Un modello del circuito corteccia gangli talamo per la generazione del movimento a partire da primitive motorie

The aim of cognitive robotics is to create robots that show cognitive capabilities such that they are able to interact in a natural and intelligent way with humans. Movement skills in the context where human beings live every day are fundamentals skills that these systems must exhibit. With the advent of anthropomorphic and humanoid robots a large number of new challenges and opportunities have been posed. These bodies are very complex, they have a high number of degree of freedom and the methods used since now to control them are no longer efficient. The purpose of this work is to create a system that can copy with these challenges and exploit robots potentialities that are more and more similar to human ones. We developed a biosipired model of cortex-basal ganglia-thalamus circuit in the brain for movement generation in these new robots. Our model is able to learn and control movements starting from a set of motor primitives. Experiments were carried out using the anthropomorphic robot NAO with the purpose of testing its ability in generating movements in a game where NAO had to cover a ball on a table with a glass. Results show that the system can be a good starting point for the creation of a more complex motor system, that has a natural integration with a cognitive architecture of sensory processing and self-generating goals to define a bioispired sensorimotor system.

Uno degli obiettivi principali della robotica cognitiva è quello di creare robot che abbiano cognizione, cosi da poter interagire in modo naturale e intelligente con l’uomo. La capacità di movimento in un contesto come quello che l’uomo affronta ogni giorno risulta una abilità necessaria di cui questi sistemi devono essere dotati. Di recente sono stati sviluppati robot antropomorfi e umanoidi che hanno posto importanti sfide e portato nuove opportunità. Sono strutture molto complesse, con un alto numero di gradi di libertà, e le tecniche usate in passato per il loro controllo non sono piu‘ applicabili. Si ricercano nuovi metodi per sfruttare le loro potenzialità sempre più vicine a quelle umane. Lo scopo di questa tesi è la creazione di un modello che simuli il circuito corteccia-gangli-talamo alla base del cervello per la generazione del movimento in questi nuovi robot. Abbiamo sviluppato un sistema biologicamente ispirato per l’apprendimento e il controllo del movimento basato sull’idea delle primitive motorie. Gli esperimenti sono stati eseguiti seguendo come caso d’uso il robot antropomorfo NAO, con l’obiettivo di testare la sua capacità di generazione del movimento in un gioco come quello di coprire con un bicchiere una pallina posta su un tavolo. I risultati mostrano come il sistema sia una buona base per la creazione di un’architettura motoria, che ha una naturale integrazione con un sistema cognitivo di codifica degli stimoli e generazione di nuovi obiettivi al fine di permettere l’apprendimento senso-motorio in robot autonomi.