Reinforcement learning applicato alla robotica collaborativa = Reinforce learning applied to collaborative robotics

Questo elaborato si propone di studiare l’interazione uomo-robot tipico dell’ambiente industriale di assemblaggio. Nello specifico, viene considerata una cella produttiva dove un operatore umano e un robot operano insieme, nello stesso momento e condividendo lo stesso spazio di lavoro con l’obiettivo di comporre lo stesso assemblato. Si ipotizza quindi di superare il concetto di ‘coesistenza’ tra uomo e robot - tipico delle moderne industrie - portandolo al livello successivo, ovvero di vera e propria ‘collaborazione’. Il setting preso in considerazione è quello tipico delle piccole aziende, con un basso volume di produzione diviso in piccoli lotti e i cui prodotti finali hanno potenzialmente un alto numero di varianti. Proprio in virtù dell’alta variabilità del processo di assemblaggio, diventa cruciale l’interazione tra i due agenti (uomo e robot) che, idealmente, dovrebbero lavorare in perfetta sinergia e unicità di intenti; tuttavia il comportamento umano è affetto da impredicibilità, variabilità ed errore. Questi fattori di disturbo fanno sì che per il robot sia difficile reagire in maniera corretta e proattiva. Nella trattazione verranno inizialmente presi in considerazione due casi di studio e si utilizzeranno alcune tecniche standard di programmazione dinamica e reinforcement learning nel tentativo di “insegnare” al robot la sequenza di assemblaggio più veloce. Nel terzo e ultimo caso di studio si cercherà di generalizzare uno schema di assemblaggio generato casualmente e verrà applicato un algoritmo originale di adversarial learning la cui idea di base è di mettere in competizione l’agente umano e l’agente robot: durante i vari episodi di apprendimento l’umano imparerà quali sono le azioni peggiori e cercherà di attuarle, mentre il robot tenterà, all’opposto, di impedire che l’umano faccia tali scelte - in un certo senso correggendole - al fine di ottenere la capacità di gestire situazioni impreviste. Verranno infine discussi i risultati.