L’agricoltura del futuro: tra i filari c’è «Frasky», robot made in Bergamo

L’agricoltura si apre alla robotica e tra i filari, a raccogliere l’uva, appare «Frasky», un braccio meccanico progettato per lavorare in vigna e manipolare delicatamente i grappoli. Il progetto nasce a Bergamo, tra le pareti del Joiint Lab il laboratorio situato al Kilometro Rosso, frutto della partnership tra l’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova (IIT), il Consorzio Intellimech e l’Università di Bergamo. A sostegno dell’iniziativa nove aziende Champion: Abb, Brembo, Cosberg, Elettrocablaggi, Fassi, Giovenzana, Same Deutz-Fahr, Siad e Valtellina.

Le tre sfide

Frasky, il cui nome è evocativo dell’ambiente in cui è destinato ad operare, è composto principalmente da un braccio robotico, con una specie di testa alla base e una struttura su ruote che gli permette di muoversi agilmente sui terreni sconnessi. «La sua struttura risponde a tre sfide - spiegano i ricercatori del Joiint Lab, -: la capacità di percepire l’ambiente e muoversi al suo interno, evitando eventuali ostacoli; la raccolta di dati per mappare lo stato di salute e produttivo delle coltivazioni e la possibilità di effettuare specifici trattamenti o operazioni sulle piante». Per questo motivo, la sua principale caratteristica è l’end-effector soft, ovvero un dispositivo d’estremità, in questo caso una mano robotica, capace di manipolare piante e frutta con estrema delicatezza, imitando il più possibile ciò che fa l’agricoltore con le proprie dita.

La telecamera alla base del braccio fornisce al sistema la percezione necessaria per rilevare e identificare gli oggetti, mentre la base mobile permette a Frasky di muoversi su terreni anche sconnessi. «Non solo, come tutti i robot autonomi per esterno, anche in questo caso la mobilità su terreni impervi e, per certi aspetti, imprevedibili, è solo uno dei problemi da affrontare» spiegano dal Joiint Lab. Frasky, infatti, deve muoversi in ambiente fortemente modificato dalla stagionalità, in cui i riferimenti cambiano rapidamente, con condizioni climatiche variabili ed imparando a districarsi nel fogliame che, a volte, crea delle vere e proprie barriere.

«L’automazione di questi compiti potrebbe migliorare significativamente l’efficienza e la produttività delle operazioni di gestione del vigneto»

A tutto questo si aggiunge il dover manipolare oggetti delicati e altamente flessibili e deformabili come le piante e la frutta. Dal punto di vista del controllo e dell’architettura software, il sistema implementa tre moduli principali: navigazione, percezione e manipolazione, ognuno dei quali è coordinato dall’orchestratore, che fornisce all’utente un’interfaccia grafica per inviare comandi al robot, controllare l’attivazione dei moduli software e coordinare l’esecuzione dei compiti. «Sfruttando algoritmi di visione artificiale per il rilevamento dell’uva, il modulo di percezione identifica la posizione dell’uva all’interno del vigneto, permettendo di memorizzare queste informazioni per la mappatura dell’uva o di recuperarle per essere utilizzate dal modulo di manipolazione, che interagisce direttamente con il braccio robotico per eseguire i compiti di manipolazione desiderati, come la presa, l’ispezione e le applicazioni di trattamento. L’automazione di questi compiti potrebbe migliorare significativamente l’efficienza e la produttività delle operazioni di gestione del vigneto» spiega il team di ricercatori coordinato dalla responsabile operativa Francesca Negrello.

Test sperimentali

Frasky è stato validato attraverso test sperimentali condotti in laboratorio su un vigneto artificiale e sarà presentato ufficialmente fra poco più di un mese alla seconda edizione di A&T Nordest, la fiera dedicata a soluzioni tecnologiche, innovazione, affidabilità e competenze 4.0 – 5.0, che si svolgerà a Vicenza dal 6 all’8 novembre.

Nella stessa occasione il Consorzio Intellimech presenterà un progetto, realizzato con aziende partner, di controllo della qualità industriale basato su immagini, con la condivisione di esperienze riguardanti l’utilizzo di tecniche di AI per l’individuazione di difetti e anomalie all’interno di processi produttivi.