Behavioral Builders

B E H A V I O R A L B U I L D E R S
ITERATIVE ROBOTIC DEPOSITION BASED ON STIGMERGIC FEEDBACK​

B E H A V I O R A L B U I L D E R S
ITERATIVE ROBOTIC DEPOSITION BASED ON STIGMERGIC FEEDBACK​
Tesi di Laurea in Architettura e Composizione Architettonica III
Corso di Ingegneria Edile-Architettura
Scuola di Ingegneria e Architettura
Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
aa 2015-2016
Relatore:
Prof. Alessio Erioli
Correlatore:
Aldo Sollazzo
Umberto Scarcia
Eugenio Bettucchi

a Ines, mia nonna

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
I N D I C E
10
ABSTRACT
13
P A R T E I
16
18
26
INTRODUZIONE
RIFERIMENTI
SWARM INTELLIGENCE
28
30
34
38
SISTEMI MULTI AGENTE
STIGMERGIA
ROBOTICA
PROSPETTI FUTURI
40
SISTEMA DIGITALE
42
50
56
62
REGOLE LOCALI E PARAMETRI
FIELD
PROPRIETÀ
STIGMERGIA ADDITIVA
6
7

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
82
P A R T E I I
84
LABORATORIO
130
APPLICAZIONE ARCHITETTONICA
87
INTRODUZIONE
132
INTRODUZIONE
88
DIAGRAMMA GENERALE
134
COLONNA
90
ROBOT
142
CONNESSIONE
92
VISIONE
148
RUDERE
94
ACQUISIZIONE
96
100
CALIBRAZIONE
MATERIALE
156
CONCLUSIONI
104
108
TEST MATERIALE
ESTRUSORE
158
BIBLIOGRAFIA
112
APPARATO
161
RINGRAZIAMENTI
116
SIMULAZIONE
122
COMUNICAZIONE
124
TEST
8
9

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
A B S T R A C T
SIMULACRA ET SIMULATION
James Baudrillard
1981
“Abstraction today is no longer that of the map, the double, the mirror or
the concept. Simulation is no longer that of a territory, a referencial being
or a substance. It is the generation by models of a real without origin or
reality: a hyperreal. The territories no longer precedes the map, nor survives
it. Hencefort, it is the map that precedes the territory”
La ricerca intrapresa in questa tesi intende studiare e sviluppare
le potenzialità di un sistema multi agente applicate alla pratica
costruttiva distribuendo le capacità decisionali su un largo
numero di elementi che operanti sincroni rilasciano materiale e
costruiscono per successive stratificazioni.
Prendendo spunto dai recenti sviluppi nel campo della
robotica e del design computazionale, al fine di muovere i
primi passi verso una nuova logica costruttiva in grado di
superare le contraddizioni e le difficoltà che si instaurano nel
passaggio tra la fase di disegno e quella di realizzazione, il
sistema proposto prevede coincidenza temporale tra design
e produzione. Un continuo feedback tra simulazione e reale
permette di controllare il processo di costruzione, nel quale il
comportamento del materiale viene osservato invece di essere
simulato a priori.
Se Baudrillard sottolinea come, a differenza del passato, la
simulazione sia arrivata al punto di precedere il reale, questo
elaborato vuole indagare un processo in grado di legare reale
e simulato in una maniera tale da rendere inessenziale l’uno se
manca l’altro.
La proposta consiste nello sviluppo di un processo iterativo di
deposizione (scrittura) e scansione (lettura) di materiale in cui
l’oggetto emerge dall’interazione delle due fasi.
La scrittura prevede rilascio di schiuma poliuretanica espansiva
dalla consistenza malleabile ad opera di un ugello guidato da
un braccio robotico. Il robot esegue traiettorie prodotte dalla
simulazione basata sull’interpretazione della lettura dell’area di
lavoro. Alternando fasi di scansione e deposizione sarà dunque
possibile erigere strutture e guidarne la costruzione.
Il cuore della ricerca risiede nella simulazione. Un sistema
di agenti capaci di sondare l’ambiente circostante ispeziona
la nuvola di punti fornita dalla scansione ed è istruito ad
agire secondo specifici comportamenti orientati a seguire il
materiale precedentemente depositato e a collocarsi sopra di
esso. Il principio che regola l’intero processo è la stigmergia,
un meccanismo di comunicazione indiretto che permette
lo scambio di informazioni tra soggetti diversi attraverso
l’interazione con un ambiente comune.
Sviluppi futuri prevedono l’operare sincrono di più robot,
il raffinamento degli algoritmi ed un approfondimento sul
materiale necessario per poterne migliorarne le performance
strutturali.
10
11

P A R T E I

ICD/ITKE Research Pavilion 2014-15
I N T R O D U Z I O N E
ICD Institute for Computational Design – Prof. Achim Menges
ITKE Institute of Building Structures and Structural Design – Prof. Jan Knippers

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
INTRODUZIONE
STIGMERGIC ACCRETION
Roland Snooks and
Gwyllim Jahn,
Robotic Fabrication in
Architecture, Art and Design
2016
“This design research represents an inversion of material agency, from
which two key concepts have emerged: parallelism, and stigmergic robotics.
Rather than encoding material behavior within digital models, physical
material takes on digital behaviors through an inversion of material agency.
Parallelism describes a hybrid of digital and material behaviors through
the closeness of their interaction. Stigmergic robotics collapses design and
fabrication processes into a single operation where the robot operates as
an extension of the digital agent generating form through a series of design
behaviors operating directly on physical material.”
Con questa ricerca s intendono muovere i primi passi verso
ladefinizione di un istema costruttivo alternativo che ibrida
costruzione robotica e simulazione digitale. I recenti sviluppi
nei predetti campi e le sempre crescenti sinergie che si sono
determinate hanno posto le basi della ricerca. Si studierà il
deposito di materiale informato dalla scansione della struttura.
Invece di determianre a priori il comportamento materiale
questo viene osservato per poi procedere nella prossima azione.
L’apparato digitale serve come collante per elaborarei i dati e
consentire l’avanzamento del processo costruttivo. Saranno
studiate maniere per cui il processo può procedere in parallelo
tra reale e simulato fondendo in unico frangente l’effetto di
entrambi. Lo spunto per la definizione degli algoritmi relativi
al movimento del robot sono stati dedotti da regole vigent
in natura che ben esprimono e integrano l’aspetto ecologico
all’interno del processo, minimizzando lo scarto di materiale
e disponendolo nelle zone utili alla crescita. verrà simulato
un algoritmo multi agente basato su regole stigmergiche e
successivamente si informerà la situazione attraverso l’influenza
di campi scalari e vettoriali portatori delle informazioni
necessarie per la costruzione.
Un sistema di agenti capaci di sondare l’ambiente circostante
ispeziona la nuvola di punti fornita dalla scansione e può
essere istruito ad agire secondo specifici comportamenti tra cui
seguire il materiale precedentemente depositato e collocarsi
sopra di esso. La principale regola risiede nel comportamento
stigmergico che consiste nell’individuare le tracce circostanti,
valutarle in base a una serie di parametri e scegliere la più
conveniente da seguire.
Questo processo può essere osservato e documentato
sia in maniera fisica in cui la scelta da seguire implica uno
spostamento dell’agente (scie di formiche) sia in’accezione
costruttiva in cui la traccia depositata assume connotazione
volumetrica (termitai) e consente alla struttura di crescere.
Su questa seconda accezione si incentra maggiormente la
ricerca. L’accrescimento può essere guidato influenzando
il comportamento della traccia e la sua caratterizzazione,
sfruttando la possibilità di sovrapporre all’area di lavoro fisica un
campo di informazioni digitali aggiuntive quali zone di densità
variabile o direzioni prevalenti. Il prodotto risulta caratterizzato
da continuità materiale e sinuosità delle forme.
La connessione tra digitale e analogico è resa possibile
attraverso l’impiego del sensore Kinect che fotogra l’ambiente
di lavoro e consente una restituzione tridimensionale dello
stesso permettendo alla simulazione di proseguire. Il vantaggio
dell’impiego di questa tecnica consiste nel fatto che si può
interagire con la struttura depositata in un qualsiasi momento
ovvero che il processo costruttivo può essere interrotto e
ripreso senza la necessità di laboriose calibrazioni. La ricerca
intende muovere a partire dalla definizione dell’ambiente
di lavoro digitale per poi successivamente combinarlo con
l’apparato di deposizione e testare il sistema al fine di stabilire
un flusso di lavoro che permetta la costruzione di veri e propri
sistemi architettonici
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
RIFERIMENTI
Come accennato nell’introduzione, stiamo assistendo
sempre più all’avvicinamento tra temi di ricerca e campi
di applicazione che un tempo convivevano distinti;
basti immaginare all’impiego di bracci robotici nei
laboratori di prototipazione e di modellistica utilizzati
in scuole di architettura e disegno più avanzate.
Inizialmente, il braccio robotico nasce con l’intenzione
di sopperire al lavoro manuale e permettere di ripetere
in maniera accurata le stesse operazioni o sequenze.
Ciò che desta il maggior interesse è la precisione nel
movimento e le molteplici possibilità che il braccio
fornisce nella fase di materializzazione di un’idea in
un progetto. Ad esempio, agganciando all’estremità
del braccio robotico uno strumento calibrato sul tipo
di lavorazione è possibile espandere ulteriormente il
campo di azione di questo tipo di macchinari.
L’avvicinamento tra robotica e architettura è gia in corso
da diversi anni ed è possibile definire alcune linee di
ricerca in questo ambito. Più precisamente, è possibile
distinguere una linea che sfrutta questi strumenti per
replicare disegni digitali da materializzare come una
copia dello schema. Questo filone è stato il primo ad
essere praticato poiché trasla il campo di applicazione
ma non varia la modalità di utilizzo in quanto permette
di ripetere in serie informazioni predeterminate. In
questo modo, si può apprezzare il grado di precisione
e intricatezza che questi macchinari sono in gradi di
raggiungere.
Un altro aspetto consiste nella capacità di programmare
i robot non attraverso una sequenza di informazioni
prescritte, ma di definire condizioni entro le quali
possano operare scelte e determinare operazioni
successive. Questo ramo di applicazione in campo
architettonico è di recente ingresso anche se in altri
settori è sotto esplorazione già da tempo.
ETH, Zurigo
Robotic Fabrication Laboratory , 2010-2016
Laboratorio di ricerca per fabbricazione
robotica su larga scala.
Riuslta essere uno dei più avanzati laboratori
di robotica dedicata alla prototipazione e
costruzione
ETH, Zurigo
Robotic Fabrication Laboratory , 2010-2016
Una delle prime ricerche effettuate nel
laboratorio. Dalla collaborazione tra robot e
uomo è stata eretta questa struttura metallica
che permette di esplorare tematiche come
collaborazione tra robot e costruzione in sito
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Iridescence Print, 2015
Gramazio & Kohler Research
Palais de Tokyo, Paris
Mesh Mould Metal,
ETH Zurich, 2015-2018
Gramazio & Kohler Research
lo scopo di questo progetto di ricerca è quello
di automatizzare il processo di piegatura
e saldatura di barre di 3mm di diametro
per andare a costruire strutture capaci
di sotenere carichi. La struttura metallica
generata può essere usata come cassero per
il getto di materiale cementizio
Dall’alto:
Dettaglio dell’estrusore utilizzato in
Iridescent Print
Il robot semovibile che sta realizzando il
cassero metallicodi mesh mould.
La stessa struttura a seguito della fase di
applicazione della pasta cementizia
Ecco riportati alcuni esempi per mostrare come queste
nuove pratiche si stiano diffondendo all’interno di istituti
di ricerca in campo architettonico e ingegneristico.
All’ETH di Zurigo vi è un gruppo di ricerca con a capo
Fabio Gramazio e Mathias Kohler. I progetti indagati
coprono sia il primo filone in cui si utilizza il robot
come elemento di traduzione del dato digitale in reale
seguendo un protocollo e istruzioni determinate che il
lato più comportamentale nel processo di costruzione.
Ulteriore riferimento è visto nell’operato di Roland
Snooks (Stigmergic Accretion) e di Robert Stuart Smith
(Situated Fabrication).
In questi due progetti è stato dimostrato come un
robot possa creare oggetti totalmente inaspettati
semplicemente andando a basare le informazioni
successive sulla scansione dell’ambiente di lavoro,
chi con schiuma espansiva e chi con calcestruzzo
dalla grana fine. Dai risultati dei due progetti appena
menzionati si evince che non si tratta della realizzazione
di un atto puramente creativo basato sulla performance
della forma, ma il risultato finale è determinato dal
comportamento e sfruttamento delle risorse. Anche
Giulio Brugnaro, con il progetto Behavioral Fabrication,
ha indagato il campo della robotica comportamentale
andando a simulare l’operato degli uccelli tessitori per
costruire un nido digitale. Allo stesso modo, anche
in questo caso il processo è basato su un feedback
derivante dall’osservazione dell’ambiente a seguito di
una modifica dello stesso.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
http://gramaziokohler.arch.ethz.ch/web/e/
forschung/240.html
The machines can move in and around existing objects and
perform construction tasks that are not limited by the same
constraints as ground-based machines.
Flight Assembled Architecture, 2011-2012
FRAC Centre, Orleans
Gramazio & Kohler + Raffaello d’Andrea
Aerial Construction, ETH Zurich, 2013-2015
ETH Research Grant Project
Utilizzando quadricotteri e sofisticati algoritmi
di simulazione è stato possibile tessere un
ponte percorribile
Flight Assembled Architecture, 2011-2012
FRAC Centre, Orleans
Gramazio & Kohler + Raffaello d’Andrea
Con questo progetto è stato realizzato il
primo esempio di costruzione aerea robotica.
Il sistem aprevede l’operare sincrono di più
droni quadricotteri che sono controllati da un
sistema di motion capture che permette di
tracciare con estrema precisione la posizione
di specifici marker riflettenti posizionati sopra
i droni. I mattoni sono posizionati e il drone
ritorna alla posizione a prelevare un nuovo
mattone, il processo prosegue e la struttura
cresce
Aerial Construction, ETH Zurich, 2013-2015
ETH Research Grant Project
Separazione: separarsi dal gruppo
Allineamento: allinearsi alla direzione comune
Coesione: aderire al gruppo
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
STIGMERGIC ACCRETION
Roland Snooks and Gwyllim Jahn,
Robotic Fabrication in Architecture, Art and
Design 2016
SITUATED FABRICATIONS UNIVERSITY OF
INNSBRUCK | 2016
Innsbruck, Austria
Technology Seminar: Robotic Fabrication
Visiting Professor: Robert Stuart-Smith
Academic Chair: Marjan Colletti
Grazie a questi esempi, è sempre più chiaro quanto
la ricerca in campo comportamentale applicato alla
robotica nel settore delle costruzioni sia di estrema
attualità. Il tipo di vantaggio non si esplica esclusivamente
a livello formale ma soprattutto a livello ecologico
del processo totale per quanto riguarda l’utilizzo di
risorse. Proprio come un animale che costruisce il nido
o un artigiano che lavora, le decisioni sono prese di
volta in volta osservando lo stato attuale e seguendo
determinate procedure che permettano il convergere
tra possibilità materiali ed intenzione plasmante. Il
manufatto è portatore non solo della forma ma anche
della traccia del procedimento iterativo con il quale e
stato prodotto.
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S W A R M I N T E L L I G E N C E

