La logistica interna è oggi uno dei colli di bottiglia più critici nella trasformazione verso la smart factory. In molti stabilimenti le linee di produzione e i magazzini sono già automatizzati, mentre la movimentazione interna di materiali è ancora affidata a carrelli manuali o a sistemi di trasporto rigidi. In questo scenario i robot mobili autonomi (AMR, Autonomous Mobile Robots) sono diventati un elemento chiave dell’automazione intralogistica.
Che cos’è un robot mobile autonomo (AMR)
Un robot mobile autonomo è una piattaforma meccatronica dotata di locomozione, sensori, capacità di calcolo e connettività di rete, progettata per eseguire in modo indipendente compiti di movimentazione automatizzata all’interno dell’area produttiva o del magazzino.
A livello funzionale, un AMR è in grado di:
- Percepire l’ambiente circostante tramite sensori (LiDAR, telecamere, ultrasuoni, IMU, encoder di ruota).
- Localizzarsi rispetto a una mappa di riferimento o costruita on-line (SLAM).
- Pianificare e seguire traiettorie ottimali verso una destinazione, evitando ostacoli statici e dinamici.
- Interagire con sistemi di supervisione (fleet manager) e con i sistemi IT di fabbrica (WMS, MES, ERP) attraverso interfacce standard.
Il concetto chiave non è tanto il veicolo in sé, quanto l’autonomia decisionale distribuita: l’AMR elabora localmente le informazioni di sensori e missioni, prendendo decisioni in tempo reale nel rispetto dei vincoli di sicurezza.
Differenze tra AMR e AGV
Nel linguaggio comune si tende a usare “AGV” e “AMR” come sinonimi, ma dal punto di vista tecnico e architetturale esistono differenze importanti.
Gli AGV tradizionali si basano tipicamente su:
- Guida vincolata: percorsi definiti da nastri magnetici, cavi induttivi, bande pitturate, riflettori laser o tag RFID nel pavimento.
- Localizzazione relativa: la posizione è ricavata rispetto alla “pista” fisica; ogni modifica di layout richiede interventi sull’infrastruttura.
- Logica di controllo centralizzata: un sistema di supervisione assegna i percorsi; il veicolo esegue, con capacità limitata di ri-pianificazione locale.
Gli AMR, invece, utilizzano:
- Mappe digitali e algoritmi di localizzazione e mappatura (SLAM) per stimare la posa (x, y, θ) nello spazio, senza vincoli fisici sul pavimento.
- Pianificazione del percorso on-board, con replanning dinamico in caso di ostacoli o aree congestionate.
- Interazione avanzata con l’ambiente, inclusa la capacità di riconoscere semafori, cartellonistica o segnaletica visiva tramite machine vision.
Dal punto di vista applicativo, gli AGV restano adatti a flussi molto ripetitivi e layout stabili; i robot mobili autonomi diventano invece la scelta naturale quando si richiede flessibilità intralogistica.
Stack tecnologico degli AMR: sensori, SLAM, controllo e AI
La sensoristica è il livello fisico dello stack tecnologico dei robot mobili autonomi.
Una piattaforma AMR per logistica interna combina in genere più sensori eterogenei, integrati tramite tecniche di sensor fusion.
Il LiDAR (Light Detection And Ranging), spesso 2D a scansione rotante, costituisce la fonte principale per la mappa di occupazione. In applicazioni più avanzate si impiegano LiDAR 3D a stato solido o multi-layer per avere una rappresentazione volumetrica dell’ambiente, utile in magazzini con stoccaggio in altezza.
Le telecamere RGB e RGB-D (time-of-flight, structured light) supportano la percezione semantica: riconoscimento di pallet, casse, bancali, zone di picking, persone e veicoli industriali. In combinazione con reti neurali convoluzionali (CNN) o modelli transformer, la visione artificiale consente a un AMR di distinguere classi di ostacoli e di adattare comportamento e parametri di sicurezza al contesto.
A questi si aggiungono IMU (Inertial Measurement Unit) e odometria (encoder su ruote o motori) per la stima del moto proprio, nonché sensori di prossimità, bumper tattile e scanner di sicurezza certificati per l’arresto d’emergenza.
