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Robot che rilevano presto gli errori
I robot di solito reagiscono dopo che si verifica un errore.Un team dell’Oklahoma State University sta lavorando a un sistema che consente ai robot di rispondere nel momento in cui un essere umano avverte che qualcosa non va.Il sistema legge i segnali cerebrali e modifica le azioni del robot in tempo reale.Se una persona rileva un problema, il robot può rallentare, fermarsi o restituire il controllo in pochi millisecondi.Ciò sposta la risposta del robot dalla correzione ritardata all’intervento precoce.
Funziona utilizzando interfacce cervello-computer per rilevare potenziali correlati agli errori o ErrP.Questi segnali compaiono quasi istantaneamente quando una persona riconosce un errore, prima di qualsiasi azione fisica.Una cuffia per elettroencefalogramma indossabile cattura questi segnali e li invia a un robot di controllo condiviso.
Questo approccio colma una lacuna chiave nella teleoperazione.Nei lavori ad alto rischio come la gestione dei siti nucleari o l’ispezione in acque profonde, i robot non possono operare completamente da soli.Il controllo umano aiuta, ma richiede tempo e i fallimenti rapidi sono difficili da fermare.La maggior parte dei robot rileva i problemi solo dopo il contatto.A quel punto, la risposta potrebbe essere troppo tardi.I segnali cerebrali fungono da allarme precoce.
I segnali provengono dalla corteccia cingolata anteriore del cervello, che produce ErrP come allarme interno.Poiché il cervello reagisce più velocemente del movimento fisico, ciò fornisce una finestra temporale breve ma critica per la correzione.
Per rendere il sistema utilizzabile, il team ha costruito un modello che apprende i modelli cerebrali generali e poi si adatta a ciascun utente.Ciò riduce i tempi di configurazione, che è un problema comune nei sistemi informatici cerebrali.Poiché i segnali variano da un utente all'altro, è necessario un rapido adattamento.
La sicurezza viene gestita utilizzando la Logica Temporale del Segnale, che stabilisce i limiti su come il robot può agire.Il segnale cerebrale segnala un problema e la logica definisce la risposta consentita.Ciò mantiene il controllo stabile anche con l’input diretto del cervello.
Il sistema viene testato utilizzando NVIDIA Isaac Lab e NVIDIA Isaac ROS su GPU RTX PRO 6000 per simulazione e controllo in tempo reale.
La stessa idea può estendersi oltre l’uso industriale.Nel settore sanitario, potrebbe supportare protesi ed esoscheletri.Ad esempio, un arto protesico potrebbe rilevare quando un utente rileva un movimento sbagliato e correggerlo immediatamente.