In situazioni dove il tempo è un fattore cruciale, la capacità di un robot di comprendere rapidamente l’ambiente circostante può determinare il successo di un’operazione. A tal proposito, al MIT, un team di ricerca ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di creare mappe tridimensionali dettagliate in tempi sorprendentemente brevi. Aprendo così nuovi scenari per robot autonomi impegnati in missioni di soccorso o in ambienti complessi. Il progetto è guidato dal professor Luca Carlone, con la collaborazione del dottorando Dominic Maggio e del ricercatore Hyungtae Lim. La tecnologia si basa su un approccio innovativo che combina la precisione della geometria computazionale con la flessibilità dell’apprendimento automatico.
Nuovo sistema AI del MIT permette di creare mappe 3D istantanee
Il sistema prende spunto dalla tecnica nota come SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), già utilizzata per permettere ai robot di mappare e orientarsi nello spazio. I metodi tradizionali, però, incontrano difficoltà in ambienti dinamici o caotici e richiedono sensori calibrati con precisione. Allo stesso tempo, le soluzioni esclusivamente basate su machine learning elaborano un numero limitato di immagini per volta, generalmente poche decine.
La novità introdotta dal team del MIT consiste nel suddividere l’ambiente in piccole sezioni, definite submappe. Quest’ultime vengono costruite e collegate progressivamente per formare una mappa 3D coerente dell’intero spazio. Tale approccio consente di gestire un numero virtualmente illimitato di immagini, migliorando sia la velocità sia l’accuratezza della localizzazione dei robot. La combinazione tra intelligenza artificiale e geometria matematica corregge, inoltre, le distorsioni che in passato rendevano complesso allineare le submappe. Garantendo una ricostruzione più precisa dell’ambiente.
I test condotti hanno mostrato risultati promettenti. In una dimostrazione, un semplice video registrato con uno smartphone all’interno della MIT Chapel è stato sufficiente per generare una mappa tridimensionale con un margine di errore inferiore a cinque centimetri. Il sistema ha così superato le prestazioni di algoritmi di mappatura già esistenti senza richiedere strumenti sofisticati o configurazioni particolari.
