Il nostro progetto nasce dall’idea di automatizzare la gestione di un magazzino integrando un robot mobile autonomo, il MiR100, con un software sviluppato interamente da noi. Il progetto è nato in collaborazione con gli studenti del dipartimento di logistica, i quali hanno sviluppato l’analisi funzionale, dove hanno individuato le necessità, che sono state implementate.
Il sistema funziona in cinque fasi: alla ricezione di un camion, l’operatore scansiona il QR del veicolo tramite un’interfaccia web, si autentica con la webcam, registra i pacchi uno per uno, conferma la propria identità e infine invia la missione al robot con un solo clic. Il MiR100 raggiunge autonomamente la destinazione nel magazzino.
A guidare e supervisionare i ragazzi in questo percorso di progettazione è stato il team di docenti dell’istituto, che ha coordinato le diverse fasi di sviluppo tecnico e l’integrazione delle competenze. Non si tratta di un semplice software per spostare un robot, ma di una vera e propria piattaforma operativa integrata per la logistica di magazzino: un sistema in cui riconoscimento facciale, lettura automatica dei pacchi e robotica autonoma dialogano costantemente all’interno di un’unica infrastruttura di controllo, interamente funzionante su rete locale e senza alcuna dipendenza da Internet.
Un ecosistema hi-tech tra visione artificiale e automazione
Utilizzando come base il robot autonomo MiR100 fornito dalla scuola, i ragazzi hanno costruito un ecosistema software coordinato che fa dialogare componenti e tecnologie diverse, rispecchiando le architetture richieste dall’industria odierna:
- Server di controllo (Python/Flask): il cuore del sistema, che centralizza i dati, gestisce il database locale e coordina tutte le comunicazioni in tempo reale.
- Integrazione robotica (API REST MiR100): il modulo che assegna le missioni al robot, raggruppando automaticamente i pacchi per zona di destinazione e ottimizzando i trasporti.
- Visione artificiale (OpenCV e riconoscimento facciale): il sistema di autenticazione che identifica gli operatori autorizzati direttamente dal volto, tramite una videocamera collegata a un Raspberry Pi.
- Interfacce operatore (web app su tablet): le postazioni di carico e scarico, con schermate che si aggiornano in diretta e guidano passo passo le operazioni.
- Pannello di amministrazione: la cabina di regia da cui gestire operatori, pacchi, destinazioni, storico delle operazioni e configurazione dell’intero sistema.
Il riconoscimento facciale e la tracciabilità dei pacchi
Il progetto risponde a necessità operative concrete della logistica moderna. Ogni operatore viene identificato tramite riconoscimento facciale prima di accedere alle operazioni, garantendo sicurezza e tracciabilità completa di chi lavora in ogni area. I pacchi, etichettati con codici QR generati direttamente dal sistema, vengono scansionati in tempo reale: il software ne registra identificativo e destinazione e li mantiene sotto controllo lungo tutto il percorso.
Una volta completata la scansione, il robot MiR100 riceve automaticamente la missione e trasporta i pacchi verso la zona corretta del magazzino, muovendosi in autonomia, evitando gli ostacoli e segnalando l’avanzamento alle postazioni di destinazione, dove gli operatori vedono comparire in diretta i colli in arrivo.
La sfida: un sistema che funziona completamente offline
Una delle scelte progettuali più significative è stata quella di rendere l’intero sistema indipendente da Internet. Database, librerie grafiche, generazione dei codici QR e streaming video: ogni componente è stato portato in locale, garantendo che la piattaforma funzioni anche in un magazzino reale privo di connettività esterna — esattamente come richiesto in molti contesti industriali. Una sfida tecnica che ha richiesto ai ragazzi di ripensare ogni dipendenza del software e di trovare soluzioni alternative robuste e professionali.
La scuola come laboratorio di programmazione
La forza del progetto sta proprio nel saper gestire e dominare la complessità dello sviluppo software moderno: sviluppo web, networking, sicurezza degli accessi, visione artificiale, basi di dati e robotica industriale lavorano in perfetta sinergia. Il percorso ha seguito le metodologie professionali del settore, dall’analisi dei requisiti allo studio della documentazione tecnica ufficiale del produttore, fino allo sviluppo iterativo con test progressivi sul campo.Con questo traguardo, l’istituto dimostra ancora una volta come la scuola sappia trasformarsi in un vero e proprio centro di ricerca e sviluppo, preparando i periti informatici di domani a governare l’automazione industriale, l’Internet of Things (IoT) e i sistemi integrati con competenze sistemiche globali — esattamente ciò che le imprese del territorio cercano per ottimizzare le proprie linee produttive e logistiche.
Per rendere tutto ciò possibile, abbiamo montato fisicamente un Raspberry Pi con una webcam sul robot, realizzando un lettore QR in tempo reale basato su OpenCV. Il backend è scritto in Python con Flask, e uno storico SQLite tiene traccia di ogni operazione.
Un progetto che ci ha permesso di toccare con mano robotica, sviluppo software e integrazione hardware.
Pezzella Federico & Viano Filippo — Classe 5ª A Informatica.
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