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Robotics Simulation
La Robotics Simulation è adottata per progettare, testare e validare sistemi robotici in modo rapido, sicuro e scalabile prima del deployment reale.
Attraverso ambienti digitali ad alta fedeltà è possibile replicare scenari operativi complessi, analizzare il comportamento dei robot e ridurre i rischi legati alla sperimentazione in campo.
Questo approccio consente di anticipare criticità, ottimizzare le prestazioni e accelerare lo sviluppo senza impattare l’operatività reale.
La simulazione rappresenta un abilitatore chiave per addestrare le soluzioni robotiche.
Attività
Robotics Simulation & Scenario Design
n questa fase viene effettuata la progettazione e costruzione di ambienti simulati ad alta fedeltà, in grado di replicare asset, layout e condizioni operative reali. L’analisi viene condotta introducendo scenari progressivamente più complessi e variabili dinamiche, così da valutare il comportamento dei sistemi robotici in condizioni controllate ma realistiche. La simulazione consente di osservare in modo strutturato l’interazione tra robot e ambiente, supportando la validazione delle scelte progettuali prima del deployment in campo e riducendo i rischi operativi. Questo approccio permette inoltre di anticipare criticità difficilmente replicabili nel mondo reale e di testare in sicurezza casi limite o condizioni estreme.
Attività
Robotics Performance Optimization
Su questi ambienti viene effettuata un’analisi sistematica delle prestazioni, finalizzata all’ottimizzazione del comportamento robotico. Attraverso cicli iterativi di simulazione, vengono testate diverse configurazioni operative e parametri di controllo per individuare inefficienze, colli di bottiglia o instabilità. L’attività consente di migliorare in modo misurabile KPI operativi quali tempi di esecuzione, copertura, affidabilità e consumo energetico, garantendo una maggiore robustezza del sistema prima dell’introduzione in scenari reali. Inoltre, permette di confrontare scenari alternativi e strategie operative diverse, supportando decisioni basate su evidenze quantitative.
Attività
Robotics Training & Data Generation (Sim-to-Real)
A valle della validazione e ottimizzazione, viene effettuato l’addestramento dei modelli robotici utilizzando gli ambienti simulati. L’analisi si concentra sulla definizione di policy di comportamento, anche mediante tecniche di reinforcement learning, e sulla generazione di dataset sintetici per i modelli di percezione. Le condizioni simulate vengono variate in modo controllato per migliorare la capacità di generalizzazione, consentendo il trasferimento dei modelli dal dominio simulato a quello reale (sim-to-real) con un elevato grado di affidabilità e riducendo la necessità di raccolta dati in campo. Questo processo abilita cicli di sviluppo più rapidi e scalabili, mantenendo al contempo elevati standard di sicurezza e qualità del risultato finale.