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Robot e parkour al centro del nuovo progetto di Amazon e Berkeley

Un nuovo sistema insegna ai robot umanoidi a fare parkour, superando ostacoli grazie a visione artificiale e apprendimento automatico.

scritto da Margareth Galletta 12/03/2026 0 commenti 1 Minuti lettura
Robot parkour
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Se c’è una cosa che la robotica umanoide sta dimostrando è che il confine tra movimento meccanico e movimento umano sta diventando sempre più sottile. Prima si è assistito a robot che imparano a camminare con equilibrio sorprendente, poi correre, saltare, fare capriole e perfino eseguire sequenze di arti marziali. A quel punto era quasi inevitabile che qualcuno decidesse di portarli anche nel territorio del parkour, uno degli sport urbani che più mette alla prova coordinazione, agilità e capacità di reagire all’ambiente. È proprio da tale idea che nasce il progetto Perceptive Humanoid Parkour (PHP). Quest’ultimo è sviluppato da ricercatori di Amazon attraverso il laboratorio Amazon Frontier AI & Robotics in collaborazione con l’University of California, Berkeley. L’obiettivo era permettere a un robot umanoide di affrontare ostacoli complessi e ambienti irregolari con una fluidità che ricordasse quella degli atleti di parkour.

Robot umanoidi imparano a fare parkour: ecco il recente esperimento

Per dimostrare l’efficacia del sistema, i ricercatori hanno utilizzato l’umanoide Unitree G1 sviluppato da Unitree Robotics. Nei test il robot ha mostrato un’agilità sorprendente: è stato in grado di arrampicarsi su ostacoli alti fino a 1,25 metri. Per arrivarci, il team ha seguito un approccio piuttosto interessante. Invece di programmare direttamente sequenze di movimento complete, i ricercatori hanno raccolto un vasto dataset video con persone impegnate in diverse manovre di parkour. Tali azioni sono state poi analizzate e scomposte in movimenti più piccoli. Ogni movimento diventa così un blocco di base che può essere combinato con altri.

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Il sistema di controllo del robot impara quindi a riconoscere quando usare ciascuno di tali blocchi. Durante la fase di addestramento, i controllori vengono prima allenati a eseguire singole azioni dinamiche in modo stabile e ripetibile. Solo in un secondo momento tali abilità vengono integrate in un modello più complesso capace di pianificare intere sequenze di movimento. Ciò scegliendo in autonomia cosa fare in base alla situazione.

Qui entra in gioco un altro elemento fondamentale: la percezione visiva. Il robot utilizza sensori di profondità montati sul proprio corpo per analizzare ciò che ha davanti, valutare l’altezza degli ostacoli e capire quale strategia è la più efficace. A seconda della configurazione dell’ambiente può decidere di saltare un oggetto, salirci sopra, scavalcarlo oppure scendere dall’altra parte con una manovra controllata. Tutto questo avviene in tempo reale, mentre il robot si muove.

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Margareth Galletta
Margareth Galletta

Ciao sono Margareth, per gli amici Maggie, la vostra amichevole web writer di quartiere. Questa piccola citazione dice già tanto di me: amo il cinema, le serie tv, leggere e cantare a squarciagola i musical a teatro. Se a questo aggiungiamo la passione per la fotografia e la tecnologia direi che è facile intuire perché ho deciso di studiare e poi lavorare con la comunicazione.

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