{"id":20508,"date":"2022-11-25T10:59:09","date_gmt":"2022-11-25T09:59:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/?p=20508"},"modified":"2025-04-10T11:48:54","modified_gmt":"2025-04-10T09:48:54","slug":"unitree-robotics-i-ricercatori-della-carnegie-mellon-university-insegnano-ai-robot-cani-a-coordinare-i-loro-arti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.generationrobots.com\/blog\/it\/unitree-robotics-i-ricercatori-della-carnegie-mellon-university-insegnano-ai-robot-cani-a-coordinare-i-loro-arti\/","title":{"rendered":"Unitree Robotics: i ricercatori della Carnegie Mellon University insegnano ai robot-cani a coordinare i loro arti"},"content":{"rendered":"\t\t
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Negli ultimi anni, le prestazioni dei robot quadrupedi<\/strong> hanno registrato un continuo miglioramento, anche su terreni irregolari<\/strong>. Oggi i robot mobili sono perfettamente adatti a missioni di ispezione<\/strong>, sebbene inizialmente non fossero stati progettati per operazioni di presa. Gli ingegneri che si occupano di robot quadrupedi spesso integrano delle periferiche esterne; questo permette di moltiplicare il numero di operazioni che i robot sono capaci di svolgere. E ci\u00f2 che fanno i robotisti presso Unitree Robotics<\/a><\/strong>, un vero leader sul mercato che si occupa di progettazione di robot-cani. Grazie all’IA e ai numerosi sensori disponibili sul mercato, \u00e8 ormai possibile insegnare a un robot-cane non solo a raccogliere degli oggetti<\/strong> e premere pulsanti<\/strong>, ma anche a svolgere compiti ancora piu complessi.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Un’universit\u00e0 americana utilizza la \u201cpolitica unificata\u201d per coordinare un braccio manipolatore con il robot Go1 di Unitree Robotics<\/h2>

Il braccio robotico pu\u00f2 aumentare notevolmente il campo di applicazioni dei robot quadrupedi.<\/p>

Il metodo base per i quadrupedi dotati di un braccio robotico consiste nel far in modo che il controller gestisca separatamente la camminata e la prensione. Questo metodo, per\u00f2, non \u00e8 il migliore in quanto richiede molto tempo e molti sforzi per essere implementato. In pi\u00f9, il rischio di commettere errori che possono propagarsi tra i vari moduli e la probabilit\u00e0 di movimenti a scatti sono elevati.<\/p>

Per affrontare questa problematica, la Carnegie Mellon University di Pittsburgh<\/strong> ha deciso di adottare l\u2019apprendimento per rinforzo e testare un sistema basato su una politica unificata<\/strong> in grado di controllare l\u2019intero sistema (quadrupede + braccio). Questo approccio consente di ottenere movimenti pi\u00f9 fluidi, pi\u00f9 precisi e una migliore coordinazione bracci\/zampe.<\/p>

Nel progetto, condotto da due studenti e dal loro professore, \u00e8 stato utilizzato il robot Go1<\/a><\/strong> di Unitree Robotics, noto per la sua affidabilit\u00e0 e le sue ottime prestazioni a un costo contenuto. Il braccio montato sul robot \u00e8 il WidowX 250<\/a> (a 6 assi) della Trossen Robotics.<\/p>

L\u2019esperimento ha dimostrato che il sistema con politica unificata permette di ottenere comportamenti agili e dinamici in diverse situazioni.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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