Seminario RB Lab | Introduzione alla Robotica di Servizio e alla Navigazione Sociale

Il Seminario RB Lab | Introduzione alla Robotica di Servizio e alla Navigazione Sociale, si inserisce in una serie di appuntamenti organizzati dal Robotics Lab di Intesa Sanpaolo Innovation Center che hanno l’obiettivo di illustrare e diffondere le evoluzioni delle ricerche condotte nell’ambito della robotica.

Il seminario, a cura di Intesa Sanpaolo Innovation Center, è previsto tramite collegamento da remoto giovedì 10 luglio 11:30 alle 12:45. L’evento si terrà in lingua italiana.

ABSTRACT

La robotica di servizio è emersa come un campo promettente per affrontare le sfide della società moderna, concentrandosi sullo sviluppo di sistemi automatizzati per ambienti non industriali e centrati sull'uomo. Integrando i progressi nell'intelligenza artificiale, nella tecnologia dei sensori e nei sistemi di controllo, questi robot sono progettati non solo per migliorare l'efficienza operativa ma anche per aumentare la qualità della vita umana in settori come l'assistenza sanitaria, l'assistenza domestica e la sicurezza pubblica.

La navigazione sociale dei robot di servizio in ambienti popolati da esseri umani è una sfida chiave per consentire a piattaforme robotiche autonome di supportare gli umani nella loro vita quotidiana. Le ricerche recenti sull'apprendimento automatico (ML) e sull'intelligenza artificiale (AI) si sono sempre più concentrate sul dotare i robot della capacità di percepire, interpretare e adattarsi a dinamiche sociali complesse, permettendo loro di coesistere in sicurezza con gli umani. Ad esempio, l' elaborazione multimodale dei dati consente ai robot di prevedere le traiettorie umane, riconoscere segnali sociali e ottimizzare i percorsi di navigazione in tempo reale. Questi approcci prioritizzano anche la sicurezza, l'efficienza e il comfort degli utenti, in linea con le esigenze sfumate delle applicazioni del mondo reale.

Nonostante questi progressi, rimangono sfide significative per ottenere una navigazione sociale veramente robusta. Una sfida centrale è definire e implementare i comportamenti attesi che bilanciano l'efficienza della navigazione, l'amichevolezza e la sicurezza, per garantire che i robot navighino senza causare disagio. Inoltre, la standardizzazione delle metriche per valutare le prestazioni della navigazione sociale rimane un problema urgente, poiché le metriche tradizionali come il tempo e la distanza non riescono a catturare la complessità delle interazioni umano-robot.

BIO

Mauro Martini è un ricercatore post-doc presso il Centro Interdipartimentale per la Service Robotics (PIC4SeR) del Politecnico di Torino. Ha conseguito il dottorato cum laude in Ingegneria Elettrica, Elettronica e della Comunicazione presso il Politecnico di Torino con la tesi " Machine Learning for Perception and Autonomous Navigation of Service Mobile Robots". Attualmente i suoi interessi di ricerca riguardano metodi per la navigazione autonoma nella robotica di servizio, concentrandosi sulla percezione e sull'apprendimento di policy comportamentali avanzate.

Chiara Boretti è una dottoranda in Ingegneria Elettrica, Elettronica e delle Comunicazioni e membro del Centro Interdipartimentale per la Robotica di Servizio (PIC4SeR) del Politecnico di Torino. Presso lo stesso ateneo ha conseguito la Laurea Triennale in Ingegneria Elettronica nel 2018 e la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccatronica nel 2021, presentando la tesi “Dictionary of motion primitives for vision-based navigation using Optical Flow”. I suoi principali interessi di ricerca riguardano l’impiego di informazioni visive acquisite tramite telecamere standard e/o sensori visivi ispirati a principi neuromorfici per applicazioni legate al mondo della robotica di servizio.

Andrea Eirale ha conseguito la Laurea Magistrale in Ingegneria Meccatronica nel 2020 presso il Politecnico di Torino, presentando la tesi "Indoor SLAM and Room Classification with Deep Learning at the edge". Attualmente sta conseguendo il Dottorato di Ricerca in Ingegneria Elettrica, Elettronica e delle Comunicazioni presso il Politecnico di Torino, in collaborazione con il Centro Interdipartimentale PIC4SeR. Il suo lavoro di ricerca si concentra su sistemi di navigazione per la robotica sociale e di servizio, attraverso metodi tradizionali e approcci di machine learning.

Marcello Chiaberge è Professore Associato presso il Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, Politecnico di Torino. È anche co-direttore del Laboratorio di Meccatronica e direttore e ricercatore principale del Centro Interdipartimentale di Robotica di Servizio (PIC4SeR) del Politecnico di Torino. È autore di oltre 100 articoli accettati in conferenze e riviste internazionali ed è coautore di nove brevetti internazionali. I suoi interessi di ricerca includono l'implementazione hardware di reti neurali e sistemi fuzzy e la progettazione e implementazione di architetture informatiche riconfigurabili in tempo reale.