pelle artificiale robot

Una nuova pelle artificiale sensorizzata per robot sempre più collaborativi

Sapienza nel team di ricerca che ha condotto lo studio, pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, che migliorerà l’interazione fisica in sicurezza delle macchine con ambiente e persone

Sapienza è nel team di ricerca che ha condotto uno studio sul funzionamento di una innovativa pelle artificiale sensorizzata sui robot collaborativi che emula una famiglia di corpuscoli della pelle umana. La ricerca, che coinvolge Eduardo Palermo del Dipartimento di Ingegneria meccanica e aerospaziale della Sapienza, è coordinata dall’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna, in collaborazione con l’Istituto Italiano di Tecnologia, le Università Campus Bio-Medico di Roma e Ca’ Foscari Venezia, e con il centro di competenza ARTES 4.0. Lo studio è pubblicato sulla rivista scientifica internazionale Nature Machine Intelligence.

Grazie a sensori tattili in fibra ottica, capaci di localizzare e rilevare l’intensità della forza di contatto su un’area estesa di pelle artificiale, sarà possibile, in base a questa ricerca, migliorare l’interazione dei robot con le persone in modo nuovo e potenziato, rendendo la macchina capace di adattare il suo comportamento all’ambiente circostante.

Questa tecnologia si inserisce nel quadro della cosiddetta robotica collaborativa, con scenari diversi come la robotica medica, la robotica chirurgica, la robotica per l’assistenza personale, e permetterà ai robot di interagire con le persone e ad assisterle nel modo più sicuro nei compiti quotidiani. Un altro scenario è quello dell’industria 4.0: il robot potrà diventare un compagno del lavoratore e della lavoratrice permettendo di alleviare i compiti e la fatica fisica e riducendo l’incidenza degli infortuni sul lavoro.

Riferimenti:

Functional mimicry of Ruffini receptors with fibre Bragg gratings and deep neural networks enables a bio-inspired large-area tactile-sensitive skin - Luca Massari, Giulia Fransvea, Jessica D’Abbraccio, Mariangela Filosa, Giuseppe Terruso, Andrea Aliperta, Giacomo D’Alesio, Martina Zaltieri, Emiliano Schena, Eduardo Palermo, Edoardo Sinibaldi, Calogero Maria Oddo - Nature Machine Intelligence (2022) https://doi.org/10.1038/s42256-022-00487-3

 

Info

Eduardo Palermo
Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale
eduardo.palermo@uniroma1.it

 

Mercoledì, 01 giugno 2022

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