ROBOTICA
La qualità inizia dal mezzo.
Il Grape di AirLab è dotato di un braccio meccanico, tramite il quale nell’occasione sono stati collocati sulle viti dei dispenser a feromoni per la lotta integrata ai parassiti
GRAPE DI AIRLAB IN GRADO DI EFFETTUARE TRATTAMENTI FITOSANITARI
E in Italia? Molto interessanti per il prossimo futuro sono anche gli studi e i prototipi realizzati dall’AirLab del Politecnico di Milano, che ha partecipato insieme a partner francesi e portoghesi nel progetto europeo “Grape”, finalizzato allo sviluppo di un robot in grado di effettuare trattamenti fitosanitari nel vigneto ( air- lab.deib.polimi.it/grape). Basato su un telaio mobile con pneumatici, il robot è dotato di un braccio autonomo, finalizzato nell’oc - casione alla collocazione su alcune piante di vite di dispenser di feromoni per la lotta integrata ai paras- siti. L’autonomia operativa della macchina è consisti - ta nella capacità di trovare il percorso più efficiente negli interfilari e individuare la strategia più efficace per il posizionamento dei dispenser. Attraverso un op- portuno controllo remoto, il viticoltore poteva seguire tutti i movimenti del robot. PRINBOT, CON BRACCIO MECCANICO PER LA POTATURA SECCA Decisamente diversa da tutti le precedenti è invece la soluzione di locomozione adottata da Prinbot, un ro- bot in fase di sviluppo da parte dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e dall’Università Cattolica di Piacenza. La base di tutto è HyQReal, un robot sempre realizzato in IIT grazie al supporto di INAIL, Moog e nel contesto del progetto europeo ECHORD++, dotato di 4 arti che consentiranno alla macchina di muoversi anche nei vigneti a forte pendenza.
Sul modulo descritto sarà poi montato un braccio meccanico e una serie di sensori che lo renderanno in grado di effettuare autonomamente la potatura in- vernale. Il tutto è completato da un modulo di visione, in grado di estrarre una rappresentazione schematica della pianta per localizzare i punti di recisione dei tral- ci, che vengono definiti in base ad algoritmi ricavati tramite “deep learning”. Al momento si sta ancora la- vorando in laboratorio e sulla potatura corta del cor- done speronato, una delle forme di allevamento oggi più diffuse, ma in prospettiva si vuole estendere l’ap- plicazione anche ad altri sesti di impianto. © Domenico Pessina e Davide Facchinetti DISAA - Università di Milano Il progetto Prinbot prevede di montare sul robot “quadrupede” HyQReal (sopra) un braccio meccanico (al centro) istruito con tecniche di “deep learning” per la potatura secca nel vigneto (sotto)
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