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Le tesi premiate Concludiamo la rassegna delle premiazioni riportando gli abstract delle ultime tre tesi presentate .
Decision making in HRC combining offline path planning and machine learning methods di Bianca Grieco “ L ’ avvento dell ’ Industria 4.0 segna una significativa transizione verso un ambiente di produzione digitalizzato e automatizzato . La robotica collaborativa rappresenta una pietra miliare di questo sviluppo , promuovendo una relazione sinergica tra umani e robot per migliorare la produttività . Garantire la sicurezza è una delle principali sfide in questo campo poiché i cobot sono progettati per lavorare in stretta prossimità con gli umani , senza la necessità di barriere fisiche . La tesi esplora le sfide tecniche legate alla progettazione di un sistema robotico collaborativo sicuro ed efficiente , concentrandosi sulla capacità del cobot di riconoscere la presenza umana e adattare dinamicamente i propri movimenti , bilanciando il mantenimento delle distanze di sicurezza con la riduzione dei tempi di inattività e l ’ ottimizzazione dei percorsi . L ’ approccio metodologico descritto si basa su due tecniche chiave : il Rapidly Exploring Random Tree per la pianificazione dei percorsi e il Reinforcement Learning per l ’ adattamento dinamico . Inizialmente , viene generato offline un dataset di percorsi ammissibili che collegano la configurazione di partenza del robot a quella finale . Successivamente , il cobot impara come selezionare il percorso ottimale in base alla posizione dell ’ operatore , adattandolo alle condizioni dell ’ ambiente in tempo reale . Questo consente al cobot di identificare autonomamente il percorso che bilancia sicurezza ed efficienza , mantenendo una distanza minima dall ’ operatore senza compromettere la rapidità nell ’ esecuzione del compito . La sperimentazione del sistema è stata condotta in un primo momento in un ambiente simulato che replica le condizioni operative reali e successivamente utilizzando il braccio robotico GoFa™ CRB 15000 di ABB nel laboratorio MeR- LIn del Politecnico di Milano . Una videocamera Kinect è stata utilizzata per monitorare lo spazio di lavoro , rilevando la presenza e i movimenti dell ’ operatore . I risultati sperimentali hanno dimostrato l ’ efficacia dell ’ algoritmo proposto , che è riuscito a evitare collisioni e a garantire costantemente la distanza di sicurezza tra il cobot e l ’ operatore , anche in presenza di movimenti casuali dell ’ operatore . Il tempo di completamento del compito e la capacità di mantenere la distanza minima dall ’ umano sono stati utilizzati come parametri per valutare l ’ efficienza del sistema . L ’ algoritmo ha mostrato una reattività elevata ai cambiamenti della posizione dell ’ operatore , garantendo alti standard di sicurezza . In conclusione , la tesi propone un approccio innovativo alla pianificazione del movimento e alla collaborazione sicura tra umani e robot , combinando tecniche di pianificazione offline con l ’ apprendimento automatico per adattarsi dinamicamente alle condizioni esterne ”.
Metodo e strumento semplificato a supporto dell ’ analisi ambientale nel contesto industriale di Miriana Mundo “ L ’ obiettivo della tesi “ Metodo e strumento semplificato a supporto dell ’ a- nalisi ambientale nel contesto industriale ” è stato lo sviluppo di un tool semplificato capace di effettuare un ’ a- nalisi ambientale utilizzando la metodologia Life Cycle Assessment ( LCA ). La modellazione dello strumento è partita dal software commerciale SimaPro 9.1 , implementato con il database Ecoinvent 3.6 ; da qui sono stati estratti alcuni dataset calcolando direttamente gli impatti ambientali unitari utilizzando il metodo Environmental Footprint ( EF ). Queste estrazioni hanno riguardato solamente una parte del database di partenza , estremamente esteso , appartenenti alle
“ Metodo e strumento semplificato a supporto dell ’ analisi ambientale nel contesto industriale ” è il titolo della tesi presentata da Miriana Mundo
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