllo dei robot, nell’apprendimento automatico e nell’intelligenza artificiale per sviluppare capacità avanzate di percezione e azione nei robot sociali, consentendo loro di mostrare comportamenti efficienti, prevedibili e adatti all’interazione umana in una varietà di contesti reali.

Collaborazione e pianificazione nei sistemi multi-robot

Responsabile: Jérôme Guzzi

IDSIA lavora sull’interazione tra comunicazione e coordinamento nei sistemi multi-agente, con un’attenzione particolare a gruppi misti composti da robot e umani. L’istituto studia diverse strategie algoritmiche in cui anche una comunicazione minima tra gli agenti favorisce il coordinamento del gruppo, spaziando da modelli bio-ispirati fino all’imitazione e al reinforcement learning. Le ricerche passate includono lo sviluppo di emozioni artificiali per il coordinamento multi-robot e algoritmi di navigazione robotica a misura d’uomo. Il gruppo convalida i propri risultati attraverso esperimenti sia con robot reali, sia con robot virtuali che interagiscono con persone in ambienti di Realtà Virtuale e Mista.

L’utilizzo dei robot nell’educazione è un campo di ricerca interdisciplinare di grande importanza, situato all’incrocio tra le scienze dell’educazione e la robotica. L’istituto ha preso parte al progetto Introducing People to Research in Robotics through an Extended Peer Community in Southern Switzerland, premiato con l’Optimus Agora Prize dal Fondo Nazionale Svizzero per la Ricerca Scientifica.

  • Droni

  • Robot industriali

  • Robot di servizio

  • Robot per il soccorso e la mappatura

Self-supervised prediction of the intention to interact with a service robot
G Abbate, A Giusti, V Schmuck, O Celiktutan, A Paolillo
Robotics and Autonomous Systems 171, 104568

A sim-to-real deep learning-based framework for autonomous nano-drone racing
Lorenzo Lamberti, Elia Cereda, Gabriele Abbate, Lorenzo Bellone, Victor Javier Kartsch Morinigo, Michał Barciś, Agata Barciś, Alessandro Giusti, Francesco Conti, Daniele Palossi
IEEE Robotics and Automation Letters 9 (2), 1899-1906

An outlier exposure approach to improve visual anomaly detection performance for mobile robots
D Mantegazza, A Giusti, LM Gambardella, J Guzzi
IEEE Robotics and Automation Letters 7 (4), 11354-11361

Fully onboard ai-powered human-drone pose estimation on ultralow-power autonomous flying nano-uavs
D Palossi, N Zimmerman, A Burrello, F Conti, H Müller, LM Gambardella, ...
IEEE Internet of Things Journal 9 (3), 1913-1929

Learning ground traversability from simulations
RO Chavez-Garcia, J Guzzi, LM Gambardella, A Giusti
IEEE Robotics and Automation letters 3 (3), 1695-1702

A machine learning approach to visual perception of forest trails for mobile robots
A Giusti, J Guzzi, DC Cireşan, FL He, JP Rodríguez, F Fontana, ...
IEEE Robotics and Automation Letters 1 (2), 661-667

Projects List USI-SUPSI

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