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Gennaio-Febbraio 2026 Automazione e Strumentazione Primo piano 16 DOSSIER non richiede modifiche significative all’infrastrut- tura esistente, facilitando una messa in servizio più rapida. Come è stato detto, con efficace para- gone, “gli AGV sono come treni che viaggiano su binari fissi, gli AMR sono come taxi che possono muoversi liberamente e adattarsi alle condizioni del traffico in tempo reale”. Tecnologie abilitanti La navigazione avanzata degli AMR è resa pos- sibile dalla capacità di creare mappe in tempo re- ale e di ricalcolare autonomamente i percorsi: ciò avviene grazie all’impiego di tecnologie software come la SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)e a vari tipi di sensori avanzati. Un algoritmo SLAM utilizza diverse informazio- ni - come il numero di giri delle ruote e i dati pro- venienti da telecamere e altri sensori di imaging - per determinare la quantità di movimento neces- saria, in un processo è chiamato localizzazione. Il robot AMR può anche utilizzare simultanea- mente la telecamera e altri sensori per creare una mappa degli ostacoli nell’ambiente circostante: questo processo è chiamato mappatura. La realizzazione di una SLAM implica due pro- cessi, con le relative tecnologie. Da un lato si trat- ta di elaborare i segnali raccolti dai sensori, e ciò dipende in gran parte dai sensori utilizzati. C’è poi la fase di ottimizzazione del grafo di posa, che è indipendente dal sensore. Per l’elaborazione dei segnali ci sono almeno tre diversi metodi: visivo, Lidar e multi-sensore. Il Visual SLAM utilizza immagini acquisite da telecamere e altri sensori di immagine; può utilizzare telecamere semplici (grandangolari, fish-eye e sferiche), telecamere a occhio composto (stereo e multi-telecamere) e te- lecamere RGB-D (telecamere di profondità e ToF- Time of Flight); può essere implementato a basso costo con telecamere relativamente economiche. Il metodo Lidar utilizza un sensore laser per il rilevamento della distanza. Rispetto a telecame- re, ToF e altri sensori, i laser sono significativa- mente più precisi e vengono utilizzati per appli- cazioni con veicoli ad alta velocità, come auto a guida autonoma e droni. Per applicazioni come i robot da magazzino, viene comunemente utiliz- zato il sistema SLAM Lidar 2D. Infine, lo SLAM multi-sensore: un tipo di algoritmo che utilizza una varietà di sensori - tra cui telecamere, IMU (unità di misura inerziale), GPS, lidar, radar e al- tri - per migliorare la precisione e la robustezza degli algoritmi SLAM; sfruttando i punti di forza può adattarsi a un ambiente dinamico, scegliere il percorso ottimale in tempo reale e aggirare gli ostacoli autonomamente. In generale, gli AVG sono ideali per ambienti strutturati con processi ripetitivi e stabili; anche se la loro implementazione richiede un’installa- zione infrastrutturale iniziale più complessa e co- stosa. Gli AMR vanno bene negli ambienti dina- mici, non strutturati o in continuo cambiamento e Gli AVG, che seguono percorsi prefissati, sono ideali per ambienti strutturati, con processi ripetitivi e stabili Hyundai ha presentato al CES di Las Vegas la sua piattaforma robotica MobED (Mobile Eccentric Droid), che le è valsa il riconoscimento ‘CES Innovation Award 2026’ (fonte: Hyundai Motor Group)