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
S W A R M I N T E L L I G E N C E
Sistemi multi agente
This is an exercise in fictional science, or science fiction, if you
like that better.”
— Valentino Braitenberg
Nel libro intitolato Vehicles del 1984, Valentino
Braitenberg descrisse il primo esempio di agenti
denominati Veicoli di Braitenberg in grado di muoversi
seguendo specifici comportamenti. Successivamente
nel 1986, Crayg Reynolds creò il primo modello digitale
di agenti digitali in grado di simulare il comportamento
di stormi di animali definendo questo specifico
algoritmo Boids. Le regole che il sistema creato da
Reynolds segue sono tre e ben definite: separazione,
coesione ed allineamento e tutte e tre sono basate
sulla relazione tra il soggetto e i vicini. Tramite la
modulazione dell’intensità applicata ad ognuna di
queste è possibile ottenere svariati comportamenti
emergenti dal differente grado di complessità.
Durante lo siluppo di questa tesi di laurea si farà
riferimento a quanto successivamente riformulato
da Daniel Shiffman nel libro The Nature Of Code,
specialmente nel capitolo 6 denominato Autonomous
Agent. Shiffman descrive quali siano le caratteristiche
di un agente autonomo e come esso si relaziona
all’ambiente circostante:
- un agente autonomo possiede una limitata
capacità di percepire l’ambiente circostante.
- un agente autonomo processa le
informazioni provenienti dall’ambiente e
calcola un’azione.
- un agente autonomo non possiede un capo.
Schema dei tre comportaenti base espressi da
Reynolds nel 1986.
Separazione: separarsi dal gruppo
Allineamento: allinearsi alla direzione comune
Coesione: aderire al gruppo
Fotogramma di una delle prime simulazioni ad
opera di Reynolds. In questo esempio è possibile
notare gli agenti che fluttuano in ambiente
virtuale ed evitano solidi cilindrici
http://www.red3d.com/cwr/boids/
Schema esplicativo di come è possibile
costruire regole ad hoc per performare specifici
comportamenti. In questo caso è illustrato il
Path following ovvero come mantenere un
agente su un percorso prestabilito.
http://natureofcode.com/book/chapter-6-
autonomous-agents/
In maniera analoga si può giungere a definire un
aregola per evitare gli oggetti.
http://natureofcode.com/book/chapter-6-
autonomous-agents/
Shiffman, oltre a specificare i tre comportamenti
espressi da Reynolds, crea ulteriori condizioni e regole
che si instaurano tra agente ed ambiente. Alcuni esempi
sono il seguire percorsi, evitare ostacoli o raggiungere
punti di interesse. [3]
Sulla base di queste considerazioni si possono
ulteriormente costruire regole specifiche per simulare
differenti comportamenti. Questo tipo di algoritmi
hanno svariati campi di applicazione che spaziano dalla
computer graphics, a come i motori di ricerca risalgono
ai risultati fino ad arrivare a fornire previsioni per
determinati fenomeni.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
S W A R M I N T E L L I G E N C E
Stigmergia
“Stigmergy manifests itself in the termite mound by the
fact that the individual labour of each construction worker
stimulates and guides the work of its neighbour.”
Pier Paul Grasse
Grassé, P.-P. 1959: La Reconstruction du nid et
les coordinations interindividuelles. La théorie
de la stigmergie, Insectes Sociaux 6: 41-84.
Attraverso semplici regole è possibile descrivere
comportamenti complessi in cui moltitudini di
elementi omogenei istruiti interagiscono tra
loro generando l’emergere di pattern di ordine
superiore al singolo individuo. Che ciò sia possibile è
testimoniato in natura da un gran parte di fenomeni.
Ma come tradurre questo comportamento in numeri
ha da sempre attirato gli studiosi a partire da biologi
fino ad arrivare ad ingegneri informatici.
Il perchè di tanto interesse risulta dal fatto che
siamo circondati da fenomeni complessi regolati da
semplici funzioni di cui non riusciamo a comprendere
la totale complessità. Se prendiamo un esempio, lo
stesso internet si configura come un sovraorganismo
logicamente connesso che possiede una quantità di
conoscenza superiore al singolo individuo. L’utente
non dispone della totalità delle informazioni ma può
interagire con l’ambiente (internet) e risalire alla
determinata informazione cercata.
Proprio come internet, che nasce come una rete
aperta allo stratificarsi delle informazioni e alla
possibilità del singolo utente di leggere e scrivere
informazioni su di esso, anche Wikipedia funziona
alla stessa maniera poichè non vi è interazione
diretta tra gli utenti ma solo attraverso un medium
che si fa portatore dei contributi dei singoli.
Print Wikipedia project
https://en.wikipedia.org/wiki/Print_Wikipedia
Volume n# 3030 Da HUL a HUM
Nidi dell’uccello tessitore africano che sfrutta
differenti tipi di supporto come ambiente per
il nido
Termitaio dalle ingenti proporzioni. All’incirca
7 metri di altezza. L’influenza dell’ambiente
iniziale è minima mentre risulta fondamentale
la relazione di stigmergia con la struttura
stessa
Radici dell’albero di fico nel tempio di Ta
Prohm in Cambogia. La relazione con
l’ambiente è fortissima poichè è il substrato
per la crescita. L’aspetto interessante è come
l’ambiente risulta mofdificato dall’operato
delle radici
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Come definire questo meccanismo di interazione
indiretto tra gli utenti, mediato da un ambiente su cui il
singolo può leggere (acquisire informazioni) e scrivere
(apportare aggiunte)?
Facendo un passo indietro e cambiando ambito, la
risposta può essere trovata negli studi di Paul Grasse,
conosciuto zoologo francese. Grasse, interessato
dal modo in cui le termiti organizzano la costruzione
dei termitai, dedusse un principio fondamentale
che denominò stigemrgia. Questo termine serve a
descrivere il meccanismo di comunicazione indiretta
che sussite tra la struttura e l’agente (la termite). La
semplicità della termite comparata alla complessità dei
termitai, sia dal punto di vista formale che funzionale,
portarono Grasse a definire un primo algoritmo che
se iterato potrebbe generare strutture come quelle
osservate. Le fasi da lui descritte si riassumono in:
- le termiti costruiscono un mucchio di materiale che
cresce verticalmente,
- se due colonne di materiale si trovano in una certa
soglia di prossimità allora vengono fuse
- l’esito della fusione è un singolo oggetto che prosegue
nella crescita.
La principale questione di interesse ricade su come
elementi semplici senza una organizzazione centrale
siano in grado di adattarsi all’ambiente e di auto
oganizzarsi al fine di sopravvivere. Comprendere
le regole ed i meccanismi è il primo passo per poter
tradurre in digitale questi comportamenti per poi
applicarli in diversi campi a seconda della problematica
che si intende risolvere. Nelle immagini sono riportati
due esempi di come questi sistemi siano in grado di
risolvere problemi complessi.
MATsim
Multi Agent Transport simulation of Singapore.
http://www.matsim.org/scenario/singapore
A sinistra, esempio di applicazione dello Slime
Mould su una piantina dellla metropolitana
di Tokyo. Nel giro di 36 ore cresce fino a
ricoprire l’intera area e fortifica i percorsi che
mettono in connessione le fonti di cibo locate in
corrisondenza delle fermate di metro.
Il sistema così assume una conformazione simile
a quella reale e risolve in maniera autonoma ed
efficace un problema tangibile
Schema di come le formiche fortifichino il
passaggio su i percorsi più brevi risparmiando
energie
Alcuni esempi di visualizzazione di algoritmi
iterativi basati sulla logica di Agent System
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
S W A R M I N T E L L I G E N C E
Robotica
Tra gli spunti e riferimenti di tesi iniziali vi era
l’intenzione di realizzare il processo di lettura e
deposizione attraverso l’uso di un drone.Inizialmente
l’attenzione è stata volta al controllo di uno o più
veicoli autonomi. A Barcellona presso lo studio
Noumena sono state condotte le prime indagini su
questa tematica. All’interno dello studio un ramo
della ricerca è dedicato alla costruzione e impiego
di droni per il rilievo di dati ambientali in ambito
urbano e naturale. Il controllo avviene tramite
GPS che a seconda della potenza del segnale e del
numero di satelliti offre un’accuratezza di circa un
metro. Questo dato risulta di estrema precisione
se comparato alle distanze percorse che possono
facilmente raggiungere l’ordine delle centinaia di
metri. Nonostante ciò il controllo di un quadricottero
per applicazioni nel campo delle costruzioni richiede
tolleranze molto inferiori.
Si è studiato come diminuire la soglia attraverso
un sensore di flusso ottico (optic flow) che riesce
a determinare lo spostamento e altri dati dinamici
a partire dallo sfasamento di due immagini in
sequenza costruendo un vettore spostamento tra
coppie di punti che riscontra essere similari nelle due
immagini. Un’ulteriore soluzione risiede nell’RTK,
tecnica che consente di ridurre le imprecisioni fin
all’ordine del centimetro.
Queste ipotesi sono state sondate ma scartate
poichè troppo specifiche e laboriose. Un’altra
possibilità di controllo in spazi chiusi è fornita
dalla tecnica del motion capture che permette di
localizzare la posizione di un marcatore nello spazio
con estrema precisione.
NERO
Networking Environmental Robotics
nero.noumena.io
University of Pennsylvania & KMel Robotics
Esperimenti di volo combinato tra venti
quadricotteri.
Fotogramma tratto dalla serie televisiva
Black Mirror. Se l’episodio da un lato dimostra
come la swarm robotic sia ormai entrata
nell’immaginario collettivo dall’altro specula su
implicazioni e applicazioni.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Si utilizzano camere ad infrarossi che applicate
agli estremi della stanza rilevano singolarmente il
marker. Conoscendo la posizione delle camere è
possibile interpolare i dati raccolti e fornire in output
la posizione del tracciatore. Dato l’elevato costo
dell’attrezzatura e la alta specializzazione richiesta
nel gestire questi sistemi si è scelto di incentrare
la ricerca maggiormente sulla parte di simulazione
e gestione delle traietorie attaverso l’impiego di
sistema multi agente in cui ogni singolo drone è
rappresetnato da una particella con massa velocita
e posizione. Si lascia per la ricerca futura la fase di
controllo fisico mentre si indagherà oltre alla parte id
traiettorie anche lo strumento atto alla deposizione
di materiale che possa essere installato nella parte
inferiore del drone e consentire al processo di
costruzione di avvenire. I vantaggi in questo campo
sono molteplici: possibilità di costruire senza cassero
o strutture annesse, possibilità di costruire in zone
impervie, minor rischio per i lavoratori e maggior
produttività poichè la costruzione può avanzare
simultaneamente grazie all’operato di più entità in
cui la capacità decisionale e costruttiva è egualmente
divisa.
Drone 100 Intel
https://iq.intel.com.au/100-dancing-drones-setworld-record/
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
S W A R M I N T E L L I G E N C E
Prospetti futuri
La recente miniaturizzazione di molte componenti
elettroniche ha permesso la riduzione di dimensioni
e l’aumento di complessità dei sistemi robotici. Nelle
immagini è riportato un confronto di dimensioni
tra una formica e un mini robot. Se da un lato
l’evoluzione risiede su fattori elettronici e meccanici,
dall’altro non può prescindere dall’osservazione del
mondo naturale e deduzione di semplici principi
generali. L’applicazione di algoritmi di controllo
di natura comportamentale in cui gli individui si
comportano seguendo regole più che istruzioni
prefissate ha consentito di governare centinaia di
piccoli robot per assolvere a problemi in cui il songolo
avrebbe fallito. La ricerca e le teorie di Valentino
Braitenberg espresse nel libro Vehicles stanno
fisicamente prendeno piede in questi anni. Nella
seconda immagine si può notare come centinaia di
robot siano programmati per andare a ricoprire e a
disporsi formando la sagima di un achiave inglese,
ciò fa capire come si possa dialogare con quest
sistemi in maniera ibrida: vi sono sia regole globali
di performance (approssima una sagoma) che regole
locali di separazione e coesione tra i diversi agenti.
Rapporto dimensionale tra formica e minirobot
Sciame di minirobot in conformazione a chiave
inglese
Formica robotica prodotta da Festo
https://www.festo.com/group/en/cms/10157
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SUPERCOMPUTING (GPGPU) – STIGMERGY
SYSTEMS
https://nonstandardstudio.wordpress.com/
Daniel Bolojan
S I S T E M A D I G I T A L E

