Il gruppo MeRLIn del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano ha ricevuto il Best Conference Paper Award per l'articolo "Semantic Behaviour Tree Learning through Kinesthetic Demonstrations for Position-Force Controlled Robotic Applications".
L'articolo è stato presentat durante la ventesima edizione della IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, tenutasi a Bari dal 28 agosto al 1° settembre 2024, ed è stato scritto da Lorenzo Fratini, Niccolò Lucci, Matteo Malavenda, Andrea Zanchettin e Paolo Rocco.
L'articolo descrive un metodo per migliorare la comprensione semantica e l'autonomia decisionale dei robot sfruttando il programming by demonstration. Il metodo proposto consente ai robot di apprendere e rappresentare abilità tramite alberi di comportamento che integrano conoscenza semantica ed esecuzione pratica. Questi alberi possono essere ulteriormente arricchiti per migliorare la flessibilità del robot nell'eseguire determinate azioni.
Integrando gli alberi di comportamento con una base di conoscenza e un Planning Domain Definition Language pianificatore, il robot acquisisce maggiore autonomia, flessibilità e capacità di adattarsi a eventi imprevisti.