Robot Collaborativi: Meglio Guidarli a Mano o con un Gamepad? La Nostra Ricerca Svela l’Interfaccia Più Intuitiva

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che sta rivoluzionando il mondo dell’automazione industriale: i robot collaborativi, o “cobot”. Queste macchine fantastiche sono progettate per lavorare fianco a fianco con noi umani, in sicurezza, rendendo le fabbriche più flessibili ed efficienti, soprattutto quando si tratta di produrre piccoli lotti o prodotti personalizzati. Ma c’è un “ma”. Con sempre più robot che entrano nelle nostre aziende, sorge una domanda cruciale: come facciamo a “insegnare” loro cosa fare in modo rapido ed efficace?

Il Problema della Programmazione Tradizionale

Pensate ai metodi classici per programmare i robot industriali. Spesso si usa un dispositivo chiamato “teach pendant”, una sorta di tablet corazzato con joystick e pulsanti. Figo, vero? Peccato che usarlo richieda operatori super specializzati, un sacco di formazione e interfacce che tutto sono tranne che intuitive. E indovinate un po’? Molti cobot moderni nemmeno ce l’hanno di serie! Questo è un bel problema, specialmente per le piccole e medie imprese (PMI) che non hanno risorse infinite da investire in formazione o consulenti esterni. Serve qualcosa di diverso, qualcosa che permetta anche a chi non è un guru della robotica di programmare un robot in modo facile e veloce.

Alla Ricerca dell’Intuitività: Imparare dall’Esempio

Qui entra in gioco il concetto di “Learning from Demonstration” (LfD), ovvero “imparare dall’esempio”. In pratica, invece di scrivere codice complesso, mostriamo al robot come fare un compito, e lui impara replicando. Due metodi LfD molto popolari con i cobot sono l’insegnamento cinestetico (Kinesthetic Teaching – KT) e la teleoperazione (Teleoperation Teaching – TT).

L’Insegnamento Cinestetico (KT): Guidare il Robot per Mano

L’insegnamento cinestetico è forse il metodo più “naturale”. Prendi letteralmente il braccio del robot e lo guidi attraverso i movimenti desiderati. È intuitivo, non serve hardware aggiuntivo e vedi subito il risultato. Bello, no? Sì, ma ha i suoi limiti. Prima di tutto, richiede uno sforzo fisico, specialmente con robot più grandi o pesanti. Immaginate di dover spostare un braccio che pesa diversi chili per ore! Inoltre, la presenza stessa del robot può limitare i nostri movimenti, rendendo difficile replicare fedelmente un compito manuale. E non sempre permette di sfruttare appieno le funzionalità avanzate dei cobot, come il controllo di forza o impedenza.

La Teleoperazione (TT): Controllare a Distanza

E se potessimo controllare il robot a distanza, senza toccarlo fisicamente? Questa è la teleoperazione. Nata per manipolare sostanze pericolose, oggi offre un’alternativa meno faticosa e potenzialmente più precisa del KT. È ideale per robot grandi, con ampi spazi di lavoro, o quando l’operatore non può accedere facilmente all’area di lavoro. Però, serve un dispositivo di input, un “controller”. E qui la scelta è fondamentale. Dispositivi come mouse 3D o interfacce aptiche sofisticate esistono, ma spesso non sono molto diffusi, richiedono tempo per imparare ad usarli, hanno pochi comandi o mappature di movimento poco intuitive.

La Nostra Idea: E se Usassimo un Gamepad?

E se vi dicessi che la soluzione potrebbe essere nascosta… nel mondo dei videogiochi? Esatto, abbiamo pensato: perché non usare un gamepad standard, come quello della PlayStation o Xbox, per programmare i cobot? I vantaggi sono tanti:

• Costo contenuto: Sono economici rispetto ad altre interfacce professionali.
• Ergonomia: Sono progettati per essere usati per ore senza affaticare.
• Familiarità: Moltissime persone li sanno già usare! Questo riduce drasticamente i tempi di apprendimento.
• Tanti comandi: Hanno joystick analogici, pulsanti, grilletti, e spesso anche feedback aptico (vibrazione). Perfetti per controllare movimenti complessi e funzioni extra del robot.
• Wireless: Libertà di movimento per l’operatore nello spazio di lavoro condiviso.