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
SISTEMA DIGITALE
Regole locali e parametri
I primi tentativi di creazione del sistema stigmergico
prevedono una regola principale che consiste nel far si
che gli agenti seguano la traccia generata dal passaggio di
altri agenti. In questo modo si possono facilmente creare
percorsi interconnessi dai quali emerge il pattern alveolare.
Scendendo nel dettaglio, la relazione di stigmergia si genera
dalla interazione e modifica di un soggetto con l’ambiente.
Nello specifico, la prima fase di simulazione intende studiare
il caso più semplice: la generazione del pattern e la variazione
di esso al modificarsi dei parametri principali.
I primi esperimenti prevedono un set di agenti con specifiche
caratteristiche. Essi si muovono in un ambiente che di volta
in volta può sia presentare delle tracce preesistenti che
essere composto solo da quelle depositate. Si illustrano le
principali variazioni dei parametri degli agenti locati in uno
spazio piano. La regola può essere scomposta nelle seguenti
fasi:
- Traslazione su una posizione futura attraverso il
vettore spostamento precedente
- Ricerca delle tracce vicine all’interno di una
soglia che limita angolo di visione e distanza
- Selezione di una porzione di esse in base a un
parametro (colore della traccia)
- Valutazione di un elemento medio. Esso è nello
spazio, il baricentro dei punti trovati se vengono
mediati con lo stesso peso, altrimenti se mediati
in base a un parametro costituisce comunque
un punto interno al raggio di visibilità.
- Creazione del vettore intenzione a partire dalla
posizione attuale verso quella desiderata
- Mediazione tra il vettore attuale e quello appena
determinato al fine di aggiornare la
posizione corrente.
- Deposizione di una traccia nella posizione attuale
che potrà essere letta come deposito dagli agenti.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Ogni agente sonda
l’ambiente circostante
Ogni agente possiede una
posizione spaziale
codificata come
coordinate xyz.
Ogni agente possiede una
posizione spaziale
codificata come
coordinate xyz.
Ogni agente sonda
l’ambiente circostante
Ogni agente sonda
l’ambiente circostante
Ogni agente sonda sonda
l’ambiente circostante
Ad ogni posizione è
associato un vettore che
ne descrive la velocità
Ad ogni posizione è
associato un vettore che
ne descrive la velocità
All’interno del campo di
visibilità valuta le tracce
All’interno del campo di
visibilità valuta le tracce
All’interno del del campo campo di di
visibilità valuta le tracce le tracce
La capacità dell’agente di
percepire l’ambiente è
limitata ad una certa
distanza.
La capacità dell’agente di
percepire l’ambiente è
limitata ad una certa
distanza.
All’interno del campo di
visibilità valuta le tracce
Il campo visivo è regolato
dall’angolo di visione
Il campo visivo è regolato
dall’angolo di visione
Pesando l’influenza di
ognuna di esse costruisce
una posizione media che
Pesando diventa il l’influenza target da di seguire di
ognuna di di esse esse costruisce costruisce
una posizione media che
una diventa posizione il target da media seguireche
diventa il target da seguire
Pesando l’influenza di
ognuna di esse costruisce
una posizione media che
diventa il target da seguire
Pesando l’influenza di
ognuna di esse costruisce
una posizione media che
diventa il target da seguire
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Ad ogni agente è
associata una traccia
rappresentata dalle
posizioni precedenti
Ad ogni agente è
associata una traccia
rappresentata dalle
posizioni precedenti
Elementi essenziali al descrivere un agente,
la sua maniera di percepire l’ambiente e il
deposito di tracce.
Pribcipali fasi della regola stigmergica.
Si descrive come risulta possibile
geometricamente il seguire percorsi di punti.
L’agente si sposta
L’agente coerentemente si sposta con il
vettore costruito. per ogni
coerentemente con il
iterazione il processo è
vettore ripetuto costruito. per ogni
L’agente iterazione si il sposta processo è
coerentemente ripetuto con il
vettore costruito. per ogni
iterazione il processo è
L’agente ripetuto si sposta
coerentemente con il
vettore costruito. per ogni
iterazione il processo è
L’agente ripetuto si sposta
coerentemente con il
vettore costruito. per ogni
iterazione il processo è
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Evoluzione della simulazione
a differenti stadi.
Sono rappresetnate l
eiterazioni 3,15,55,111.
Si nota la formazione del
pattern fin dai primi istanti
poichè non essendovi altre
forze agenti è più facile che
il sistema si connetta.
Dalla iterazione delle seguenti fasi applicate ad ogni
agente che costituisce il sistema si genera ed esplica
il principio stigmergico. I principali parametri che ne
determinano mutamenti sono il campo di visione, la
velocità e la distanza relativa alla posizione futura.
Quest’ultima risulta fondamentale poiché evita
all’agente di incorrere nel leggere le sue stesse tracce
e permette letteralmente ad esso di guardare davanti.
Il pattern risulta fortemente mutevole a leggere
variazioni dei parametri. A parità di condizioni la stessa
simulazione offre sempre gli stessi risultati poiché
si tratta di un sistema deterministico nel quale se le
condizioni iniziali sono costanti allora lo sono anche le
vari fasi successive paragonate allo stesso istante.
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Risulta invece di notevole importanza la tenacia che
esiste nel generare il pattern. Questo è mostrato sia
andando a ridurre le capacità sensoriali degli genti
che a decimare in percentuale il numero di elementi
che costituiscono la traccia. E’ importante sottolineare
questo aspetto poiché negli sviluppi futuri sarà molto
rilevante ridurre le tracce depositate che possono
essere lette dagli agenti andando a salvare enormi
quantità di tempo a livello computazionale .Un grande
filtro alla ricerca è determinato dal fatto che si simula
un’intelligenza distribuita su numerosi elementi ma
inevitabilmente tutti i differenti calcoli sono elaborati
dal computer che serializza le operazioni da fornire alla
Cpu che possiede una potenza di calcolo limitata.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Breve spiegazione di come l’angolo di visione
influenza in larga parte la capacià del sistema
di rimanere connesso. Gli agenti possiedono
posizioni e vettori velocità random e per
valori bassi dell’angolo di visione gli agenti più
esterni al dominio iniziale tendono a scappare
proseguenedo nel moto mantenendo
direzione e velocità invariate
Il sistema che si genera rappresenta in maniera
semplificata meccanismi che portano alla formazione
di percorsi tipici delle formiche. Non vi è creazione
fisica di un manufatto ma bensì la formazione di una
connessa rete di percorsi. L’intento futuro è quello di
concentrarsi sulla “raffinazione” del sistema di tracce in
modo da informarlo di ulteriori proprietà quali densità
e volume al fine di descrivere un deposito materiale.
L’intento è quello di costruire vere e proprie strutture a
partire da specifiche regole impiegate.
48
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
SISTEMA DIGITALE
FIELD
Fino ad ora è stato descritto come la formazione
del pattern sia legata principalmente alla distanza e
all’angolo di visione. Le condizioni dell’ambiente lo
inividuano sostanzialmente come uno spazio vuoto
che di volta in volta alloca le tracce al suo interno. Al
principio è un qualcosa di isotropo in cui non vi sono
variazioni locali tra un punto e l’altro. Questo capitolo
si propone di investigare come fornire condizioni
di anisotropia diffuse o localizzate all’ambiente e
successivamente registrare come il sistema ha digerito
queste modifiche e fino a che punto è in grado di
tollerarle prima di perdere coerenza. Tematiche
fondamentali sono appunto l’adattività del sistema al
variare delle condizioni nel tempo e la resilienza che
esso mostra nel plasmarsi e mantenere coerenza e
connessione durante l’avvento di variazioni violente.
La prima fase di variazione dell’ambiente
è stata effettuata partendo da alcune
curve disegnate. Poichè si segue il vettore
medio tangente delle curve più vicine, i
casi interessanti nascono quando vi sono in
prosimità diverse curve con direzioni e versi
differenti. Qui il sistema si trova a mediare tra
differenti input e l’esito rimane imprevedibile
ma coerente al tempo stesso
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Si può notare la variazione che sussiste
nell’aumentare il raggio di influenza delle
curve. Mano a mano che il raggio cresce,
a parità di intensità della forza, si assiste
all’uniformarsi del pattern.
Nelle prime immagini si nota come ogni volta
che gli agenti, seguendo la curva, arrivano
in prossimità del bordo e formano creste
separate. Sopra una certa soglia il fronte
diventa unico a testimonianza dell’uniformità
delle condizioni. Risultano di articolare
interesse estetico come il campo sia in grado
di distorcere il pattern stigmergico creando
alveoli allungati nella direzione del campo
Sono state analizzate due condizioni di modifica
attraverso un campo vettoriale dapprima generato
in maniera omogenea per quanto riguarda intensità
attraverso la funzione del perlin noise. Questa
specifica funzione fornisce valori che si modificano
gradualmente nello spazio evitando sbalzi e
sottoponendo il sistema alla presenza di curve
che vengono opportunamente lette attraverso la
proiezione del punto su di esse e successivamente
viene determinato il vettore tangente alla curva
che sarà inteso come direzione da seguire.
Esse modificano l’ambiente all’interno di uno
specifico campo dazione.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
A sinistra un esempio in cui la forza aggiunta
è un campo omogeneo normale alla piano di
lavoro
Ulteriore motivazione che ha spinto a testare il
sistema sotto l’influenza di variazioni è stato quello
di comprendere quanto la creazione della relazione
stigmergica possa essere combinata con altri tipi di
stimolo volti a guidare il processo di costruzione.
A livello analitico il discorso si riassume in una
somma vettoriale operata tra differenti vettori
che esprimono le intenzioni determinate, dalla
determinazione del vettore medio per ogni singolo
agente è poi possibile determinare la prossima
iterazione.
Nelle figure è rappresentato come il pattern si
differenzi al crescere dell’ intensità della forza
applicata sia nel caso della distanza relativa per
quanto riguarda le curve che nel modulo del vettore
applicato per il campo vettoriale. omogeneo.
Sono illustrati alcuni casi di influenza di un
campo basato sulla funzione di perlin noise
rimappata come rotazione di un vettore
unitario. Risultati interessanti si ottengono
per valori alti di forza del campo poichè gli
agenti seguono in prima istanza la direzione
del campo e man mano che si muovono ,
grazie alla forza stigmergica, convergono su
percorsi comuni
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
SISTEMA DIGITALE
PROPRIETÀ
In seguito alla stimolazione del sistema con
influenze esterne che ne vanno a modificare
l’ambiente di lettura, si è dedotto che questo
fornisce una discreta resistenza ad adattarsi
a condizioni mutevoli. Inoltre, a seguito di un
accurata osservazione risulta necessario definire
una logica per controllare la stratificazione dei
percorsi in maniera coerente ed autonoma senza la
creazione di tratti che letteralmente si distaccano
dal sistema andando contro il senso della coerenza
costruttiva. Per fare ciò si è operato direttamente
a livello dell’agente definendo alcune condizioni
che agiscono sulla possibilità di deposizione o sul
riposizionamento dello stesso.
La principale regola per far si che si evitino
deposizioni in cui l’agente legge il proprio
materiale e prosegue in percorsi innaturali sono
state affrontate in maniera tale che l’agente sonda
l’ambiente circostante e valuta la presenza di
tracce.
La presenza o meno nello spazio visibile consente
all’agente di proseguire nel suo cammino e di
continuare a depositare. Nell’eventualità che non
vi siano tracce in un definito range di distanza,
l’agente viene ricollocato in un ‘altra posizione
scelta tra le quelle di partenza o su di un punto
della struttura finora deposta. Un ulteriore filtro
è stato applicato per evitare la segregazione
eccessiva degli agenti. È vero che nel costruire
la struttura essi non valutano la relazione agenteagente
ma solo agente-ambiente però al fine di
evitare un’ eccessiva dispersione, in questa fase,
si è deciso comunque di valutare la relazione
del singolo rispetto al gruppo e eventualmente
riposizionare alcuni di essi se troppo distaccati.
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Questa immagine è stata inseita per mostrare
come il sistema necessiti di alcune regole
per controllare la continuità dei percorsi.
In rosa sono rappresentate le tracce visibili
dal sistema e in scala di azzurri le traiettorie
percorsi dagli agenti. I percorsi più recenti
sono rappresetnati cn colori più chiiari
La traduzione di questa regola a livello applicativo
consiste sempre nel valutare gli agenti vicini e nel
caso non sia presente un certo numero nell’intorno
del punto allora si provvede a rigenerare una nuova
posizione per l’agente coerente con la struttura
deposta. A partire da questa posizione sarà poi
possibile agire come il resto del gruppo nelle
