Un gruppo di ricercatori delle università di Stanford e Simon Fraser ha sviluppato TWIST (Teleoperated Whole-Body Imitation System), un innovativo sistema che consente a robot umanoidi di replicare con estrema precisione i movimenti del corpo umano. La vera novità di TWIST non sta solo nella teleoperazione — già nota nel settore — ma nella sua capacità di risposta in tempo reale, una conquista resa possibile da una combinazione di tecnologie di motion capture e apprendimento automatico.
Robot che si muovono come noi: nasce TWIST
Stando a quanto riportato da Techxplore, il sistema riesce a riprodurre non solo la posizione delle articolazioni umane, ma anche la loro inclinazione, offrendo una fedele e coordinata imitazione di gesti complessi come il ballo o il sollevamento di carichi. Si va quindi oltre le solite demo robotiche: TWIST è pensato per scenari reali, in cui precisione e reattività sono cruciali.
TWIST si basa su un doppio approccio di addestramento. La prima fase avviene offline: qui, enormi quantità di dati raccolti in ambienti controllati vengono usate per costruire una base solida di apprendimento. La seconda fase, invece, si svolge online, utilizzando dati più snelli ma aggiornati in tempo reale, che permettono al sistema di adattarsi rapidamente ai cambiamenti e di gestire situazioni imprevedibili.
Durante i test, TWIST è stato implementato sul robot G1 di Unitree Robotics, mostrando un altissimo grado di precisione nei movimenti e nella risposta ai comandi. Il sistema è risultato compatibile anche con altri umanoidi, come il T1 di Booster Robotics, ampliando le sue prospettive di applicazione futura.
Il corpo umano come telecomando universale
Uno degli aspetti più affascinanti della ricerca (pubblicata su arXiv) è la scoperta che i soli movimenti del corpo umano sono sufficienti a controllare l’intero corpo del robot: dalle braccia ai piedi, passando per torso e gomiti. Questo apre scenari interessanti non solo per la robotica operativa, ma anche per la raccolta di dati su larga scala, utili ad addestrare futuri modelli fondamentali di intelligenza artificiale specifici per robot.
Gli impieghi pratici spaziano da attività industriali di precisione a interventi in ambienti ostili o contaminati, come scenari di emergenza. Tuttavia, i ricercatori segnalano ancora dei limiti importanti: l’assenza di feedback visivo o tattile per chi controlla il robot, la resistenza limitata dell’hardware e la dipendenza da sistemi di motion capture fissi, non facilmente trasportabili.
Per superare queste barriere, si guarda a nuove tecnologie di stima della posa basate su immagini RGB e a un’evoluzione dell’hardware. L’obiettivo è rendere TWIST più versatile, portatile e accessibile, avvicinando ancora di più esseri umani e robot in una collaborazione naturale.
