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【亚博手机版】叮咚!你好,我是给你送快递的机器人

本文摘要:“图像来源: Ford and Agility Robotics所有者: Ford and Agility Robotics”(公众号:)有一天,在你门口有辆租车,看机器人,真有趣。

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“图像来源: Ford and Agility Robotics所有者: Ford and Agility Robotics”(公众号:)有一天,在你门口有辆租车,看机器人,真有趣。在福特公司的实践中,IEEE Spectrum有以下文章。今天,汽车制造商福特宣布,汽车车主团队在一定程度上要搬运包裹。

他们在汽车后部装载了双脚行走的机器人,和包裹一起运输。Digit是今年早些时候出现在IEEE Spectrum封面上的人类灵活机器人,需要比一般机器人的移动更动态、更时尚,而且在有高低差的地面上行驶,爬楼梯,载20kg的轻包。根据福特公司在Medium的帖子,Digit可以把你的包从路边送到你家门口。这条路不能用自动驾驶车开车。

福特公司想在2021年推出自动驾驶车服务。在视频中,Digit几乎不能自动操作者,但非常好。

用一些命令展开高级远程操作者,如“返回这个地方”“上楼梯”“打包”。在录像拍摄过程中,Digit从未倒下过,但对这个机器人来说,在配送到各个家庭时,有可能会遇到弯曲的地面、点状楼梯、杂草较多的庭院、大门或者到处跑的宠物、孩子等的干扰,这是一个很大的挑战。以汽车为基站给Digit带来了很多便利。例如,与许多大型机器人相比,Digit中安装的电池相当大。

因为一次车主只能在短时间内运营,去下一个车主的时候,可以回到车上的新电池。Digit配备了一些立体相机和激光雷达。这样,送来租车时就可以得到机器人伙伴的协助,完全制作地图,得到更多的路径计划。

福特公司说这是一个好处,因为它有比一个Digit人在无人驾驶汽车上更强大的传感器和电脑。来自Medium的帖子:一般来说,Digit本身具有足够的感觉能力来运营。如果突然遇到意想不到的障碍,可以发送图像回到车上,车找不到解决办法。

这辆汽车也可以向云发送信息通知其他系统,支持安装Digit导航系统的环境,既能维持机器人的轻量灵活的活动,又能得到多阶段的追加协助。【图片来源: Ford所有者: Ford】这是一个非常有趣的概念, 为了自学更多关于Digit如何处理剩下的所有操作者的事情,IEEE Spectrum与Agility Robotics的CEO Damion Shelton展开了聊天: IEEE Spectrum:是自主导航系统需要用具体的方法说明不要用机器人和车做什么吗? Damion Shelton:的明确区别还没有被确认,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。

机器人能做的有落脚点的定位、低级姿势控制、提高以前训练的自学不道德、3~5步的路径计划。汽车需要继续执行的任务还包括保存和搜索地图、加强自学不道德训练和初始化正在部署的机器人的全球姿态。我们很明显,全域姿势的初始化是汽车最重要的功能之一。

否则,Digit每次等待都可能必须从着陆地点建立当地的世界模型。IEEE Spectrum:现在的双脚行走机器人需要机械性地横穿半结构化地形,只是想在没有人类监督的情况下在半结构地形上工作,还有很长的路要走。如何提高实际部署Digit的自信? 然后,必须解决问题的下一个挑战是什么? Damion Shelton:我们预计在非常广的时间段内,在没有人类监督的情况下操作机器人。最初,我们希望机器人在操作者之间没有人在那附近。

随着时间的推移,人为监视的形式不会慢慢提高。在相信特定地理位置的性能可靠后,所需的监视不能被“客户服务中心”风格的中央监视取代,这至少需要几年时间。

从数据收集和硬件和软件的持续改进的观点来看,必须在近阶段进行监视这一事实并不是坏事。特别是在合作应用中,机器人是业主司机的助理,人类部分参与这个过程的额外成本完全为零。

(因为司机现在已经做了这项工作)【 图像来源: Ford and Agility Robotics所有者: fordandagilityrobotics】IEEE spectrum : digit会遇到很多不确定和动态的障碍面对这些各种意想不到的边缘情况时,你对自动化的可靠性有多担心? Damion Shelton:从测试部署的角度(数百个机器人规模)我们的计划是防止我们无法处置的边缘状况,同时具有足够的不确定性,因此我们可以继续改进研发。从2020年早些时候开始,在12到18个月的测试中,我们计划将所有我们操作者度过的环境早期同质化,限定版。

许多无人汽车公司在自己能控制的小区域开始实验,取得一些成果后,再扩大这个区域的范围。充分确认的是,早期我们没能处理世界上很多“故障排除”,但没有指出这是部署的障碍。

我们必须解决问题最难的问题。因为即使是最简单的市场份额的十分之一,相对于合理的持续增长率也非常大。但是,这不是使边缘状况最小化的游戏性。

你说的完全正确。在现实世界中,依赖性是一个巨大的挑战。我们希望尽量慢慢地在世界上适用于Digits。

即使我们还没有可以部署的解决方案,我们也开始收集问题的数据。IEEE Spectrum:Digit需要和人类进行必要的对话吗? 这些对话不是什么样的呢? Damion Shelton:我们没有关注内置问题,除非涉及流动性。在终极世界中,Digit进入背景,对话主要被称为语言。你回到人行道上,其他行人突然撞上你。

因为他们有姿势、步态动力学等心理模型。我们考虑了很多这些动态线索,但我不打算把Digit变成有趣健谈的机器人。但是,Digit的生产版本没有扬声器和光源显示器。两者都必须用于从外部世界获得低于极限的对系统。

IEEE spectrum :你想起设计digit时应用了这个吗? 你想看数字做什么? Damion Shelton :是的,至少在某种程度上,我们相信从一开始对Digit来说最糟糕的初始市场就是物流市场。这个市场拒绝腿部的灵活性(至少是我们关注的领域),但不需要超先进设备的人工智能(非常简单的环境)、美国FDA证书(老年人家庭辅助机器人等)或危险环境下的操作者(消防等)。基本上,如果需要移动世界,需要移动到箱子里,就具有物流所需的最基本的技能。

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。机器人经常专门从事很多“肮脏、危险性”的工作,这些工作不仅有挑战性,能干的人还很少。虽然已经委托了很多年把有腿的机器人作为工具用于灾后的复原和救助等的诸种说法,但机器人在这样的环境下移动是非常困难的。

另外,很难从头开始简化商业案例。请无视。

如果我们有Digits的团队,通过最后一组一英里环境的大规模训练,自学走遍世界各地,有商业推广的成本压力和规模经济,我们在更专业的市场获得有竞争力的产品的概率会急剧下降。视频地址: https://www.YouTube.com/embed/whwciixnk 2c? rel=0录:本文的编译器允许机器人技术博主Evan Ackerman从IEEE Spectrum电子杂志上发表的文章版权文章中禁止刊登。以下,听取刊登的心得。

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