iterazioni successive e proseguire nel processo di
costruzione.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
È stato inserito un ulteriore parametro che può
essere definito come l’età. Stabilendo un valore
compreso all’interno di un dominio numerico si può
informare ogni agente di una sorta di contatore che
viene ridotto di un fattore 1 ad ogni iterazione e
fa si che una volta raggiunto lo zero l’agente viene
rigenerato in una posizione coerente con il sistema.
Andando a valutare durante la simulazione quello
che è l’età media della popolazione presente, è
possibile effettuare considerazioni sulllo stato di
andamento del sistema.
Se l’età media attuale supera quella media iniziale
ciò vuol idre che il sistema sta procdedendo in
maniera coerente e gli agenti hanno la possibilità
di percorrerei il ciclo vitale in maniera classica
ovvero deponendo materiale muovendeosi sullal
struttura. Se l’età media risulta bassa ciò implica
che vi sono delle situazioni che fanno si che la
rinascita è continua e cio suggerisce che vi sia
un certo grado di disordine interno al sistema. Si
sottolinea come valutando un parametro globale
del sistema, esso rappresenta un valore medio
che non è indcativo del range di variazioni che
intercorrono tra le differenti condizioni delgi
agenti.
Risulta comunque interessante valutare
questo parametro poiché è indice sintetico
dell’andamento generale del grado di ordine della
crescita. Se esso raggiunge valori estremi allora
è anche rappresentativo dell’andamento globale
dei singili agenti. Avendo definito queste regole,
si può scegliere di agire selettivamente su alcune,
per esempio limitare le rinascite o incrementarle
in base a determinate condizioni in modo da
differenziare la crescita del sistema.
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In questo caso si può notare come il
sistema in presenza di un campo vettoriale
possa proseguire anche al di fuori del
dominio iniziale e attraverso le regole sulla
stratificazione e l’età è possibile ottenere
risultati più compatti e coerenti
Si possono raggiungere anche condizioni estreme
in cui il sistema di agenti si riduce a zero oppure
incrementa al punto da mandare fuori controllo
il computer. Si ricorda che si sta analizzando
la simulazione di un’intelligenza distribuita che
comunque viene filtrata dalla cpu che opera come
un’unica entità.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
SISTEMA DIGITALE
STIGMERGIA ADDITIVA
Arrivati ad un certo raffinamento negli algoritmi di
percezione dell’ambiente e di deposito delle tracce,
il passo successivo è quello di caratterizzare l’agente
definendo un piano di lavoro che possa fornire un
orientamento spaziale in base al quale leggere il
materiale e depositarlo. Definendo un piano di lavoro
è possibile anche determinare localmente quello che
viene percepito come un sopra o un sotto. Sulla base
dell’orientamento si può poi decidere quale preferenza
fornire alle tracce. Nel caso di deposizione verticale si
può richiedere di leggere il materiale che si trova sotto
e nel frattempo lasciare la propria traccia al di sopra
di esso. Finora sono stati esplorati pattern nei quali il
sistema che si formava costituiva una rete di percorsi
che, anche se si snodavano all’interno di un ambiente
tridimensionale, erano comunque approssimabili a dei
fili. Da qui in poi si tenterà di fornire un’ estensione
maggiore al deposito.
Il sistema può continuare a funzionare a fili ma grazie
alla definizione di due regole ulteriori è possibile farlo
crescere normalmente rispetto alla direzione del moto.
Integrando un piano tra le proprietà
dell’agente si può trasferire questa
informazione alla traccia e successivamente
altri agenti al passagiio sulla stessa traccia
possono ereditare propietà da questa. Il
mantenere un orientamento aiuta nella
coerenza del processo di stratificazione
L’algoritmo per generare un andamento
continuo nella variazione di inclinazione
dei piani è riassumibile in cercare i piuani
circostanti e costruire un vettore di rotazione
basato sul valore medio dei piani circostanti.
Anche se più oneroso dal punto di vista
computazionale risulta interessante notare
come il sistema si riconduca ad un valore
minimo di differenza relativa di inclinazione
nell’intorno di ogni punto. Si raggiunge una
condizione di equilibrio in cui le condizioni
sono di continuità con leggera variazione.
implementando questo algoritmo nel
processo di stratificazione si può di volta in
volta dedurre l’orientamento della deposizione
andando a derivare l’informazione da quelle
che sono le caratteristiche dell’ambiente. Ciò
fornisce maggior adattività al sistema
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Processo di allineamento e stratificazione.
Viene identificata la posizione e direzione
delle tracce circostanti
Attraverso un’operazione vettoriale si
determina il vettore di allinemento della
traccia e quello di stratificazione dell’agente
La traccia rimane nel sistema materiale
rappresentato con piani, l’agente prosegue
nel percorso di stratificazione
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Si può notare come gli orientamenti delle
tracce non siano eguali ma leggermenti
variati. Il risultato dipende dalla mediazione
degli orientamenti circostanti. Sono
rappresentati diversi livelli di zoom sulla
visualizzazione del sistema tracce attraverso
foglietti quadrati. Il colore deriva dal
mappare l’orientamento della normale sullo
spazio colore RGB. Sfumature nel colore
rappresentano leggere variazionio. Che
l’algoritmo funzioni si può verificare sia in via
numerica e di calcolo vettoriale ma anche
dall’osservazione del dato di colore che
permette una valutazione complessiva del
grado di adattamento del sistema
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Iterazione 0 Iterazione 111 Iterazione 222 Iterazione 333 Iterazione 444 Iterazione 555
L’agente può portare un piano che ne descrive
l’orientamento come ulteriore proprietà oltre a
posizione, velocità ed età. Questo piano viene di volta
in volta aggiustato mediando tra la traiettoria e quelli
che sono gli orientamenti delle tracce circostanti.
Il principio è similare a quello di ricerca dei punti più
vicini. Sostanzialmente, ogni agente valuta la posizione
delle tracce circostanti dopo averle ristrette ad una
certa soglia di distanza. Ogni traccia ha incorporato un
piano secondo cui è stata deposta. Andando a mediare
l’orientamento delle tracce circostanti è possibile
determinare il nuovo piano di deposizione che quindi
invece di essere imposto è derivato.
Deposizione su sfera. In un caso ipotetico di
ambiente sferico si dimostra come l’alforitmo
non dipenda da imposizioni assolute ma da
regole locali e quindi derivi il vettore normale
alla superficie valutando la direzione delle
tracce circostanti
La prima regola stabilita per far crescere il sistema
è stata quella di rilasciare materiale con una quota
di sfasamento rispetto all’asse verticale del piano
derivato. Così tra un’iterazione e l’altra il sistema può
evolvere e stratificare. La seconda regola che agisce
a livello di comportamento dell’agente per quanto
riguarda la traiettoria consiste nel prediligere tra i punti
osservati quelli che hanno maggiore quota rispetto al
piano attuale. Andando così ad operare a livello della
traccia e a livello del movimento sono state apportate
leggere modifiche nella percezione degli agenti che
portano a enormi differenze nell’esito.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Si può notare come gli orientamenti delle
tracce non siano eguali ma leggermenti
variati. Il risultato dipende dalla mediazione
degli orientamenti circostanti. Sono
rappresentati diversi livelli di zoom sulla
visualizzazione del sistema tracce attraverso
foglietti quadrati. Il colore deriva dal
mappare l’orientamento della normale sullo
spazio colore RGB. Sfumature nel colore
rappresentano leggere variazionio. Che
l’algoritmo funzioni si può verificare sia in via
numerica e di calcolo vettoriale ma anche
dall’osservazione del dato di colore che
permette una valutazione complessiva del
grado di adattamento del sistema
Sistema di traiettorie e tracce deposte.
L’influenza di un campo vettoriale permette
la crescita differenziata in certe parti del
dominio
Sarebbe anche stato possibile affrontare il problema
della stratificazione in maniera tale da forzare la salita
del sistema verso l’alto in maniera predeterminata.
Poiché in questa ricerca si predilige maggiormente la
capacità di adattarsi a condizioni locali dell’ambiente
più che a scelte imposte, anche in questo caso la
via dell’adattività è stata scelta. Infatti l’esito della
stratificazione dipende dalla situazione iniziale del
contesto di partenza e dalla continua mediazione tra
orientamenti relativi valutati ogni iterazione. Quindi se
si parte da un piano orizzontale, l’orientamento della
traccia si manterrà parallelo ad esso.
La riprova dell’assenza di una forza comune che guida
il processo è testimoniata nell’esperimento in cui è
stato scelto un ambiente di crescita sferico.
Ad una minima univocità delle condizioni si sarebbe
potuto notare un esito direzionato, cosa che invece
non accade poiché la deposizione è di volta in volta
valutata sulla normale al piano di scorrimento.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Sono illustrati diffrenti casi di variazione del
campo vettoriale al fine di dirigere la crescita.
La sequenza di immagini parte da condizioni
omogenee, procede con un caso di campo
direzionale omogeneo e successivamente
sono esposte condizioni in cui il campo muta
di intensità da un estremo all’altro dell’area
di lavoro. Gli ultimi esempi combinano più
campi direzionali nella stessa simulazione. Il
sistema si adatta alle variazioni di intensità
formando il pattern alveolare nelle zone di
scarsa intensità e quello filamentoso orientato
alla direzione principale del campo nelle zone
di massima intensità.
72
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Anche in questo caso sono stati effettuati esperimenti
sul grado di resistenza del pattern stigmergico al
crescere dell’intensità delle forze di stratificazione.
Si nota come man mano che le forze di stratificazione
diventano preponderanti, il sistema tenda a seguire il
vettore normale al piano di scorrimento tale da far si
che si osservino delle impennate nelle traiettorie che
determinano lo scollegamento dell’agente dal sistema
di tracce.
Zoom su due condizioni di variazione
del campo. A sinisra si nota come dalla
composizione di più forze lineari emerga
un’organizzazione materiale dall’andamento
curvilineo che si mantiene parallelo al vettore
medio risultante dal campo
L’effetto globale che si può descrivere è quello di una
rampa, poiché prima di essere ricollocati gli agenti
possono percorrere una piccola porzione di oggetto
nell’ordine di una o due iterazioni della simulazione. Ciò
fa si che iterando il processo la struttura possa avanzare
senza perdere grado di compattezza e coerenza.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Iterazione 0
Iterazione 111
Iterazione 222
Iterazione 333
Sistema di tracce visibili.
Il sistema prevede che in questa fase
gli agenti leggono il materiale e danno
preferenza a quello che è stato depositato di
recente . Questo approccio porta a vantaggi
di tempo di calcolo. più avanti si adotteranno
altre tecniche che permetteranno la
visione del totale deposito mantenendo la
simulazione fluida
Iterazione 444
Iterazione 555
A sinistra la formazione a tronco d’albero.
Vi è un campo repellente posizionato
all’estremità del dominio. Ciò fa si che
gli agenti prediligano lezone centrali e si
posizionino in queste aree. La deposizione
avviene con estrema intensità nella zona
centrale al punto che i percorsi generati
passano da essere prettamente orizzonatali
a tendere al verticale. Le proprietà descritte
al paragrafo precedente spiegano come sia
possibile la continua generazione di agenti
alla base
Per testare il sistema e le nuove regole definite è stato
successivamente variato l’ambiente della simulazione
attraverso campi vettoriali per dirigere le zone di
crescita o per evitare condizioni al contorno. Il sistema
in questo caso si trova a mediare tra tre diversi stimoli
e comunque riesce a produrre un esito coerente
attraverso la calibrazione delle intensità delle diverse
forze. Gli attori in gioco sono la forza di stigmergia,
quella di stratificazione e l’influenza del campo
vettoriale che varia in intensità, direzione e modulo a
seconda delle zone dell’area campione.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Sistema di tracce visibili.
Il sistema prevede che in questa fase
gli agenti leggono il materiale e danno
preferenza a quello che è stato depositato di
recente . Questo approccio porta a vantaggi
di tempo di calcolo. più avanti si adotteranno
altre tecniche che permetteranno la
visione del totale deposito mantenendo la
simulazione fluida
Sistema materiale.
Le tracce materiali sono salvate attraverso
nuvola di punti. La possibilità di gestire fino
a qualche milione di punti aiuta nel processo
di visualizzazione. Per facilitare la lettura
dell’immagine i punti sono colorati con un
gradiente di grigio mappato sull’altezza.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
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P A R T E I I

