00:00Questa è una versione del nostro robot dedicato più ad applicazioni di logistica,
00:05di infralogistica all'interno delle aziende, quindi abbiamo montato l'upper body di uno
00:10dei nostri robot umanoidi su una piattaforma MR e su una colonna rotante con altezza variabile.
00:19Il robot in questo caso può fare quelle applicazioni in cui è necessario prendere molto materiale
00:24dal magazzino e portarlo sulla linea produttiva e questo ci permette di ridurre i viaggi dal
00:28magazzino alla linea. In questo caso il robot ha una customizzazione per lo specifico
00:35use case che gli permette di infilare queste rocche di filato e portarne diverse sulla linea
00:41per poi allocarle sui rack dove vengono poi franziate. In questo caso è un robot con l'upper body
00:50umanoide e il resto è un classico MR, riesce a portare un quantitativo di payload molto
00:56maggiore perché con una base del genere riusciamo a portare fino a 500 kg di peso.
01:05Il tema è la raggiungibilità di certe operazioni, cioè su queste cantre bisogna raggiungere un'altezza
01:14di 2,30 m con comunque delle rocche che pesano dai 5 ai 7 kg e la precisione di inserirle
01:21in
01:21quelle aste che sono abbastanza particolari e si muovono, quindi se tutta questa combinazione
01:28di attività e task che il robot deve eseguire che non sono banali.
01:34Adesso lui lo muove e lui si muove.
01:36Esatto, questo ovviamente non è pensato per essere utilizzato in produzione ma viene utilizzato
01:41per addestrare il robot a dei movimenti, quindi gli si può far ripetere movimenti che chiamano
01:48episodi per migliaia di volte e poi il robot è in grado di generalizzare e di sviluppare
01:54il movimento con oggetti nuovi che non ha mai visto prima.
01:59Dietro a tutto questo ci sono degli algoritmi?
02:01Certo, ci sono degli algoritmi di AI e di valutazione della pova degli oggetti.
02:07In questo caso stiamo raccogliendo dati per il robot che poi macinerà questi dati e riuscirà
02:12appunto a generalizzare il task e ad applicarlo agli oggetti che non ha mai visto prima.
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