La vera sfida è fonderne i dati in modo coerente per ottenere una rappresentazione robusta e in tempo reale dell’ambiente.
Localizzazione e SLAM per la logistica interna
La capacità di sapere “dove sono” all’interno del magazzino o del reparto è il prerequisito di qualsiasi automazione intralogistica basata su AMR. A questo scopo si utilizzano tecniche di localizzazione pura su mappa nota oppure algoritmi completi di Simultaneous Localization And Mapping (SLAM).
In produzione, l’AMR si localizza continuativamente risolvendo un problema di stima di stato. Nei contesti industriali reali sono frequenti:
- ambienti parzialmente strutturati, con scaffalature modulari ma anche spazi aperti;
- cambi di layout (aggiunta di linee, spostamento di corridoi, area cantiere);
- presenza di ostacoli dinamici (pedoni, carrelli, pallet temporaneamente depositati).
Per questo, gli algoritmi SLAM per logistica interna devono gestire bene le loop closure, filtrare oggetti dinamici dalla stima della mappa e supportare multi-robot SLAM, dove più AMR condividono e aggiornano una mappa comune del magazzino.
Pianificazione del moto e controllo di navigazione
Una volta definita una mappa e stimata la posa, entra in gioco la pianificazione del moto (motion planning).
A livello logico, un AMR nel contesto di logistica interna riceve una missione di alto livello (es. “preleva un pallet in baia A e consegnalo in buffer B”) dal sistema di fleet management. Questa missione viene scomposta in una sequenza di pose target e vincoli, che il planner deve soddisfare.
Pianificazione globale
La pianificazione globale opera sulla mappa statico-semi-statica per calcolare un percorso ottimale rispetto a costi (distanza, tempo, energia, rischio di congestione). Algoritmi classici come A* su griglia o su grafo di waypoint vengono estesi con cost map che penalizzano ad esempio zone strette, incroci affollati, prossimità di macchinari critici.
Pianificazione locale
La pianificazione locale gestisce invece la collision avoidance in tempo reale, integrando informazioni sugli ostacoli dinamici e la dinamica del veicolo. Vengono utilizzati schemi come Dynamic Window Approach, Model Predictive Control o planner basati su campionamento (RRT locale) con vincoli cinematici (differenziale, Ackermann, Mecanum). Il controllo di basso livello converte le traiettorie in comandi di velocità lineare e angolare, rispettando limiti di accelerazione, jerk e stabilità del carico.
Tutto questo deve rispettare i vincoli imposti dalle norme di sicurezza che definiscono limiti di velocità in funzione delle zone di rischio e richiedono arresto sicuro (Safe Stop) quando vengono violate determinate condizioni.
Intelligenza artificiale e machine vision nella robotica mobile autonoma
L’uso dell’intelligenza artificiale negli AMR va oltre la semplice percezione.
Oltre ai modelli di visione artificiale per object detection e people detection, si stanno diffondendo:
- reti neurali per la stima del movimento di pedoni e carrelli, utili a predire traiettorie e ridurre arresti inutili;
- algoritmi di reinforcement learning per ottimizzare strategie di docking verso stazioni di trasferimento o per migliorare l’efficienza energetica lungo percorsi ripetitivi;
- modelli di anomaly detection per identificare pattern di vibrazioni, consumi o temperature che anticipano guasti (predictive maintenance).
In contesti di logistica interna ad alta complessità, la differenza non la fa solo l’hardware, ma la qualità del software di orchestrazione che sfrutta questi algoritmi.
Safety funzionale e sicurezza operativa
Introdurre robot mobili autonomi in ambienti condivisi con persone e mezzi tradizionali richiede un’analisi rigorosa della sicurezza funzionale e della sicurezza operativa.
Le norme di riferimento includono, tra le altre, ISO 3691-4 per i veicoli a guida automatica, ISO 13849 e IEC 62061 per le parti dei sistemi di controllo legate alla sicurezza, nonché il quadro più generale della futura Regolamentazione Macchine UE.
Sul campo, questo si traduce in:
- definizione di zone di protezione dinamiche attorno al robot, basate su scanner di sicurezza certificati (PL d/e);
- gestione di modalità operative diverse (automatico, manuale, setup) con livelli di rischio consentiti differenti;
- progettazione di circuiti di arresto sicuro (Safe Torque Off, Safe Stop 1/2) ridondanti e monitorati;
- validazione e verifica delle funzioni di riduzione velocità, avvicinamento controllato e ripartenza dopo arresto.