Abbiamo quindi integrato un gamepad (nello specifico, un controller PS4) in un sistema di teleoperazione per controllare un manipolatore KUKA LBR IIWA, un cobot avanzato con sensori di coppia su ogni giunto.

Lo Studio: Gamepad vs. Mano, Chi Vince?

Per capire quale metodo fosse davvero il migliore, abbiamo organizzato uno studio approfondito coinvolgendo 20 partecipanti con diverse caratteristiche fisiche e abitudini (ad esempio, quanto spesso usano un gamepad). Abbiamo confrontato direttamente la nostra teleoperazione con gamepad (TT) con l’insegnamento cinestetico (KT). Una scelta distintiva del nostro lavoro, perché molti studi precedenti si limitavano a confrontare nuove interfacce con il vecchio teach pendant, che però è meno rilevante per i cobot moderni e meno intuitivo del KT.

Abbiamo definito, con l’aiuto di esperti industriali, due compiti di assemblaggio realistici ma con forme semplici per non avvantaggiare chi avesse già esperienza:

1. Task 1 (Handling): Un compito tipo “prendi e posiziona” (pick-and-place) con forme geometriche (triangolo, trapezio, quadrato) da inserire in sagome su una tavoletta di cartone rigido.
2. Task 2 (Interlocking): Più complesso. Le stesse forme dovevano essere inserite in una tavoletta di legno spessa, con tolleranze minori (circa 2mm). Questo richiedeva un incastro più preciso, simile a un compito “peg-in-hole”, e quindi un controllo più fine delle forze di interazione.

I partecipanti hanno ricevuto istruzioni, fatto un po’ di pratica (warm-up) e poi eseguito entrambi i compiti 3 volte (trials) con entrambi i metodi (KT e TT), in ordine casuale. Durante la teleoperazione, potevano scegliere tra due modalità di controllo (spazio cartesiano completo o spazio giunti ridotto) e muoversi liberamente nell’area. Abbiamo raccolto una marea di dati: tempi di programmazione, lunghezza delle traiettorie generate, numero di punti chiave (waypoints) salvati, forze di interazione registrate dai sensori del robot, e anche dati soggettivi tramite questionari standard come il NASA-TLX (per misurare il carico di lavoro percepito) e il SUS (System Usability Scale, per valutare l’usabilità).

I Risultati: Cosa Abbiamo Scoperto?

I risultati sono stati davvero interessanti! Ecco i punti salienti:

Tempo vs. Qualità:

• L’insegnamento cinestetico (KT) è risultato più veloce per programmare i compiti. In media, circa la metà del tempo rispetto al gamepad (TT).
• MA… le dimostrazioni fatte con il gamepad (TT) erano di qualità superiore: traiettorie più brevi, un numero minore di waypoints necessari (più vicini all’ottimo definito dagli esperti) e, soprattutto nel Task 2, forze di interazione con l’ambiente significativamente più basse. Questo è cruciale per compiti delicati o di precisione.

Questione di Fisica (e Abitudine):

• Abbiamo diviso i partecipanti in due gruppi basati sull’Indice di Massa Corporea (BMI): HBU (BMI più alto) e LBU (BMI più basso).
• Il gruppo HBU ha trovato l’insegnamento cinestetico (KT) meno faticoso sia fisicamente che mentalmente rispetto al gruppo LBU. Hanno anche impiegato meno tempo con KT.
• Con il gamepad (TT), le differenze tra i gruppi erano molto meno marcate. Questo suggerisce che il metodo TT sia più inclusivo e meno dipendente dalle caratteristiche fisiche dell’operatore.
• Interessante notare che nel gruppo LBU c’erano più giocatori abituali di videogame (Regular Players – RP).

