Riassunto analitico
La cooperazione tra robot e operatore umano in ambito aziendale ha sicuramente portato ad innumerevoli vantaggi, ma ha anche introdotto nuove sfide, soprattutto dal punto di vista della sicurezza. Un robot che condivide lo stesso spazio con un uomo, infatti, può rappresentare un serio pericolo durante le fasi di lavoro in cui deve operare a stretto contatto con quest’ultimo. Per questo motivo è di vitale importanza conoscere costantemente la posizione sia del robot, sia dell’operatore nello spazio. A tal proposito, lo scopo di questo lavoro è proprio la creazione di un algoritmo che, dato come input un flusso costante di immagini proveniente da un sensore RGB-D, sia in grado di fornire in tempo reale una stima della posa 3D del robot. A differenza dell’essere umano, per il quale esistono numerosi dataset da usare come punto di partenza, per i robot, complice la molteplicità di modelli, non esiste un vero dataset di riferimento. Per questo motivo la prima parte del lavoro ha avuto come obiettivo la creazione di un ampio dataset annotato costituito da immagini di un robot registrate tramite l’utilizzo di sensori RGB-D in ambiente simulato. Il dataset creato ha rappresentato la base per il successivo processo di training di una rete neurale che, nata per la predizione della posa delle persone, è stata modificata per raggiungere il medesimo obiettivo sul modello di un robot. Una volta ottenuti risultati soddisfacenti sul dataset sintetico si è proceduto alla registrazione di un dataset con robot e sensori reali, allo scopo di testare le performance dell’algoritmo su immagini reali, le quali presentano un grado di imprecisione e rumore non riproducibili in ambiente simulato. La parte finale del lavoro si è quindi concentrata sull’ottenimento di risultati sul dataset reale comparabili a quelli della controparte sintetica. In tal senso eventuali ricerche future potrebbero innanzitutto riguardare l’utilizzo di ulteriori strumenti per rendere il dataset sintetico ancora più simile a quello reale e quindi ottenere risultati migliori proprio su quest’ultimo. Allo stesso modo, anche la creazione di un modello funzionante con un robot diverso da quello usato nel caso oggetto di studio, o di un algoritmo che sia in grado di effettuare la stima della posa di più robot presenti contemporaneamente nella stessa immagine, sono da considerare come possibile ampliamento e miglioramento del lavoro svolto.
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