I ricercatori dell'Università Miguel Hernández di Spagna hanno sviluppato un sistema di localizzazione AI che aiuta i robot a recuperarsi rapidamente dalla perdita di posizione.

Il problema del "robot rapito" rappresenta una sfida importante nella robotica, apparendo quando un robot autonomo perde improvvisamente la localizzazione, ad esempio, dopo essere stato spostato o fermato. I ricercatori dell'Università Miguel Hernández di Elche, Spagna, hanno creato un nuovo sistema di localizzazione basato su intelligenza artificiale, chiamato MCL-DLF (Monte Carlo Localization – Deep Local Feature), che aiuta i robot a recuperarsi rapidamente, anche in ambienti in cambiamento. Il sistema combina la scansione 3D LiDAR con modelli di apprendimento profondo per identificare le caratteristiche rilevanti dell'ambiente e per mantenere più ipotesi di posizione simultaneamente. Questo consente ai robot di orientarsi in modo simile agli esseri umani, utilizzando elementi strutturali grandi per determinare un'area generale e dettagli più piccoli per affinare la loro posizione. MCL-DLF si dimostra robusto in ambienti dinamici, mantenendo stime di localizzazione costantemente aggiornate, il che è essenziale in condizioni variabili, come i cambiamenti stagionali o le variazioni di illuminazione. I test effettuati nel campus universitario hanno mostrato una maggiore accuratezza e una performance più consistente rispetto ai metodi tradizionali.