L A B O R A T O R I O

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Introduzione
The need for traditional symbolic representations soon
fades entirely. The key observation is that the world is its
own best model. It is always exactly up to date. It always
contains every detail there is to be known.
The trick is to sense it appropriately and often enough.
Rodney Brooks, 1990
Il seguente capitolo tratterà e indagherà la fase della
richerca in cui la simulazione si concretizza nel reale
attraverso l’operato di un robot che in tempo reale
scansiona e deposita materiale opernado sulla base di
condizioni locali invece che predeterminate.
In questa modo, la logica notazionale è così superata
per lasciare spazio ad una logica di comportamento.
Per poter imbastire il sistema citato è stato di
fondamentale aiuto Umberto Scarcia, ricercatore
del LAR (laboratorio di automazione e robotica
dell’università di bologna) che ha messo a dispozione il
proprio sapere nonche l’accesso al laboratorio. Questa
fase di ricerca è stata della durata di quattro mesi. Si
parlerà delle principali fasi attraversate per arrivare al
funzionamento del processo nel complesso.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Diagramma
L E T T U R A A M B I E N T E
S I M U L A Z I O N E
C I N E M A T I C A
D E P O S I T O
La scansione 3D costituisce l’ambiente
della simulazione. I dati vengono elaborati
e in uscita sono determiante le traiettorie.
La configurazione del robot viene
determinata attraverso specifici algoritmi
che gestiscono anche la regolazione del
materiale.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Robot
A
B
C
D
744,72 744,72 1700 1700
744,72 1700
Pos.7 Pos.7
(posizione (posizione di calibrazione) di calibrazione)
-130°
+130°
660
Pos.7
(posizione di 95 calibrazione) 95 647,07 647,07
95
-130°
AX.5 AX.5
+130°
AX.5
-130°
+130°
AX3 AX3
AX.2 AX.2
AX3
AX.2
3
647,07
+155°
+155°
1400 1400
3
1400
3
+ 170° + 170°
X
660
-170°
-170°
-170°
X
0 1 2
+155°
150
6
1
6
1
150
0 1 2 3 4 5
X
660
A
B
1
6
C
150
D
-85°
-85°
-85°
744,72 1700
2
2
2
Z
1095,24 1095,24
1095,24
AX. 1AX. 1
AX. 1
Pos.7
(posizione di calibrazione)
95
-130°
+130°
AX.5
Z
AX3
AX.2
4
5
4
5
Z
3
1400
+ 170°
647,07
590 590 130 130
450
450
4
+155°
5
-170°
590 130
1161,42
558,94
450
1161,42
558,94
558,94
X
660
1
150
6
1161,42
-85°
2
300
+
+ Z
-
Ax.6 Ax.6
+/-2700 +/-2700
Quantita' per Complessivo
Quantita' per Complessivo
N° Part. N° Part.
Superficiale - Surface
Termico - Heat
N° Complessivo N° - Assembly Complessivo Dwgs - Assembly Dwgs Q.ty Assemby Q.ty Assemby Part. N° N° Part. -No. N° N° Modifiche -No. -Revisions Modifiche -Revisions
Trattamento
Data -Date
- Treatment Visto Data -Approv. -Date Visto -Approv.
CR82220911
HRC
09-11-04
No.
09-11-04 1:12 Kg. 1:12 A 2 A HB2
N° Disegno - Drawing No.
COMAU
Inizio N° - Sheet Inizio first N° - Sheet Fine N° first -N°
Sheet Fine last N° - Sheet Ultimo last N° N° - Last Ultimo used N° - Commessa Last used - Job Commessa Data -- Job Date Modello Data Scala - Model Date - Scale Scala Peso Formato - Scale - Weight - Size Formato Durezza - Size - Hardness
Proprieta' della COMAU S.p.A. Senza autorizzazione scritta della
+ 170°
Numerazione conduttori Numerazione - Wires conduttori numbering - Wires numbering
1/2Quote senza
Marzolla 1/2
indicazioni di tolleranza grado precisione medio:
stessa il presente disegno non potra' essere comunque utilizzato per
ISO 2768 Marzolla
la costruzione dell'oggetto rappresentato ne' venire comunicato a
Foglio - Sheet Foglio Disegn. - Sheet - DrawnDisegn. Visto - Drawn - CheckedVisto - Checked
-170°
Y
terzi o riprodotto. La Societa' proprietaria tutela i propri diritti a rigore
Tipo - Type Tipo - Type
Codice - CodeCodice - Code
For dimensions with no tolerance indication average accuracy:
di legge. All proprietary rights reserved by COMAU S.p.A. This dra-
ROBOT SMART ROBOT SiX 6 - 1.4
Materiale - Material Quantita' per Complessivo N° Part.
ISO 2768 SMART SiX 6 - 1.4
wing shall not be reproduced or in any way utilized, for the manufacture
of the component or unit herein illustrated and must not be
N° Complessivo - Assembly Dwgs
Materiale - Material
Q.ty Assemby Part. N° N° -No. AREA Modifiche OPERATIVA AREA -Revisions OPERATIVA Data -Date Visto -Approv.
released to other parties, withouth written consent. Any infringement
Tolleranze generali - General tolerances
well be legally pursued.
09-11-04
1
2
3 1:12 A 2
Superficiale - Surface Superficiale - Surface Termico - Heat Termico 4 - Heat
5 6
Inizio N° - Sheet first N° Fine N° - Sheet last N° Ultimo N° - Last used Commessa - Job Data - Date
Trattamento - Treatment Trattamento - Treatment
Scala - Scale Formato - Size
Numerazione conduttori - Wires numbering
CR82220911 CR82220911
HRC HRC
1/2 Marzolla
No. No. Kg. Kg. HB
HB
Foglio - Sheet Disegn. - Drawn
N° Disegno - Drawing No.
COMAU Visto - Checked
N° Disegno - Drawing No.
COMAU
Modello Tipo - Model - Type Modello - Model Peso - Weight Peso Codice - Weight Durezza - Code- Hardness Durezza - Hardness
Proprieta' ROBOT della Proprieta' COMAU SMART della S.p.A. COMAU Senza SiX autorizzazione S.p.A. 6 - Senza 1.4scritta autorizzazione della scritta della
Quote senza indicazioni Quote senza di Materiale tolleranza indicazioni - Material grado di tolleranza precisione grado medio: precisione medio: stessa il presente stessa disegno il presente non potra' disegno essere non comunque potra' essere utilizzato comunque per utilizzato per
ISO 2768 ISO 2768
AREA OPERATIVA
la costruzione dell'oggetto la costruzione rappresentato dell'oggetto rappresentato ne' venire comunicato ne' venire a comunicato a
-170°
Y
terzi o riprodotto. La Societa' proprietaria tutela i diritti a rigore
-170°
Y
terzi o riprodotto. La Societa' proprietaria tutela i propri diritti a rigore
For dimensions with no tolerance indication average accuracy:
di legge. All proprietary di legge. rights All proprietary reserved rights by COMAU reserved S.p.A. by COMAU This dra-
S.p.A. This dra-
Superficiale For - Surface dimensions with no tolerance Termico indication - Heat average accuracy:
ISO 2768 ISO 2768
wing shall not be wing reproduced shall not be or reproduced in any way utilized, or in any for way the utilized, manufacture
of the component ture of the or component unit herein illustrated or unit herein and must illustrated not be and must not be
for the manufac-
Trattamento - Treatment
CR82220911
released to other released parties, to withouth other parties, written withouth consent. written Any infringement
consent. Any infringement
Tolleranze generali Tolleranze - General generali tolerances - General HRCtolerances
No. Kg. well be legally pursued. well be legally pursued.
HB
N° Disegno - Drawing No.
COMAU 12.22.53 12.22.53
1 1
2 2
3 3 4 4 Modello - Model
Peso 5 - Weight 5 Durezza - Hardness
6 6
Proprieta' della COMAU S.p.A. Senza autorizzazione scritta della 04/10/2006 04/10/2006
Quote senza indicazioni di tolleranza grado precisione medio:
stessa il presente disegno non potra' essere comunque utilizzato per
ISO 2768
la costruzione dell'oggetto rappresentato ne' venire comunicato a
-170°
Y Schemi esplicativi delle dimensioni del robot,
terzi o riprodotto. La Societa' proprietaria tutela i propri diritti a rigore
For dimensions with no tolerance indication average accuracy:
di legge. All proprietary rights reserved by COMAU S.p.A. This dra-
specifica del sistema di riferimento ISO 2768 con cui
wing shall not be reproduced or in any way utilized, for the manufacture
of the component or unit herein illustrated and must not be
released to other parties, withouth written consent. Any infringement
Tolleranze generali - General tolerances
well be legally pursued.
fornire le coordiante di lavoro. Nella prima
12.22.53
1 2 3 4 5 6
04/10/2006
300
130
590
590
450
450
260 260 227 227
300 1095,24
260 227
AX. 1
130
Z
130
4
590
5
450
590 130
+
450
immagine si possono notare gli assi del robot
e le massime rotazioni eseguibili da ogni
cerniera.
558,94
Z
1161,42
-
Ax.6
+/-2700
Z
X
-
X
Titolo
Y
+
-
Ax.4 Ax.4
+/-210 +/-210
300
Pos X Z Ax.2 Ax.3
[mm] [mm] [deg] [deg]
260 227
1 345,85 308,45 +30° -170°
2 -192,03 -377,77 +155° -100°
Pos PosX X Z Z Ax.2 Ax.2 Ax.3 Ax.3
3 678,27 -682,88 +155° -11,36°
[mm] [mm] [mm] [mm] [deg] [deg] [deg] [deg] 4 -1095,24 558,94 -85° -11,36°
1 345,85 1 345,85308,45 308,45 +30° +30° -170° -170° 5 -1093,69 428,31 -85° 0°
2 -192,03 2 -192,03 -377,77 -377,77 +155° +155° -100° -100° 6 45,45 687,32 -85° -170°
Pos 3 678,27 3 X 678,27-682,88 Z -682,88 +155° Ax.2 +155° -11,36° Ax.3 -11,36°
4 -1095,24 4[mm] -1095,24 558,94 [mm] 558,94[deg] -85° -85° -11,36° [deg] -11,36° Giunti in posizione di calibrazione (pos.7)
51 -1093,69 345,85 5 -1093,69 428,31 308,45 428,31+30° -85° -85° -170°
Ax 0° 1 Ax 2 Ax 3 Ax 4 Ax 5 Ax 6
26 -192,03 645,45 45,45-377,77 687,32 687,32+155° -85° -85° -100° -170° -170°
0° -90° 0° +90° 0°
4 Giunti -1095,24 in Giunti posizione in 558,94 posizione di calibrazione di -85° calibrazione (pos.7) -11,36° (pos.7)
Ax 5 1 -1093,69 Ax Ax 1 2 Ax Ax 428,31 2 3 Ax Ax 3 4 -85° Ax Ax 4 5 Ax 0° Ax 5 6 Ax 6
60° 45,45 0° 0° 0° -90° 687,32 -90° 0° -85° 0° +90° +90° -170°
0°
Titolo
X
Y
+
-
+
Ax.4
+/-210
3 678,27 -682,88 +155° -11,36°
Giunti in posizione di calibrazione (pos.7)
Ax 1 Ax 2 Ax 3 Ax 4 Ax 5 Ax 6
0° 0° -90° 0°
Inizio N° - Sheet first N°
+90°
Fine N° -
0°
Titolo
130
590
450
Y
+
Title
Title
-
Z
-
Ax.6
+/-2700
Quantita' per Complessivo N° Part.
N° Complessivo - Assembly Dwgs Q.ty Assemby Part. N°
Sheet last N° Ultimo N° -
Numerazione conduttori - Wires numbering
Tipo - Type
Materiale - Material
Codice - Code
Last used
Title
X
N° -No.
Commessa - Job
Titolo
Y
Modifiche -Revisions
09-11-04
Data - Date
1/2
Foglio - Sheet
+
Marzolla
-
Ax.4
+/-210
Data -Date Visto -Approv.
1:12 A 2
Scala - Scale Formato - Size
Disegn. - Drawn
ROBOT SMART SiX 6 - 1.4
AREA OPERATIVA
Visto - Checked
Title
12.22.53
04/10/2006
Elementi essenziali al descrivere un agente,
la sua maniera di percepire l’ambiente e il
deposito di tracce.
I see robotic technology getting rid of the dangerous, the
dirty, and the just plain boring jobs. Some people say,
‘You can’t. People won’t have anything to do.’ But we
found things that were a lot easier than backbreaking
labor in the sun and the fields. Let people rise to better
things.
Rodney Brooks
Il robot utilizzato, un Comau Smart Six, è dotato
di una centralina di controllo aperta che permette
l’interazione in tempo reale con il dispositivo. È un
braccio robotico dotato di sei assi di rotazione che
permettono di raggiungere posizioni e inclinazioni in
maniera fluida all’interno dell’area di lavoro. Come
carico può trasportare fino a 6kg mantenendo una
precisione della frazione dei millimetri. Il robot può
essere controllato attraverso un telecomando in
maniera manuale oppure attraverso Matlab (software
dalle grandi risorse in campo ingegneristico).
Attraverso un algoritmo specificatamente calibrato su
di esso è possibile disporre del controllo in differenti
metodi. Il robot consiste nel principale supporto che
dà sostanza alla ricerca poiché consente il movimento
nell’area di lavoro, ospita il sistema di visione e anche
quello di deposizione.
Per questo motivo risulta di fondamentale importanza
la precisione e l’affidabilità dello strumento. Grazie
alla possibilità di scaricare il modello tridimensionale
online si può generare l’animazione virtuale del robot.
Ciò è utile perché permette di simulare in precedenza
i percorsi per garantire l’assenza di errori o posizioni
inammissibili.
90
91

