Il KAIST ha pubblicato su Nature i principi di progettazione di RAIBO2, il robot quadrupede sviluppato dal Robotics and Artificial Intelligence Laboratory guidato da Jemin Hwangbo che nel novembre 2024 aveva completato i 42,195 chilometri della Sangju Dried-Persimmon Marathon in 4 ore, 19 minuti e 52 secondi senza ricaricare né sostituire la batteria. Il risultato, considerato il primo completamento di una maratona ufficiale da parte di un robot quadrupede, è stato ottenuto su un percorso reale caratterizzato anche da due salite con circa 50 metri di dislivello poste intorno al quattordicesimo e al ventottesimo chilometro, quindi in condizioni molto diverse da quelle di un test condotto su tapis roulant o in laboratorio. Il lavoro ora pubblicato descrive il risultato non come conseguenza di un singolo miglioramento, ma di una progettazione integrata dell’intero sistema finalizzata a ridurre tutte le principali fonti di perdita energetica. RAIBO2 raggiunge un total cost of transport pari a 0,25, valore inferiore al riferimento umano indicato nello studio, pari a 0,37, e offre un’autonomia per singola carica superiore di oltre tre volte rispetto ai quadrupedi esistenti considerati dai ricercatori. Il robot pesa circa 42 chilogrammi, può raggiungere una velocità massima nell’ordine dei 6 metri al secondo e, nelle condizioni di utilizzo previste, può arrivare fino a circa otto ore di funzionamento continuo, caratteristiche che il team considera necessarie per spostare i quadrupedi dalle dimostrazioni di laboratorio verso impieghi prolungati in pattugliamento, ispezione, consegna e operazioni in ambienti difficili.
Il problema principale affrontato dal gruppo riguarda la struttura stessa della locomozione su zampe. A differenza di un veicolo su ruote, un quadrupede deve utilizzare continuamente i propri attuatori per sostenere il peso del corpo e perde energia a ogni contatto discontinuo tra piede e terreno, mentre motori, trasmissioni, elettronica di potenza e controllo introducono ulteriori dissipazioni. Il team ha quindi costruito un modello complessivo delle perdite che considera contemporaneamente energia meccanica, perdite elettriche e dissipazione prodotta durante la locomozione, invece di ottimizzare separatamente un singolo componente. La piattaforma utilizza una meccanica leggera e caratterizzata da elevata trasparenza alla forza, ottenuta anche riducendo la massa di supporti e collegamenti sulla base di analisi strutturali e utilizzando cuscinetti compatti capaci di mantenere la rigidità necessaria. La trasparenza di coppia delle articolazioni permette inoltre di sfruttare più efficacemente le forze provenienti dal terreno e, nelle discese, di recuperare parte dell’energia precedentemente utilizzata per superare una salita. Il progetto degli attuatori è stato sviluppato insieme all’elettronica di comando: i circuiti dei motor driver sono stati integrati direttamente nel robot per ridurre le perdite, aumentare la banda di controllo e limitare la resistenza elettrica lungo il percorso che trasferisce energia dalla batteria ai motori. Questa impostazione ha permesso di trattare struttura meccanica, trasmissione e driver come parti dello stesso problema energetico invece di ottimizzarle indipendentemente.
Una parte altrettanto importante riguarda il controllo delle zampe. RAIBO2 utilizza una locomotion policy addestrata tramite reinforcement learning nel simulatore dinamico RaiSim sviluppato dal gruppo di Hwangbo, all’interno del quale sono stati riprodotti terreni differenti, comprese pendenze, gradini, ostacoli, superfici scivolose e configurazioni più irregolari. L’algoritmo non è stato addestrato soltanto per mantenere l’equilibrio o seguire una determinata velocità, ma anche per minimizzare in modo esplicito le perdite energetiche legate alla meccanica del passo e agli attuatori. Durante il contatto con il terreno, per esempio, una velocità troppo elevata del piede produce una collisione che dissipa parte dell’energia cinetica del corpo; il controller è stato quindi addestrato a ridurre la velocità del piede immediatamente prima del contatto e a limitare lo scivolamento dopo l’appoggio, conservando il più possibile la quantità di moto nella direzione di avanzamento. Il sistema di reward include anche le perdite Joule degli attuatori e altri termini energetici, inducendo il robot a scegliere posture e schemi di movimento che richiedono meno corrente pur mantenendo stabilità e velocità. Nei test sperimentali effettuati su tapis roulant a 4 metri al secondo, il confronto tra differenti politiche di controllo ha confermato che l’introduzione di penalizzazioni dedicate alle collisioni e alle perdite degli attuatori riduce in modo misurabile sia la componente meccanica sia quella elettrica della dissipazione.
