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叮咚!你好,我是给你送快递的机器人


本文摘要:【照片来源:Ford,and。

【照片来源:Ford,and。AgilityRobotics的所有者:Ford手机AgilityRobotics课程(公共编号:)按:有一天,在门口租车,看到的是机器人,很有趣。

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福特公司正在实践这个想法,IEEEEECtrum上有一篇文章说明。全文编译器如下。今天,汽车制造商福特宣布,他们的汽车所有者队在一定程度上承载了霸权,他们在汽车装载了双脚机器人,与霸权一起运输。

Digit是今年年初在IEEETESpectrum封面上登场的模仿人类的灵活机器人,比普通机器人的移动更加动态时尚,而且需要在高低不平的地板上行驶,爬楼梯,可以装载20kg的轻量霸权。福特公司在Medium上的投稿说Digit可以把你的霸权从路边送到你家,这条路不能自动驾驶汽车。福特公司想在2021年推出自动驾驶汽车服务。

在视频中,Digit虽然几乎不能自动化操作者,但最终表现出来了。通过一些命令展开高水平的远程操作者,如回到这个地方、爬楼梯、拿起霸权。

在视频摄影过程中,Digit一次也没有摔倒过,但这个机器人有更大的挑战。送到各家庭时,可能会遇到弯曲的地板、点状的楼梯、杂草丛生的庭院、大门、到处跑的宠物、孩子等障碍。以汽车为基站给Digit带来了很多便利。

例如,与大多数大型机器人相比,Digit装载的电池大得多。因为一次所有者只需要短时间,所以去下一个所有者的点的时候,可以回到车上的新电池。Digit还配备了几个立体摄像头和一个激光雷达,这样它就可以在送租车时从它的机器人伙伴那里得到合作,完善地绘制地图,获得更多的路径规划。福特公司表示,这是因为无人驾驶汽车配备了比Digit一个人装载的更强的传感器和计算机的优点。

Medium的投稿:一般来说,Digit本身有充分的感觉能力。如果突然遇到意外的障碍,可以发送图像回到车上,车就不能解决。该车还可以将信息发送到云通知其他系统,协助Digit导航系统的环境,在维持机器人轻松灵活活活动的同时,可以得到多层次的附加协助。

【照片来源:Ford所有者:Ford】这是一个非常有趣的概念,为了自学如何处理Digit,IEEEESpectrum和AgilityRobotics的CEO,DamionShelton开始聊天:IEEEESpectrum:将自律导航系统所需的传感和计算从机器人中替换,这一点很有趣。我需要具体的方法来说明你不会在机器人和汽车上做什么DamionShelton:明确的区别还没有确认,但基本的想法是在机器人上运营动态(或类似动态)处理的任务,拍摄电影的其他外部任务。

机器人能做的事情有落脚点定位、低水平姿势控制、以前训练过增强自学不道德和3~5步的路径计划。汽车需要继续执行的任务还包括地图的存储和搜索,增强自学不道德的训练,以及在部署过程中初始机器人的全球姿态。

显然,全球姿态的初始化是汽车最重要的功能之一。如果没有,Digit可能必须从每个等待的着陆点构筑当地的世界模型。

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IEEESpectrum:现在的双脚机器人需要机械地通过半结构化地形,但是在没有人类监督的情况下,只想在半结构地形上工作,有很长的路要回顾。如何提高实际应用中部署Digit的自信,只有问题必须解决的挑战是什么?DamionShelton:我们预计在很宽的时间内没有人类监督就操作机器人。最初,我们希望机器人在操作者身边没有人,随着时间的推移,人为监视的形式不会逐渐提高。

我们相信在某个特定地理位置的性能可靠后,必要的监视不会被客户服务中心风格的中央监视所取代,但至少需要几年时间。从数据收集和硬件和软件持续改进的角度来看,最近必须监视的事实并不坏。特别是在合作应用中,机器人是所有者司机的助手,人类部分参加这个过程的追加成本完全为零。

(因为司机现在已经完成了这项工作)【照片来源:FordandAgiltyRobotics的所有者:FordandAgiltyRobotics)IEE级Spectrum:下降Digit不可避免地会遇到很多不确认的动态障碍,就像其他人和动物一样。面对这些各种意料之外的边缘状况,你对自动化的可靠性有多担心?DamionShelton:从测试部署的角度来看(数百个机器人的规模),我们的计划是防止我们无法处理的边缘状况,同时保持充分的不确定性,可以继续改进研究开发。从2020年早些时候开始,在12到18个月的测试中,我们预计我们所有操作者的环境都会提前结构和限定版。

许多无人驾驶汽车公司在自己能够解读控制的小区域内开始实验,取得成果后扩大该区域范围。非常确认的是,在早期,我们无法处理世界上大部分的难题,但我没有指出这是部署的障碍。我们不必解决问题最困难的问题。

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因为即使是最简单的市场份额的十分之一,相对于任何合理的持续增长率常大。但这并不是为了最大限度地减少边缘状况的可玩性。

你说的完全正确,在现实世界中,依赖性是一个很大的挑战,我们希望尽量在世界上慢慢地应用于Digits,即使我们还没有配置的解决方案,我们也开始收集难题的数据。IEEESpectrum:Digit需要与人类对话吗?这些对话不是什么样的?DamionShelton:除非与流动性有关,否则我们不太关注嵌入式问题。

在终极的世界里,Digit带入背景,对话主要是所谓的语言。在人行道上,其他行人突然撞上了你。

因为他们有姿势、步动力学等心理模型。我们考虑了很多动态线索,但是没有计划把Digit变成有趣的机器人。这么说来,Digit的生产版本没有扬声器和光源显示器,这两个都需要向外部世界获得低于限度的对系统。

IEEESpectrum:设计Digit时,想起了这个应用程序吗?你想看Digit做什么?DamionShelton:是的,至少在某种程度上,我们从一开始就相信Digit最差的早期市场是物流市场。这个市场拒绝了脚的灵活性(至少在我们关注的领域),但是不需要超先进设备的人工智能(在非常简单的环境中)、美国FDA证明书(老年人家庭辅助机器人等)或者在危险的环境下操作者(例如灭火)。基本上,如果你需要在世界上移动和穿越,并且需要搬到箱子里,那么你就有了物流最基本的技能。

租车服务业是一个大型高速增长的行业,从第一天开始就需要关注这个有利的用例。机器人往往专门从事很多脏乱差危险的工作,这些工作不仅具有挑战性,而且很少有人能胜任。把有腿的机器人作为工具作为灾后的恢复、救济等,这种说法已经被托付了很多年,但是机器人在这样的环境下移动是非常挑战的。

此外,商业案例很难从一开始就合理化。无视,如果我们有Digits,通过最后英里环境的大型训练集,自学在世界各地移动,同时有商业配置的成本压力和规模经济,我们在更专业的市场上获得竞争力的产品的概率急剧下降。

视频地址:https://www.youtube.com/embed/whwcixNK2crel=0记录:本文编译器从机器人技术博客EvanAckerman公开发表在IEE级Spectrum电子杂志上的文章版权文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。


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