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Visione
http://www.creativeapplications.
net/wp-content/uploads/2010/11/
kylepointclouddepth.png
http://scanlabprojects.co.uk/3dscanning
http://scanlabprojects.co.uk/3dscanning
Multi-View Stereo for Community Photo
Collections
http://grail.cs.washington.edu/projects/
mvscpc/
Parte di questa ricerca è stato dedicato alla visione
intesa come scansione tridimensionale dell’ambiente
circostante. Questo è anche l’ambito in cui ricercare e
sofisticare maggiormente gli strumenti. Nel processo
di simulazione si susseguono fasi di scrittura e lettura.
In questo paragrafo si descriveranno dunque gli
strumenti usati, le tecniche di acquisizione e quelle
di calibrazione nonché verranno mostrati alcuni test
operati per poter determinare l’accuratezza dello
strumento e per prendere familiarità con esso.
Per poter scansionare l’ambiente sarà necessario uno
strumento in grado di riprodurre digitalmente lo spazio
circostante attraverso la creazione di nuvole di punti.
Di queste nuvole si conosce normalmente la posizione
e il dato relativo al colore. Maggiore è la precisione
desiderata, maggiori sono i tempi di acquisizione e di
elaborazione.
Nel caso specifico si era interessati a uno strumento
dalla discreta precisione che potesse fornire dati con
un buon grado di rinfresco, cioè in grado di catturare
ed elaborare i dati nell’arco di frazioni del secondo.
Ulteriore parametro è la leggerezza per la necessità di
essere montato sul robot. L’oggetto che maggiormente
soddisfa i requisiti è stato individuato nel Kinect.
Il Kinect è un sensore della Microsoft inizialmente
impiegato per aumentare l’esperienza di gioco nella
console Xbox. Data la sua versatilità, possibilità di essere
utilizzato dal computer, la precisione e la sua velocità
nel calcolo si configura come la miglior soluzione per
applicazioni in campo robotico. A riprova della sua
validità, numerosi istituti di ricerca lo utilizzano nel
campo della visione applicata alla robotica.
92
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Acquisizione
Nel caso specifico il Kinect viene installato sul robot che
posizionandosi a debita distanza dall’area da scansionare
cattura alcune immagini tridimensionali. Esso possiede
una camera RGB che fornisce l’informazione relativa
al colore per ogni punto campionato, inoltre possiede
un proiettore di raggi infrarossi che mappano lo spazio
coperto dalla camera.
Per poter costruire l’informazione relativa alla
profondità vengono interpolati i valori del proiettore
IR, di cui il pattern di proiezione è conosciuto a priori,
con i valori registrati da una depth camera, terzo ed
essenziale elemento costituente il Kinect. Andando
a triangolare i dati della camera di profondità e del
proiettore è possibile risalire alla distanza di ogni punto
dal sensore.
La risoluzione della camera è di 640x480 pixel sia per
la mappa di colore che per quella di profondità. Data
la distanza fisica tra le due lenti (RGB e profondità)
esiste uno sfasamento intrinseco tra le due mappe di
informazione. È possibile ovviare a questa deformazione
grazie ad un algoritmo interno che letteralmente
allinea una mappa all’altra. Questa procedura è definita
registrazione.
Il Kinect risulta vantaggioso anche perché riesce a
fornire dati in uscita alla velocità di 30 fps. I dati si
visualizzano ed elaborano sfruttando come software
alcuni plug-in di Grasshopper molto utili nella gestione
delle nuvole di punti (Tarsier, Firefly e Quokka)
Tra i test di scansione si è proceduto anche
attraverso l’utilizzo di software esterni
all’ambente di lavoro di RHinoceros e
Grasshopper. Ciò è servito per capire e
potenzialità dello strumento in possesso.
. In questa immagine si può vedere
laprima ricostruzione mesh del camppione
scansionato
In questa immagine si è proceduto
ad applicare la texture contenente le
informazioni di colore campionate attraverso
la camera RGB integrata nel Kinect.
Il sotware usato in questa fase si chiama
Skanect e permette di ottenere un ottimo
livello di dettaglio
A piena risoluzione l’immagine tridimensionale conta
307.200 punti. Per fornire un’idea della risoluzione
che deriva dalla distanza di campionamento si può
immaginare che ad una distanza di circa 80cm dall’area
di interesse la scansione posiziona un punto ogni
millimetro. Il grado di precisione, se misurato nella
distanza relativa tra punti della scansione, risulta
accurato. Un elemento campione della lunghezza di
210mm risulta essere di 208.7mm nella scansione,
generando uno scarto di due ordini di grandezza
inferiore all’elemento misurato.
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Calibrazione
L’intenzione generale è che il robot rappresenti il ruolo
di un singolo agente che legge e deposita materiale
operando in maniera stigmergica a partire da una
traccia di materiale preesistente o generando un primo
percorso a partire da una scansione. Poiché si lavora nel
sistema di riferimento del robot, è necessario definire
una trasformazione per posizionare la scansione
esattamente in corrispondenza dell’area di lavoro.
Il sistema può così iniziare a funzionare in maniera
iterativa e costruire alternando tra cicli di deposizione
e scansione.
La fase di calibrazione risulta assai interessante e allo
stesso tempo complessa. La nuvola di punti viene
importata nel software in modo tale che la normale
uscente dall’obbiettivo è orientata con l’asse verticale
dello spazio di modellazione. Per poter posizionare
correttamente la nuvola di punti si deve conoscere la
posizione e l’orientamento esatto della camera nello
spazio. Ciò è possibile operando alcune matrici di
trasformazione ottenute da un ulteriore processo di
calibrazione.
Questa procedura chiamata calibrazione a quattro
punti è interna al programma del robot e consente di
impostare il puntatore del robot su uno specifico punto,
come nel caso la posizione della lente della camera,
e fornisce la matrice di rotazione che intercorre tra il
centro della sesta cerniera (sistema di riferimento del
puntatore nella configurazione classica del robot) e il
punto desiderato.
Poiché la trasformazione tra l’origine e il centro del
sesto asse è nota allora il sistema è risolvibile. Per
ottenere la matrice di rotazione bisogna raggiungere
la stessa posizione configurando il robot in almeno
quattro posizioni differenti. Un procedimento interno
fornisce la matrice necessaria.
Le 10 diverse immagini usate per il processo
di calibrazione. Conoscendo per ognuna
di esse la posizione dell’ultimo asse si può
risalire alla trasformazione che descrive la
posizione della lente della camera.
Ipotesi di vettori di distorsione relativi
alle leggere imprecisioni nel processo di
calibrazione. Si ipotixxa un campionamento di
9 punti all’intenro del piano di lavoro.
Gradiente di distorsione campionato su una
griglia di 40x40 punti alla distanza di un
centimetro. Si valuta per ogni punto un vettore
di errore medio andando a pesare l’influenza
dei valori campionati in base al l’inverso del
quadrato della distanza.
96
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Robot in fase di calibrazione. Si posiziona la
punta dell’estrusore sulle coordinate derivate
dalla scansione e si valuta l’errore relativo tra
il punto campione nello spazio digitale e in
quello reale.
Attraverso ciò è possibile posizionare il sistema di
riferimento con il quale muovere il robot rispetto alle
coordinate e all’inclinazione di un oggetto mappato
come la lente o l’estrusore. Inoltre, ciò è molto utile
poiché permette di collocare la nuvola di punti
derivante dalla scansione esattamente in posa sull’area
di lavoro. La riprova della precisione è attuabile
andando a campionare uno specifico punto sulla
mappa e successivamente posizionarvi sopra l’ugello
dell’estrusore tenendo il robot in fase di scrittura. Date
le trasformazioni e l’incertezza sui dati si è dedicato
tempo al tentare di ridurre l’errore che facilmente si
accumula tra una operazione e l’altra.
Prima di arrivare a questo tipo di calibrazione si sono
tentati altri approcci tra i quali il riconoscimento di
un marker attraverso foto scattate dalla camera e
successivamente interpolate per poter risalire alla
matrice rispetto all’ultima cerniera. Questo approccio
ha però trovato un limite poiché le foto necessarie
per la calibrazione sono assai numerose, all’incirca ne
necessitano un migliaio per poter ottenere risultati
attendibili. Terminato il processo di calibrazione è
possibile controllare il robot muovendolo fronendo
indicazioni risetto al punto appena calibrato. La
calibrazione è una fase delicata del processo poiché
errori di misurazione dell’angolo nell’ordine dei decimi
di grado creano distorsioni di svariati millimetri.
98
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Materiale
Per poter fornire un volume al tracciato della
simulazione si è ricercato un materiale che fosse
disponibile sul mercato, dalla possibilità di essere
depositato facilmente e soprattutto da garantire una
resa volumetrica apprezzabile. La scelta è ricaduta
sulla schiuma poliuretanica espansa che al momento
dell’estrusione aumenta considerevolmente di volume
(fino a 30 volte il volume iniziale) e crea un film
superficiale sul quale andare a depositare il nuovo
strato entro 2 minuti. La resistenza acquisita alla fine
del processo di indurimento che dura all’incirca 12
ore garantisce resistenza e affidabilità. Il vantaggio di
questo materiale è quello di possedere una pistola
erogatrice che velocemente permette il controllo
del materiale. La schiuma poliuretanica è dotata
di elevate prestazioni termiche e isolanti. Essendo
inoltre costituita da catene polimeriche è soggetta al
fenomeno di slumping se troppi strati si susseguono
rapidamente in un processo di deposizione dall’alto.
Ipotizzando la possibilità di deporre dall’alto verso
il basso è possibile aumentare il numero di passate
relative prima dell’indurimento poiché in questo caso
le catene polimeriche si estendono poiché si genera
trazione dovuta a causa della forza di gravità. Sono stati
effettuati alcuni test sul materiale al fine di derivare i
parametri fisici impossibili da valutare nella simulazione
come la relazione che sussiste tra il grado di apertura
dell’ugello e il diametro della deposizione.
http://www.tescan-usa.com/applications/
gallery/3d-beam/polyurethane-foam-3d
Microstruttura delle celle costituenti la
struttura della schiuma. L’area rappresentata
è di circa 2,5 mm
Vista ravvicinata dei diversi strati di materiale.
Si nota come data la violenza del processo di
espansione la dimensione dei cordoli risulta
variabile
From Bacteria to Buildings:
Additive Manufacturing Outside of the Box
S. Keating
https://www.youtube.com/
watch?v=IRBQv2TJFX4
Si sottolinea questo progetto per il fatto
che mostra come (seppure con un processo
alquanto ripetitivo) sia possibile costruire
strutture dalla ingente taglia con l’utilizzo
di un materiale espansivo come la schiuma
poliuretanica. Il braccio robotico è montato
su di una piattaforma rotante . I due composti
sono miscelati e spruzzati con un estrusore
posizionato ulla estremità del robot
100
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Elelmento di deposito usato come campione
di riferimento nella calibrazione. Si notano i
due punti a distanza di 220mm
Si è inoltre potuto constatare come la relazione
tra apertura e diametro non sia affatto lineare ma
esponenziale. Si valuta il grado di apertura in percentuale
e il diametro in millimetri. Ad un tasso del 10% non si
nota praticamente la fuoriuscita di materiale, al 20% il
diametro è sui 2-3mm, al 30% si aggira sugli 10mm e al
40% supera i 20mm. La schiuma di per se subisce una
fase di espansione che se valutata rispetto alla velocità
di espansione può essere scissa in due sottofasi. Alla
fuoriuscita dell’ugello l’espansione è violenta poiché i
due componenti si sono appena miscelati. La seconda
sottofase, che può essere definita come espansione
secondaria, è caratterizzata dall’essere lenta e dall’
avvenire insieme alla fase di formazione del film
superficiale. Qui il volume aumenta in relazione
al diametro di deposizione e anche in questo caso
in maniera non lineare. All’aumentare del diametro
l’espansione aumenta anche in durata.
102
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Test materiale
Iterazione 1
I primi tre livelli di materiale sono deposti e la
struttura si assesta leggermente.
Iterazione 4
Tra un ciclo e l’altro intercorre circa un
periodo di circa 4 depositando 2 cordoli di
materiale
Iterazione 3
Ad intervalli all’incirca regolari la struttura
continua a crescere. Data la forma chiusa
l’assestamento è contenuto
Iterazione 5
Si possono eseguire leggeri scostamenti di
traiettoria tra una passata l’altra in modo tale
da variare la sezione
104
105

