• Robot Vision

L'importanza della visione robotica consentirà numerose applicazioni, dalle auto a guida automatica al riconoscimento e alla manipolazioni di robot casalinghi, dall'utilizzo di strumenti in ambito industriale a robot in grado di posizionare prodotti sugli scaffali, etc. 

Tutte queste applicazioni, e molte altre, prevedono l'interazione con una vasta quantità di oggetti differenti e implicano una profonda comprensione di come appaiono gli oggetti, le loro proprietà, funzione e posizione.

Esistono già robot in grado di svolgere numerosi compiti complessi come caricare una lavastoviglie o girare pancakes. Tuttavia la capacità di interazione con gli oggetti è determinata da un programma di controllo che limita le potenzialità ad un numero molto ristretto di funzioni per le quali sono stati programmati. Questo non è più sufficiente. I robot, indipendentemente dal numero di funzioni presenti nel loro programma nativo, incontreranno situazioni nuove, difficoltà impreviste, complitti o direttive ambigue durante lo svolgimento della loro attività. Ben presto, quindi, non sarà più sufficiente ampliare il bagaglio di programmazione con il quale il robot viene prodotto, ma sarà il robot stesso a dover imparare e immagazzinare nuove informazioni sugli oggetti che manipola.

La missione della linea di ricerca Visual and Multimodal Applied Learning (VANDAL) si fonda sullo sviluppo di algoritmi e di conoscenze teoriche in grado di permettere ai robot, o più in generale a sistemi basati sull'intelligenza artificiale, di imparare autonomamente e senza limite informazioni sugli oggetti. Questo implica l'utilizzo di strumenti tratti dal machine learning, dall'analisi di segnali multimodali per la computer vision e dal data mining. 
Oltre a ciò, il nostro gruppo si occupa di metodi di controllo non invasive per mani prostetiche, comprensione di scenari e geolocalizzazione automatica.

Progetti

  • ERC RoboExNovo (Horizon2020): Robots learning about objects from externalized knowledge sources (2015-2020)
  • MeganePro (Swiss National Science Foundation:  Myo-Electricity, Gaze and Articial-intelligence for Neurocognitive Examination & Prosthetics (2016-2019)
  • VIDESEC (CINI): Sviluppo di un sistema di supporto per il controllo del territorio nazionale a partire da immagini digitali (2018-2020)