In ambienti di logistica interna complessi, la safety non è solo bordo macchina ma di sistema: bisogna considerare interazioni fra più AMR, carrelli elevatori, transpallet, varchi, ascensori e persone.
Benefici misurabili degli AMR per la logistica interna
Flessibilità e riconfigurabilità dell’intralogistica
Il primo beneficio strutturale dei robot mobili autonomi è la flessibilità. Poiché il percorso non è “codificato nel pavimento” ma nella mappa e nel software, adattare l’intralogistica a nuove esigenze significa aggiornare configurazioni e layout logici, non rifare l’impianto.
Questo consente di:
- riconfigurare flussi quando cambiano prodotti, volumi, logiche di picking;
- aggiungere nuove aree di buffer o nuove linee di produzione influendo solo su mappa e regole di routing;
- scalare gradualmente la flotta AMR al crescere dei volumi, senza investimenti immediati in nuove infrastrutture fisse.
In un contesto di Industria 4.0 in cui time-to-market e capacità di adattamento sono fattori competitivi, questa riconfigurabilità è spesso più preziosa del solo risparmio di manodopera.
Ergonomia, sicurezza e collaborazione uomo–robot
Un ulteriore beneficio, spesso sottovalutato, riguarda ergonomia e sicurezza. Delegare agli AMR i compiti di trasporto riduce lo sforzo fisico e il numero di chilometri percorsi dagli operatori, con ricadute positive su infortuni muscolo-scheletrici e assenteismo.
La coesistenza tra robot mobili autonomi e persone è resa possibile da sensori e funzioni di safety, ma va supportata da un progetto di collaborazione uomo–robot: segnaletica chiara, interfacce HMI semplici (tablet, pulsanti call), regole di interazione definite, formazione. Quando questo equilibrio è raggiunto, l’AMR viene percepito dagli operatori non come minaccia ma come “collega” che si occupa delle mansioni più ripetitive, liberando tempo per attività a maggior contenuto cognitivo.
Trend emergenti nella robotica mobile autonoma
Il valore degli AMR si sposta sempre più dal singolo veicolo al sistema di gestione flotta. I moderni fleet manager evolvono verso piattaforme di ottimizzazione continua: integrano simulazione (digital twin della logistica), algoritmi di scheduling avanzati, moduli di analisi predittiva e interfacce aperte verso strumenti di business intelligence.
Un altro tema di ricerca e sviluppo molto attivo è l’applicazione di swarm intelligence ai robot mobili autonomi. La logica è passare da una gestione totalmente centralizzata della flotta a schemi ibridi, in cui gli AMR prendono decisioni locali coordinandosi tra loro tramite scambi di messaggi peer-to-peer.
La disponibilità di reti 5G industriali e infrastrutture di edge computing rende più semplice implementare architetture distribuite.
Infine, l’evoluzione della robotica industriale mobile per logistica interna è chiaramente orientata verso ecosistemi aperti. Oltre allo standard VDA 5050, altre iniziative puntano a definire modelli dati, API e profili OPC UA specifici per gli AMR, così da facilitare integrazione OT/IT e favorire la concorrenza tra fornitori sul piano della qualità tecnica, non della chiusura del sistema.
Conclusioni
I robot mobili autonomi (AMR) non sono più una curiosità tecnologica, ma uno strumento concreto per ridisegnare la logistica interna in ottica di efficienza, flessibilità e integrazione con la smart factory. Grazie a sensoristica avanzata, algoritmi di SLAM, pianificazione del moto, fleet management e intelligenza artificiale, gli AMR permettono di automatizzare la movimentazione di materiali in contesti dinamici, dove gli AGV tradizionali mostrano i propri limiti. Chi saprà combinare in modo competente robotica mobile, automazione industriale e sistemi informativi potrà trasformare la logistica interna da centro di costo difficile da governare a leva strategica di competitività, capace di seguire l’evoluzione del business e di abilitare nuovi modelli di produzione e servizio.
Fonte: www.fareelettronica.it
