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Alessandro Bartesaghi è stato premiato per la tesi dal titolo“ DynDLO: learning policies for robotic dynamic manipulation of DLOs”
long axes”; Davide Ferloni, Politecnico di Milano, facoltà di Ingegneria, relatore professore Paolo Rocco, in collaborazione con CAMOZZI Automation, vince il premio di laurea magistrale“ Robotic automation for box handling with folding sequence identification”.
Verso la 50 ª edizione « Ringrazio le Università, gli studenti e le imprese coinvolte per il loro prezioso contributo a questa iniziativa – ha dichiarato Riccardo Rosa – Anche quest’ anno è stato difficile definire la rosa dei vincitori a conferma dell’ alta qualità dei lavori presentati dedicati all’ industria della macchina utensile, dell’ automazione robotica, della digitalizzazione, delle nuove tecnologie e alla tematica della sostenibilità economica, sociale e ambientale. L’ impegno e il risultato ottenuto dai sette neolaureati conferma l’ ottimo indirizzo che alcune università italiane, tra cui certamente Politecnico di Milano, SAPIENZA-Università di Roma, Università di Pavia, Università Politecnica delle Marche, da cui provengono le numerose tesi ricevute per questa edizione, stanno dando al loro percorso di studi, facilitando
così, in prospettiva, l’ operato delle aziende del settore ». « Ci diamo quindi appuntamento al 2026, anno in cui si celebrerà il cinquantesimo anno dell’ iniziativa PREMI UCIMU – ha aggiunto Davide Della Bella, direttore generale UCI- MU – La cerimonia di premiazione si svolgerà nell’ ambito di 35. BI-MU, la biennale della macchina utensile in programma dal 13 al 16 ottobre a fieramilano Rho ». La cinquantesima edizione dell’ iniziativa si rivolge agli studenti che avranno conseguito la laurea nel periodo compreso tra luglio 2025 e giugno 2026, presso le facoltà di Ingegneria, Economia, Informatica, Disegno Industriale e Scienze della Comunicazione di politecnici e università italiane. Sono ammesse al concorso anche le tesi svolte presso università straniere, purché sviluppate in collaborazione con imprese associate a UCIMU-Sistemi per Produrre.
Le tesi premiate Di seguito riportiamo le prime quattro tesi premiate, mentre le altre tre verranno presentate nel prossimo fascicolo di Tecnologie Meccaniche.
DynDLO: learning policies for robotic dynamic manipulation of DLOs di Alessandro Bartesaghi“ La presente tesi esplora la manipolazione dinamica di Oggetti Lineari Deformabili( DLO), come cavi e fili, la quale rappresenta una sfida unica nell’ ambito della robotica a causa della flessibilità, del comportamento non lineare e dell’ infinito numero di gradi di libertà posseduti da questi oggetti. Tecniche tradizionali, basate su modelli di DLO, falliscono in questo tipo di manipolazione, mentre i recenti progressi nel Reinforcement Learning( RL) offrono alternative promettenti per la manipolazione dinamica dei DLO, senza richiedere modelli espliciti dell’ oggetto da manipolare. Questa tesi introduce DynDLO, un framework modulare di RL sviluppato utilizzando la suite di simulazione MuJoCo, progettato per addestrare agenti di RL nella manipolazione dinamica di DLO. Il framework implementa un innovativo metodo di pianificazione della traiettoria in grado di mappare le azioni scelte da un agente in traiettorie cartesiane per l’ end-effector del robot. Tali traiettorie eccitano
62 Marzo 2026