DFLIOM, l’algoritmo leggero che trasforma la navigazione robotica

Alla Northeastern University è stato sviluppato un algoritmo che promette di migliorare drasticamente la navigazione dei robot mobili, puntando su efficienza e leggerezza computazionale. La ricerca, guidata dal dottorando Zihao Dong con la supervisione del professore Michael Everett, mette in discussione una delle credenze più radicate nel mondo della tecnologia: che "più dati" significhi automaticamente "migliore performance".

L’algoritmo si chiama Deep Feature Assisted Lidar Inertial Odometry and Mapping, in breve DFLIOM, ed è una versione ottimizzata di un metodo preesistente noto come DLIOM. Entrambi utilizzano sensori lidar e unità di misura inerziale (IMU) per mappare ambienti tridimensionali, ma la novità sta nel modo in cui DFLIOM gestisce le informazioni. Piuttosto che elaborare tutto ciò che i sensori raccolgono, questo sistema seleziona solo i punti dati più significativi, riducendo drasticamente l’impatto su memoria e processore.

Per i robot autonomi, come quelli destinati alle consegne urbane, questa innovazione è fondamentale. Normalmente, la creazione e gestione di mappe 3D richiede fino a 20 gigabyte di memoria, un ostacolo importante per dispositivi che devono operare a lungo e in mobilità. Grazie a DFLIOM, l’uso di risorse può essere ridotto fino al 57% rispetto agli standard attuali, permettendo ai robot di lavorare più a lungo, muoversi con maggiore reattività e affrontare ambienti più complessi.

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