Il tradizionale processo di raccolta manuale rimane ad alta intensità di lavoro, con conseguente aumento dei costi nelle operazioni agricole. Parallelamente, i robot completamente automatizzati devono affrontare problemi di precisione quando si muovono in ambienti complessi. I ricercatori cinesi stanno affrontando questi problemi sviluppando un nuovo modello di robot da raccolta incentrato sulla "collaborazione uomo-robot".
Un team di ricerca, guidato dal professore associato Pei Wang della Southwest University, ha presentato un robot raccoglitore i cui gesti sono controllati dall'uomo che migliora l'efficienza della raccolta della frutta, attraverso un approccio innovativo. Questa tecnologia mira a migliorare la produttività dei frutteti su piccola scala che stanno passando ai sistemi intelligenti.
La tecnologia di base sfrutta i punti di forza di uomini e macchine: gli esseri umani sono abili nell'identificare la posizione dei frutti e nello scegliere i percorsi di raccolta, mentre i bracci robotici eccellono nei compiti ripetitivi e nel controllo della forza. Il sistema di interazione motion-sensing del team utilizza l'input in tempo reale di un sensore Leap Motion per catturare i movimenti della mano, guidando il braccio robotico nella posizione corretta. Questo sistema combina le capacità visive umane con la precisione meccanica robotica.
Le sfide tecniche sono state affrontate per garantire un funzionamento preciso del braccio robotico. In particolare, il team ha risolto i problemi legati ai calcoli della cinematica inversa, che possono produrre soluzioni multiple che portano a movimenti irregolari. È stato sviluppato un metodo di screening in quattro fasi, che incorpora controlli per le interferenze meccaniche, la verifica della precisione, la valutazione della razionalità del movimento e l'ottimizzazione della fluidità della traiettoria.
A differenza dei robot tradizionali dipendenti dalla telecamera, il nuovo robot utilizza la tecnologia di rilevamento del movimento con il controller Leap Motion, in grado di catturare i movimenti della mano con una risoluzione di 0,01 millimetri. Mantiene prestazioni stabili anche in condizioni di illuminazione non ottimali o in presenza di fogliame. Algoritmi di filtraggio intelligenti attenuano i "dati irregolari" dovuti al tremore della mano o a fattori ambientali, favorendo un movimento fluido del braccio.
Il team ha mappato efficacemente lo spazio di interazione di Leap Motion nell'area di lavoro del braccio robotico, consentendo agli operatori di controllare con facilità il braccio all'interno di una "scatola" virtuale. L'interfaccia è intuitiva, simile a un videogioco con sensore di movimento, e promette di migliorare l'efficienza dei frutteti su piccola scala, anche in ambienti complessi.
I test hanno dimostrato un tempo medio di risposta del sistema di 74,4 millisecondi, con un tasso di precisione del 96,7% nel riconoscimento dei gesti. Dopo l'addestramento, gli operatori hanno ridotto il tempo di raccolta di un singolo frutto da 8,3 a 6,5 secondi, confermando l'adattabilità del sistema a terreni complessi e a condizioni diverse del frutteto.