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Iterazione 8
l’altezza raggiunta è di circa 25 cm e il tempo
di realizzazione si aggina intorno ad un’ora
Iterazione 8
Vista dall’alto. Si può notare l’aggetto
possibile tra un livello e l’altro .
106
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BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Estrusore
Ugello per depositare successivamente
modificato per essere controllato
elettronicamente.
L’estrusore rappresenta il principale strumento
utilizzato per la deposizione. È costituito da un ugello
metallico di circa 15 centimetri con alle estremità un
foro della dimensione di 2mm. Per costruirlo si è partiti
dalla pistola per estrusione di schiuma poliuretanica
acquistabile insieme alle bombole di schiuma. S è
potuto controllare digitalmente il funzionamento
rimuovendo il meccanismo di attuazione manuale e
sostituendolo con un motore lineare appositamente
collocato al posto del precedente. Il motore è costituito
da un ingranaggio con ruota dentata che girando
attiva un ingranaggio lineare che consente di regolare
l’accensione o lo spegnimento della deposizione.
Il motore è controllato attraverso un cavo USB
direttamente collegato al computer sul quale scorre la
simulazione operata con Matlab. Sempre con essa si
gestisce anche il movimento del robot calcolando la
cinematica inversa e successivamente quella diretta.
Per collegare l’ingranaggio lineare alla barra metallica
che, scorrendo internamente all’ugello apre e chiude
la deposizione, si è provveduto a prototipare con una
stampante 3d l’inserto direttamente fuso con la linea
dentata dell’ingranaggio lineare. Si è poi proceduto a
giuntare entrambi i pezzi con un punto di colla. Una
volta costruito l’estrusore è stato necessario fissarlo sul
piatto principale che è a sua volta collegato all’ultimo
asse del robot.
108
109

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
Schiuma spray
250-500-750 ml
Motore elettrico
12v? A?
Piastra di ancoraggio
Il sistema di deposizione è la fusione di un
sensore di profondità e una pistola per la
schiuma spray. L’estrusore è controllato da
un motore elettrico che funge sia da valvola di
ritegno alla fuoriuscita di materiale durante la
fse di lettura e consente di modulare l’intensità
dell’estrusione durante la fase di deposizione.
Attraverso l’algoritmo di controllo è possibile
applicare funzioni basate sullo stato del
materiale depositato, ad esempio in base alla
dimensione della traccia sottostante si può
enfatizzare o ridurre la dimensione del deposito
attuale
IR camera (origine)
RGB camera
640x480 pixel
IR proiettore
Microsoft Kinect
Versione 1
Ugello
ø 2mm
Come per il sensore Kinect è stato necessario calibrare
la punta dell’estrusore al fine di poter garantire
la precisione nell’estrusione. Si è direttamente
provveduto alla calibrazione a quattro punti descritta
prima. L’esito è risultato dall’elevata precisione poiché
come riprova si è avvicinato l’estrusore ad una punta
metallica e successivamente, eseguendo perno
attorno a questo punto, si è verificata la precisione. Si
riscontra l’avvenuto esito della calibrazione poiché il
robot si aggiusta mantenendo fissa nello spazio la fine
dell’estrusore.
110
111

BEHAVIORAL BUILDERS
BEHAVIORAL BUILDERS
L A B O R A T O R I O
Apparato
Per poter alloggiare il meccanismo di deposizione
e di lettura è stato necessario costruire un frame
rigido al quale vincolare i diversi sistemi. Si è optato
di realizzarlo in legno poiché garantisce velocità nella
realizzazione e nell’apportare modifiche successive. Si
è scelto di posizionare l’estrusore con l’asse dell’ugello
allineato con quello verticale. Per quanto riguarda
il Kinect è stato montato cercando di mantenere al
minimo il volume di ingombro totale. Si è deciso di
fissare il Kinect ad un triangolo metallico fissato alla
piastra principale. L’angolo tra estrusore e direzione
della camera è stato definito a 66°. Tale rotazione
viene effettuata dal robot ogni volta che passa da fase
di lettura a quella di scrittura e viceversa. Un ulteriore
parametro che si è tenuto in considerazione riguarda il
fatto che il campo di vista del Kinect è fissato ad uno
specifico angolo. Il tenere troppo vicini i due elementi
avrebbe potuto creare il rischio che l’estrusore venisse
letto nel processo di scansione andando a falsare
la veridicità del dato creando coni d’ombra nella
scansione. Un vincolo fisico del sensore Kinect è
rappresentato dalla distanza minima di scansione che
in modalità near mode (vicino) arriva a determinare la
posizione di punti fino a 400mm dalla distanza della
lente invece che dei 500 in modalità classica. In ogni
caso è necessario mantenere un’opportuna distanza
tra la lente e il sistema che si desidera scansionare. Il
peso dell’apparato senza bombola e Kinect si aggira
sui 700g. A pieno carico il sistema pesa circa 1,8 kg
che comunque non alternano le prestazioni del braccio
robotico il cui carico limite è fissato a 6kg.
Fotografia dell’apparato senza alcun
elemento installato. Si può osservare il
cannello di deposizione, l’aggancio per la
bombola di schiuma poliuretanica e l’alloggio
in legno per il sensore Kinect
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L A B O R A T O R I O
Simulazione
Gli algoritmi di simulazione del comportamento
stigmergico hanno avuto validità durante la ricerca in
campo digitale ma per essere poi utilizzati a partire
dal dato reale della scansione hanno avuto bisogno
di essere ricalibrati e in certe parti riscritti per poter
mantenere livelli di performance ottenuti in precedenza
solo in campo digitale.
Normalmente le tracce depositate sono costituite
dalle posizioni precedenti e quindi sono rappresentate
da tracciati di punti, mentre il materiale scansionato
avendo una risoluzione di all’incirca un punto per mm
fornisce svariati punti per rappresentare ad esempio
un cordolo di materiale largo qualche centimetro. La
calibrazione è avvenuta da un lato aumentando la
soglia di sensibilità degli agenti all’ambiente e dall’altro
andando a campionare la nuvola di punti con un numero
ridotti di posizioni in modo tale da semplificarla senza
però snaturarla.
Sono stati condotti esperimenti sulla resistenza alla
determinazione della traccia andando a ridurre di volta
in volta il numero di punti. È stato riscontrato come
al ridursi non vi siano differenze significative nella
traiettoria fino a quando si arriva al’incirca al 10% dei
valori iniziali. Qui il percorso si fa più incerto e con
maggiori punti di discontinuità. Sotto la soglia del cinque
per cento la traccia viene persa e il comportamento
stigmergico non può emergere data la carenza di
informazioni. Nelle simulazioni normalmente si utilizza
un valore approssimato intorno al 15-20 % poiché è
stato visto come la risoluzione dell’output simulazione
non viene alterata mentre i tempi di calcolo sono
sostanzialmente ridotti.
Alcuni fotogrammi tratti dalla simulazione
basata sull’algoritmo che tiene da conto
dimensioni e parametri materiali reali. Si
nota come alcuni percorsi nelle fasi iniziali
collassano su un a circonferenza il cui
raggio tende a ridursi man mano che la
simulazione avanza. Il sistema è in grado
di interpolare le informazioni e inglobare
le zone soggette a questo fenomeno una
volta che il circolo collassa in un punto.
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Partendo da informazioni reali è possibile far
sviluppare il sistema per un largo numero
di iterazioni e osservare come evolve. Uno
dei parametri che in questo caso influenza
maggiormente la crescita risiede nella
dimensione della traccia che può essere
regolata nella simulazione proprio come nel
caso reale. In queste immagini è mostrata
la stratificazione in cui la dimensione della
traccia ha prevalenza verticale. La struttura
cresce velocemente però tende a convergere
su strutture coniche che si rastremano mentre
salgono verso l’alto
Di solito, navigando la scansione del Kinect è stato
scelto come parametro su cui basare la scelta dei vicini
quello della profondità inteso come valore di altezza
perché per i primi test la camera puntava il pavimento
e la deposizione avveniva principalmente seguendo
percorsi orizzontali. Vi sono due strade per tradurre
il comportamento del sistema in quello del robot: o
si sceglie una via più diretta in cui ogni è in rapporto
col robot 1:1 e così si può realmente simulare il
comportamento di un agente che scansiona e deposita
in maniera autonoma. È la strada più coerente ma a
discapito del volume di materiale prodotto nell’unità di
tempo. L’altra strada consiste nel simulare un sistema
dall’elevato numero di individui e successivamente
serializzare le traiettorie ottenute in modo tale che il
robot le esegua una dopo l’altra.
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Scansione del test materiale e simulazione del
prossimo percorso macchina che si snoda e si
adatta all’andamento della scansione.
L’algoritmo predilige i punti con coordinata Z
maggiore. Di fronte ad un bivio viene scelto
il percorso con la maggiore pendenza
In tempo reale il robot esegue la traiettoria
assumendo rotazioni compatibili con quelle
concesse. La cinematica inversa è calcolata
su Matlab attraverso l’algoritmo sviluppato
da Umberto Scarcia del laboratorio LAR
dell’Università di Ingegneria di Bologna.
Poichè le tracce sono incorporato nel sistema
di deposito l’agente può vedere il proprio
deposito e proseguire nel processo di
costruzione mantenendo la propria posizione
nella porzione superficiale della nuvola di
punti
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L A B O R A T O R I O
Comunicazione
Quando si parla di real time in realtà si fa riferimento
a un a sequenza di operazioni che avvengono
rapidamente in serie tanto che la nostra vista le
percepisce come sincrone. Per poter mettere in
comunicazione l’algoritmo della simulazione con il
programma apposito per comandare il robot è stato
scelto lo scambio di informazioni attraverso il protocollo
UDP (user data protocol) che permette di scambiare
dati in tempo reale attraverso due macchine collegate
alla stessa rete. La comunicazione UDP è costituita da
un Sender (colui che manda) che invia informazioni da
uno specifico indirizzo IP su una specifica porta e da un
Receiver (ricevente) che legge i dati attraverso la stesa
porta. Si può nello stesso processo ricoprire si il ruolo
di Sender che di Receiver. La comunicazione è stata
agevolata dalla presenza da un lato del modulo per la
comunicazione UDP presente su Matlab e dall’altro dalla
presenza del plugin nominato Ghowl su Grasshopper
cheall’interno offre diversi metodi di comunicazioni tra
i quali è presente l’user data protocol. Aver stabilito
una comunicazione in tempo diretto ha permesso il
dialogo tra le due piattaforme.
Nello specifico il dialogo consiste nello scambio di
numeri che rappresentano le posizioni e gli orientamenti
che vengono derivati dalla simulazione.
KINECT
GRASSHOPPER
Flusso di lavoro e di come i dati fluiscono
dalla lettura al deposito
U D P
MATLAB
ROBOT
Queste informazioni sono rielaborate d Matlab che
operando il principio di cinematica invera e diretta
consente di generare le istruzioni per il robot. Attraverso
questo tipo di sistema si può realizzare il parallelismo
ricercato andando a fondere nello stesso istante il
comportamento digitale con una reinterpretazione
nel reale. I tempi di invio di informazioni al robot
sono di circa 20ms mentre quelli della simulazione
sono estremamente variabili ma comunque nell’arco
dei 100ms. Nei momenti in cui il robot non riceve
informazioni rimane comunque in ascolto per
nuove istruzioni mantenendo l’ultima posizione
precedentemente specificata
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L A B O R A T O R I O
Test
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Dettaglio del meccanismo di attuazione
dell’estrusore.
Dalla scansione al deposito derivando la
traiettoria attraverso la simulazione
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Traiettoria determinata dall’analisi dello stato
del materiale subito dopo la deposizione
Fotografia del secondo livello di deposito. Si
notano imprecisioni nel percorso dovute a
alcuni problemi di ritardo nella comunicazione
in tempo reale
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A P P L I C A Z I O N E A R C H I T E T T O N I C A

