I robot del Surrey mappano ed identificano i materiali in tempo reale / Surrey robots map and identify materials in real time

I robot del Surrey mappano ed identificano i materiali in tempo reale / Surrey robots map and identify materials in real time

Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa

Il cane robot Spot di Boston Dynamics è dotato di visione iperspettrale e sistema di mappatura basato sull'intelligenza artificiale  /  Boston Dynamics Spot robot dog equipped with hyperspectral vision and AI mapping system

I ricercatori dell'Università del Surrey stanno sviluppando sistemi robotici in grado di rilevare le proprietà dei materiali, generare mappe 3D in tempo reale e navigare in ambienti sconosciuti utilizzando tecnologie di rilevamento avanzate.

Il progetto combina l'imaging iperspettrale, l'intelligenza artificiale e le tecniche di mappatura autonoma per consentire ai robot di raccogliere informazioni al di là del campo visivo umano.

I ricercatori del Surrey stanno collaborando con IS-Instruments, azienda del Kent specializzata in robotica 3D industriale e spettroscopia, per sviluppare sistemi in grado di identificare la composizione dei materiali ed, allo stesso tempo, di creare rappresentazioni dettagliate dell'ambiente circostante.

I robot utilizzano telecamere iperspettrali che acquisiscono dati su una gamma di lunghezze d'onda più ampia rispetto ai sistemi di imaging convenzionali, comprese sezioni dello spettro infrarosso ed ultravioletto. Analizzando le firme spettrali dei materiali, questa tecnologia consente ai robot di distinguere tra sostanze e rilevare variazioni che potrebbero non essere visibili all'occhio umano.

I ricercatori hanno affermato che i sistemi sono in grado di distinguere tra materiali come ruggine e sporcizia, identificando al contempo elementi quali terreno smosso od oggetti con caratteristiche materiali differenti.

La tecnologia di rilevamento è combinata con la localizzazione e mappatura simultanea (SLAM), che consente ai sistemi autonomi di navigare e costruire mappe di ambienti sconosciuti in tempo reale. Il progetto integra anche FeatureSLAM, un approccio basato sull'intelligenza artificiale progettato per generare modelli tridimensionali dettagliati, migliorando al contempo la comprensione da parte del robot degli oggetti e dell'ambiente circostante.

Per dimostrare la tecnologia, i ricercatori del Surrey Institute for People-Centred AI hanno integrato il sistema con un robot quadrupede Boston Dynamics Spot. La piattaforma è stata utilizzata per muoversi in un ambiente producendo una mappa 3D in tempo reale arricchita con informazioni iperspettrali sui materiali.

In una dichiarazione, Christopher Thirgood, ricercatore post-dottorato presso l'Università del Surrey e responsabile dello sviluppo del progetto, ha affermato: "La maggior parte dei robot oggi vede ancora il mondo in un modo molto umano, utilizzando l'equivalente della visione a colori rosso, verde e blu. Quello che stiamo facendo è dare ai robot accesso a molte più informazioni sull'ambiente circostante, consentendo loro di comprendere non solo la forma di un ambiente, ma anche di cosa sono effettivamente fatti gli oggetti."

"Negli studi che abbiamo condotto finora, abbiamo scoperto che il rilevamento basato sui materiali ha migliorato la precisione della localizzazione dei robot del 16% rispetto agli approcci esistenti."

I ricercatori ritengono che la tecnologia potrebbe essere applicata in ambienti in cui l'accesso umano diretto è difficile o pericoloso, tra cui impianti nucleari, infrastrutture ferroviarie e siti industriali.

Simon Hadfield, professore di visione robotica e sistemi autonomi presso il Centre for Vision Speech and Signal Processing dell'Università del Surrey, ha dichiarato: "L'aspetto entusiasmante di questa tecnologia è che stiamo di fatto dando ai robot accesso ad informazioni che gli esseri umani non possono percepire naturalmente. Ciò potrebbe essere incredibilmente prezioso in luoghi in cui le persone potrebbero non essere in grado di effettuare indagini in sicurezza, come siti nucleari, infrastrutture danneggiate od ambienti pericolosi."

Il gruuppo di ricerca ha presentato una domanda di brevetto relativa alla tecnologia e sta proseguendo i lavori di sviluppo.

ENGLISH

Researchers at Surrey University are developing robotic systems capable of detecting material properties, generating live 3D maps and navigating unfamiliar environments using advanced sensing technologies.

The project combines hyperspectral imaging, artificial intelligence and autonomous mapping techniques to enable robots to gather information beyond the range of human vision.

Surrey researchers are working alongside Kent-based Industrial 3D Robotics and spectroscopy specialist IS-Instruments to develop systems that can identify the composition of materials while simultaneously building detailed representations of their surroundings.

The robots use hyperspectral cameras that capture data across a wider range of wavelengths than conventional imaging systems, including sections of the infrared and ultraviolet spectrum. By analysing the spectral signatures of materials, the technology enables robots to differentiate between substances and detect variations that may not be visible to the human eye.

The researchers said the systems can distinguish between materials such as rust and dirt, while also identifying features including disturbed ground or objects with differing material characteristics.

The sensing technology is combined with Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM), which allows autonomous systems to navigate and construct maps of unfamiliar environments in real time. The project also incorporates FeatureSLAM, an artificial intelligence-based approach designed to generate detailed three-dimensional models while improving a robot’s understanding of objects and surrounding environments.

To demonstrate the technology, researchers at the Surrey Institute for People-Centred AI integrated the system with a Boston Dynamics Spot quadruped robot. The platform was used to move through an environment while producing a live 3D map enriched with hyperspectral material information.

In a statement, Christopher Thirgood, postgraduate researcher at Surrey University and lead developer on the project, said: “Most robots today still see the world in a very human way – using the equivalent of red, green and blue vision. What we’re doing is giving robots access to far more information about their surroundings, allowing them to understand not just the shape of an environment, but what objects are actually made of.

“In studies we’ve carried out so far, we found that material-based sensing improved robot localisation accuracy by 16 per cent compared with existing approaches.”

The researchers believe the technology could be applied in environments where direct human access is difficult or hazardous, including nuclear facilities, railway infrastructure and industrial sites.

Simon Hadfield, Professor of Robot Vision and Autonomous Systems at Surrey University’s Centre for Vision Speech and Signal Processing, said: “The exciting thing about this technology is that we’re effectively giving robots access to information humans can’t naturally see. That could be incredibly valuable in places where people may not be able to safely investigate themselves, such as nuclear sites, damaged infrastructure or hazardous environments.”

The research team has submitted a patent application relating to the technology and is continuing development work.

Da:

https://www.theengineer.co.uk/content/news/surrey-develops-robots-with-hyperspectral-vision