Navigazione robot

Obiettivo: consentire a robot in ambito manifatturiero di compiere mappatura, localizzazione e navigazione autonoma
Use case

JinZone

Algoritmi implementati

Ricostruzione ambiente

Algoritmo di ricostruzione oggetti a partire da immagini - SIFT (Scale-invariant feature transform)

Calcolo percorsi ottimali

Algoritmo A* per calcolo e programmazione di percorsi ottimali

Reasoner semantico

Reasoner e controller proprietario di Elif Lab, capace di gestire in maniera armoniosa le informazioni provenienti dai movimenti e dagli stimoli esterni e di generare dinamicamente e in modo adattivo sequenze di azioni per raggiungere il risultato desiderato

Explainability

Componente semantica che consente la comunicazione trasparente delle scelte del robot e permette al robot di assorbire le indicazioni degli operatori e degli utenti

Vuoi conoscere più in dettaglio il nostro approccio all’intelligenza artificiale e allo sviluppo software per la robotica?
Visita il nostro sito web dedicato: https://robotics.eliflab.com

JinZone

JinZone è un progetto che mira a creare un servizio in grado di supportare robot in ambito manifatturiero, nelle fasi di mappatura, localizzazione e navigazione. 

Combina tecniche consolidate di intelligenza artificiale con uno strato proprietario di reasoner e orchestratore sviluppato da Elif Lab, che sfrutta modelli della mente affermati in psicologia e filosofia e la loro formalizzazione matematico-algoritmica proprietaria per creare un nuovo paradigma di AI.

In questo modo, Jinzone mantiene i vantaggi di tecnologie di navigazione note, ma può sfruttare un ulteriore strato di astrazione, ragionamento e controllo che opera – come il modello della mente – su rappresentazioni astratte. 

Questa tecnologia adattiva permette di intervenire per orientare meglio le attività senza costosi riaddestramenti, di operare in ambienti dinamici e caotici e di avere un maggiore controllo di tutte le fasi.

Le decisioni sono prese dal robot sono trasparenti e possono essere valutate e reindirizzate. Inoltre, JinZone rende più facile di altre tecnologie operare in ambienti sconosciuti o da mappare, riducendo il tempo di introduzione dei robot in nuovi contesti.

 

  • Client server
  • MQTT protocol

Il progetto JinZone è stato selezionato nella open call VOJEXT, finanziata nel contesto del programma Europeo Horizon 2020 research and innovation, grant agreement No 952197.