Carico di Lavoro e Usabilità:

• Come previsto, il KT è stato percepito come più impegnativo fisicamente, mentre il TT è risultato più impegnativo mentalmente (richiede più concentrazione continua).
• Entrambi i metodi hanno ottenuto punteggi di usabilità (SUS) molto alti (sopra 80 su 100), indicando che entrambi sono stati percepiti come facili da usare.
• C’era una leggera preferenza generale per il TT (81.45 vs 80.15 per KT), ma il gruppo HBU ha mostrato una chiara preferenza per il KT, valutandolo meglio del TT. Il gruppo LBU ha leggermente preferito il TT.

Feedback degli Utenti:

• Molti hanno suggerito di poter regolare la velocità di movimento del robot nel modo TT (attualmente era fissa).
• È emersa la richiesta di poter personalizzare la mappatura dei comandi sul gamepad.
• Alcuni hanno suggerito feedback aggiuntivi, come segnali sonori o persino un piccolo schermo sul gamepad.

Discussione: Quindi, Gamepad o Mano?

Allora, qual è il verdetto? Non c’è un vincitore assoluto, ma piuttosto un trade-off.

L’insegnamento cinestetico (KT) brilla per la sua velocità di programmazione e immediatezza. È ottimo per compiti semplici, che non richiedono altissima precisione o controllo fine delle forze, e per operatori che non hanno problemi con lo sforzo fisico richiesto.

La teleoperazione con gamepad (TT), d’altro canto, richiede più tempo per programmare, ma produce dimostrazioni di qualità superiore, con movimenti più ottimizzati e forze di interazione ridotte. Questo la rende ideale per compiti complessi, che richiedono precisione, controllo delle forze (come assemblaggi con incastro), o la manipolazione di oggetti fragili. Inoltre, è un metodo più accessibile a un pubblico più ampio di operatori, indipendentemente dalle loro caratteristiche fisiche. Il fatto che minimizzi le forze è anche un vantaggio per la durata dei componenti della cella robotica e per la sicurezza generale.

Prossimi Passi: Verso il Futuro della Programmazione Intuitiva

Questo studio ci ha dato indicazioni preziose. Il gamepad si è dimostrato un’interfaccia promettente e altamente usabile. Ora stiamo lavorando per migliorarlo ulteriormente:

• Introdurre la possibilità di variare la velocità e la scala dei movimenti per un controllo ancora più fine.
• Rendere il gamepad più “industriale”, magari con protezioni aggiuntive, un display integrato e certificazioni di sicurezza.
• Permettere la personalizzazione della mappatura dei comandi.
• Estendere il supporto ad altri modelli di cobot.
• Testare l’approccio in scenari industriali reali, con compiti più complessi e un campione di operatori più ampio e variegato (includendo diverse fasce d’età).
• Esplorare l’integrazione con tecnologie come la Realtà Aumentata (AR) o Virtuale (VR) per creare esperienze di programmazione ancora più immersive.
• Confrontare il gamepad anche con altri dispositivi di input, come quelli aptici.

In conclusione, la ricerca di interfacce di programmazione intuitive per i robot collaborativi è fondamentale per sbloccarne appieno il potenziale. Il nostro studio mostra che un umile gamepad, preso in prestito dal mondo dei videogiochi, può essere uno strumento sorprendentemente potente ed efficace, offrendo un eccellente compromesso tra precisione, accessibilità e usabilità, soprattutto per i compiti più complessi dell’industria moderna. La scelta tra guidare il robot a mano o con un controller dipenderà dalle esigenze specifiche del compito e dalle preferenze dell’operatore, ma avere opzioni intuitive come il gamepad apre sicuramente nuove ed entusiasmanti possibilità!

Fonte: Springer