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APPLICAZIONE ARCHITETTONICA
Introduzione
Il sistema che si sta sviluppando ha come vantaggi il
fatto che può crescere su qualsiasi substrato poiché
deriva le operazioni da una scansione dell’ambiente.
A seconda del materiale scelto l’algoritmo permette
la deposizione creando traiettorie in cui il piano di
deposizione si adatta localmente alla superficie. Il
processo si caratterizza per l’interscalarità e quindi
risulta di volta in volta cruciale determinare la scala
dell’oggetto. L’intento è quello di partire dalla scala
del materiale per poter arrivare a definire manufatti
comparabili con l’ordine di grandezza dell’uomo. Se
nei test in laboratorio la scala è determinata dalle
possibilità del materiale, nella simulazione si può
speculare su quelle che siano le implicazioni del
raffinamento del processo sotto svariati punti di vista.
Attraverso la simulazione si possono così apprezzare
mutazioni ed evoluzioni possibili che approssimando
il reale consentono di effettuare previsioni. L’intento
successivo è quello di materializzare elementi
architettonici attraverso la definizione di performance
da conseguire. Si analizzerà dapprima il caso in cui le
performance richieste assolvono al ruolo della colonna.
Verrà anche mostrato un tentativo di creazione di un
elemento di connessione che possa essere percorso.
Le regole definite fino a qui hanno valenza assoluta
nel senso che essendo interscalari non è ancora stata
definita una scala dell’oggetto. Il sistema ben si adatta
alle variazioni dell’ambiente e grazie ad esse può essere
direzionato verso un’intenzione.
Verranno presentati alcuni esempi che permettono
di distinguere su diversi piani il grado di auto
organizzazione che è concesso al sistema. I primi
esempi riguardano la colonna. In questo caso essendo
le condizioni dell’ambiente abbastanza omogenee la
crescita assume un andamento direzionato e in con un
certo grado di prevedibilità a livello della forma globale.
Nel caso della connessione risulta interessante la
maniera in cui gli elementi si giuntano quando entrano
ad una certa soglia di distanza.
Dopo aver studiato questi primi esempi si è volta
l’attenzione ad una possibile applicazione su una
preesistenza. Data la capacità del sistema di adattarsi
alle variazioni dell’ambiente e di aderire ad esso si è
ipotizzato un intervento su di un edificio caratterizzato
dal fatto di avere mancanze o parti non finite. Il sistema
prendendo origine dalle zone circostanti al danno
o mancanza le circonda e le fascia andando a creare
un elemento ibrido che a seconda delle intenzioni
tradotte nel sistema può richiudere l’area mancante o
reinterpretarla a sua volta andando a creare qualcosa
di inaspettato.
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APPLICAZIONE ARCHITETTONICA
Colonna
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Il comportamento stigmergico per propria natura tende
a raccordare gli spigoli vivi e alla lunga stabilizza su
percorsi dalla curvatura variabile in maniera uniforme.
Si è scelto nel caso della colonna un ambiente di
partenza planare dalla forma circolare o quadrata.
Le 10 diverse immagini usate per il processo
di calibrazione. Conoscendo per ognuna
di esse la posizione dell’ultimo asse si può
risalire alla trasformazione che descrive la
posizione della lente della camera.
La stratificazione procede in direzione verticale
praticamente a livello costante se non si operano
variazioni sul campo esterno. Attraverso un campo
repellente sul perimetro dell’area di crescita si assiste
al formarsi di strutture concentrate al centro dell’area
di lavoro.
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Il sovrapporsi simultaneo di un numero maggiore
di agenti costruttori all’interno di un’area ristretta
determina l’aumento della velocità di costruzione. A
seconda della regolarità del substrato iniziale il risultato
è più o meno regolare.
I parametri che influenzano maggiormente la crescita
a parità di iterazioni ed agenti sono la distanza a cui lo
strato viene deposto e l’altezza stessa dello strato. Il
materiale è simulato attraverso una nuvola di punti che
permette la resa volumetrica del deposito.
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APPLICAZIONE ARCHITETTONICA
Connessione
Un ulteriore applicazione del sistema può essere
trovata nella creazione di un elemento di connessione.
Il sistema genera un elemento continuo a partire
da due supporti separati. Nel dettaglio si ipotizza
la presenza di una zona da ricollegare attraverso un
passaggio. Le potenzialità del sistema ben si esprimono
poiché senza la presenza di opere di sostegno ma solo
basandosi sulla continua stratificazione è possibile
collegare le due estremità. Il sistema inizialmente
cresce a partire dalle regioni di supporto e di volta in
volta si estende verso l’altra sponda. Con un deposito
ipotizzato sui 6 cm di diametro del cordolo è possibile
coprire la distanza di 6 metri tra una sponda e l’altra
nel giro di 600 iterazioni utilizzando una popolazione
di 200 agenti costruttori. Il sistema è stato lasciato
agire per circa 100 iterazioni, passate le quali gli agenti
riprendono nel processo di stratificazione ripartendo
dalle zone di supporto. Si vengono così a creare fasci
principali di materiale che di volta in volta si ingrossano
conferendo maggiore resistenza alla struttura. Risulta
interessante speculare sulle possibili applicazioni in
contesti in cui risulta difficile la realizzazione di opere
provvisorie o in zone dal difficile raggiungimento. Una
veloce ed approssimativa analisi del comportamento
strutturale consente di valutare il cambiamento del
comportamento statico della struttura al momento
della connessione tra le due parti. Avvenuta questa il
sistema si comporta come un’unità singola e gli agenti
scorrono liberamente da un lato all’altro.
La formazione della connessione segue un
processo simile a come le formiche riescono a
costruire ponti a partire da supporti distanti
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Processo di formazione dellla connessione.
Si può notare come la struttura si connette
performando come un corpo unico
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APPLICAZIONE ARCHITETTONICA
Rudere
La terza ipotesi applicativa è incentrata sulla relazione
tra un manufatto esistente e la crescita del sistema
sopra di esso. Si ipotizza di agire su di un edificio senza
valore filologico o documentale che versa in uno stato
di rovina o non finito. L’idea è di far scorrere il sistema
sopra le zone prossime alla mancanza in maniera da
ereditare da queste orientamenti e direzioni. Il sistema
dapprima cresce seguendo le direzioni di partenza
e man mano che evolve reinterpreta la mancanza
andando a sostituire l’informazione mancante con
il dato proveniente dalla traccia. L’esito alle volte a
saturare lo spazio mancante e alle volte a enfatizzarlo
arricchendo di un valore scultoreo l’edificio. Si è
prima ipotizzato una singola cella cubica in cui vi è la
mancanza di una porzione di muratura in prossimità di
un vertice. Poi si è proceduto nel comporre più celle e
nel applicare il sistema in diverse zone iniziali. Dopo un
certo numero di iterazioni, data la dimensione dell’area
di lavoro e del numero di agenti, le differenti zone
di crescita sono messe in collegamento dal sistema
che fortifica le connessioni attraverso i diversi strati
eseguiti. Un altro caso di studio è stato ipotizzato su
di un edificio non finito al quale manca sia la parte di
copertura che ha porzioni di muratura incomplete.
Popolando le origini degli agenti costruttori sulle
porzioni superiori delle murature e fornendo una
forza di richiamo verso l’interno dell’abitazione si nota
emergere una struttura che eredita le direzioni dalle
zone di partenza e man mano che procede interpola
tra i valori circostanti convergendo verso il centro fino
ad andare a coprire l’area interna.
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C O N C L U S I O N I
L’esperienza di tesi intrapresa rappresenta un primo
passo verso la definizione di un nuovo modo di
intendere il processo costruttivo distribuendo le
capacità decisionali su un largo numero di entità.
Questi agenti costruttori partecipano alla costruzione
interpretando la scansione dell’ambiente circostante
e valutando la posizione più conveniente su cui
muoversi. Ispirandosi alle condizioni vigenti in alcuni
sistemi naturali, si è studiato dapprima l’ambiente
digitale per poter definire regole a supporto della
successiva applicazione in campo fisico. Attraverso
l’esperienza in laboratorio si fornisce una prova
di concetto pratica riguardo al processo ideato e
descritto. Nell’affrontare queste tematiche alcune
limitazioni sono state incontrate. A livello di calcolo
computazionale la prima si identifica nei tempi di
calcolo che rappresentano un limite fisico alla velocità
di simulazione. Durante la fase di laboratorio sono
state riscontrate alcune leggere deviazioni nella
corrispondenza tra reale e simulato, sicuramente
l’impiego di sensori e algoritmi più robusti permette
la raffinazione del processo. Per quanto riguarda il
materiale, la schiuma poliuretanica è stata scelta per
poter fornire una volumetria al processo digitale e
se da un lato possiede buone proprietà per essere
usata durante la fase di prototipazione dall’altro
non garantisce proprietà meccaniche sufficienti. La
ricerca andrebbe raffinata anche in questa direzione
operando un appropriato approfondimento sul
materiale e sul relativo sistema di deposizione.
La principale modifica da apportare nella fase futura
è da applicare sul sistema di locomozione dell’agente
che finora è stato testato con un solo robot. Infatti
la futura ricerca mira al distribuire il processo su un
certo numero di robot autonomi che programmati
con le stesse regole definite (leggere l’ambiente
circostante e depositare in base a condizioni valutate
localmente) operino deponendo materiale per
successive stratificazioni. È dall’interazione di più
entità simultaneamente che può emergere un ordine
e una configurazione coerenti ma non prevedibili.
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B I B L I O G R A F I A
STIGMERGIC ACCRETION Roland Snooks and Gwyllim Jahn,
Robotic Fabrication in Architecture, Art and Design
2016
THE NATURE OF CODE: SIMULATING NATURAL SYSTEMS WITH PROCESSING
Daniel Shiffman
2012
FIBROUS ASSEMBLAGES AND BEHAVIORAL COMPOSITES
Roland Snooks
2012
VOLATILE FORMATION
Roland Snooks
2012
SWARM URBANISM
Neil Leach
2009
ATLAS OF NOVEL TECTONICS
Reiser + Umemoto, Princeton Architectural Press
2006
EMERGENCE
John H. Holland
1997
VEHICLES: EXPERIMENTS IN SYNTHETIC PSYCHOLOGY
Valentino Braitenberg
1984
SIMULACRA ET SIMULATION
James Baudrillard
1981
LA RECONSTRUCTION DU NID ET LES COORDINATIONS INTERINDIVIDUELLES.
La théorie de la stigmergie, Insectes Sociaux 6: 41-84.
Grassé, P. P.
1959
ON GROWTH AND FORM
Thomson, D’Arcy Wentworth, Dover Publications;
1945
EMERGENCE
Steven Johnson
2004
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R I N G R A Z I A M E N T I
Il primo grazie va a chi ha sostenuto e alimentato la ricerca
attraverso idee e brillanti soluzioni, il professore Alessio Erioli.
Grazie anche ad Aldo Sollazzo e Chirag Rangholia che hanno
permesso di estendere le mie conoscenze in diverse discipline
e mi hanno sempre fornito spunti particolari e ricercati.
Un enorme ringraziamento anche ad Umberto Scarcia davanti
al quale ogni problema matematico o tecnico scompare, grazie
per aver fornito i frutti e la conoscenza derivante delle sue
ricerche per permettere all’idea di prendere forma.
Grazie alla mia famiglia in generale ma soprattutto ai miei
genitori che mi hanno supportato in tutti i sensi.
Grazie a tutti i miei amici sia per essere rimasti vicino durante
questo periodo sia per la carica capaci di infondere.
Grazie a Laura per essere parte della mia vita.
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