Il percorso verso la maratona aveva già mostrato quanto la sola efficienza misurata in condizioni controllate non fosse sufficiente. In un primo tentativo effettuato nel settembre 2024 durante la Geumsan Insam Festival Marathon, RAIBO2 aveva esaurito la batteria intorno al trentasettesimo chilometro, circa dieci chilometri prima di quanto previsto sulla base delle prove precedenti, soprattutto a causa delle frequenti accelerazioni e decelerazioni necessarie per adattarsi al movimento degli altri partecipanti. Dopo quel tentativo il team ha introdotto il controllo della rigidità articolare direttamente negli attuatori, ha rivisto la disposizione interna aumentando la capacità della batteria di circa il 33% e ha ulteriormente ottimizzato la strategia di locomozione. Prima della seconda gara il robot aveva già percorso autonomamente circa 43 chilometri su una singola carica seguendo un percorso GPS sul campo sportivo del campus e, nelle prove su tracciato rettilineo, la distanza massima raggiungibile era salita fino a circa 67 chilometri. Il completamento della maratona di Sangju ha quindi funzionato come verifica su strada dell’intero sistema: RAIBO2 ha dovuto mantenere la locomozione per oltre quattro ore fra persone, variazioni di ritmo, curve e dislivelli senza poter contare sulle condizioni regolari utilizzate durante lo sviluppo.
La pubblicazione su Nature quantifica anche il vantaggio ottenuto rispetto alle precedenti architetture di quadrupedi. Con una batteria dell’ordine di 1.447 Wh, RAIBO2 riesce a combinare autonomia elevata e prestazioni dinamiche senza ricorrere a elementi esterni dedicati esclusivamente al risparmio energetico, perché il miglioramento deriva dal coordinamento di hardware, elettronica e software. Nei lavori precedenti molti interventi erano concentrati su singole fonti di perdita, come trasmissione, elasticità degli attuatori o strategia del passo, mentre il team KAIST ha impostato il progetto a partire da un modello complessivo dei flussi energetici e ha modificato direttamente praticamente ogni livello della piattaforma. La costruzione dei componenti e la verifica della robustezza per l’impiego prolungato sono state sviluppate anche con RAION ROBOTICS, società fondata da ricercatori provenienti dal laboratorio, che ha contribuito a trasformare le soluzioni sperimentali in componenti sufficientemente affidabili da sostenere più di quattro ore di corsa continua. I dati e il codice utilizzato per l’addestramento della locomotion policy e per le valutazioni di ablation sono stati inoltre resi disponibili pubblicamente, consentendo di esaminare in dettaglio il contributo delle diverse componenti della strategia di controllo all’efficienza finale.
Il passo successivo indicato dal gruppo riguarda l’estensione di questi principi a robot destinati all’impiego industriale e operativo. Il team considera l’autonomia uno dei principali limiti che ancora ostacolano l’utilizzo prolungato dei quadrupedi in scenari come pattugliamento urbano, ispezione di impianti, logistica, aree montane e interventi in zone colpite da disastri, dove riportare frequentemente il robot a una stazione di ricarica può rendere poco pratico anche un sistema molto agile. RAIBO2 è stato progettato fin dall’inizio anche con criteri di manutenzione e producibilità, utilizzando attuatori modulari ad albero cavo e una struttura pensata per poter essere riparata e costruita su scala maggiore. Il gruppo intende inoltre integrare capacità di navigazione autonoma più avanzate per permettere al robot di scegliere autonomamente il percorso e affrontare ambienti non preparati senza dipendere da una traiettoria prestabilita. La maratona rappresenta quindi la dimostrazione sperimentale di un’architettura nella quale l’efficienza energetica non viene trattata come caratteristica secondaria rispetto alla velocità o alla stabilità, ma come requisito di progetto che condiziona contemporaneamente forma delle zampe, attuatori, driver elettronici e politica di controllo.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)