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BossaNova的机器人经过训练可以在阳光下执行

时间:2022-04-28 来源网站:湖南化工机械网

Bossa Nova的机器人经过训练可以在阳光下执行

Bossa Nova Robotics的联合创始人兼首席技术官Sarjoun Skaff非常渴望着手进行机器人的实际应用研究,以至于他创办了自己的公司两年,然后于2007年从卡耐基梅隆大学获得博士学位。

从那时起,Bossa Nova的工程师一直在完善公司盘点机器人的性能,Skaff表示这是一次令人难以置信的智慧之旅,并指出“先进的机器人技术是一个非常复杂且多方面的问题,通过在现实生活中大规模地解决问题来解决。”

Fierce Electronics就公司自主机器人背后的技术采访了Skaff,这使该公司跻身《福布斯》 2019年最有前途的AI公司榜单 .Skaff还分享了他和他的团队在此过程中学到的关键课程中国机械网okmao.com。

富裕:您的自动机器人旨在协助人类工人进行库存管理,包括识别缺货的物品和放错地方的物品。但这不是条形码应该做的吗?

Skaff:如果您考虑在零售商店上架产品的物流,它可能会遇到十二个接触点,所有这些接触点都需要扫描条形码以追踪其下落。您还会一次大量涌入大量产品,而且资源有限,因此对于零售商而言,在指定的时间内将这些库存上架将是一场争分夺秒的竞赛。

当人们奔忙时,过程是他们放手的第一件事。工作人员可能会跳过扫描项目,这会在系统中引入错误。个别而言,该错误可能很小,但随后将该错误乘以一次又一次发生的漏接扫描,最终会遇到严重的库存控制问题。但是有趣的是你。提到条形码,它恰好是我们的秘密武器之一。

菲:如何?

Skaff:简而言之,我们可以使用条形码来推断产品的身份,这在数据收集方面给了我们巨大的优势。如果我们必须通过包装来标识产品,则可以想象图像库的大小以及所涉及的处理。

话虽如此,我们每个通道捕获超过20 Gb的数据(我们通常将通道的一侧称为“通道”称为“通道”),这是海量数据!将所有这些数据发送到云而不在本地进行某种形式的第一次传递将是不合理的。

因此,我们仅将全分辨率图像用于读取条形码(或货架标签),并且由于细线,我们需要该分辨率。结合使用,我们使用AI来了解场景并检测货架上产品的存在与否。

我们使用板载处理功能以全分辨率对条形码图像进行解码,压缩,填充并将图像发送到云中进行AI处理。我们能够实时进行拼接,因此当机器人退出过道时,整个全景图都已经拼接完毕,并已上传到云端进行AI处理。Cloud AI处理包括产品检测和识别,结果是一组数据,例如哪些产品缺货。

FE:机器人还采用了哪些其他技术?

斯卡夫(Skaff):我们有15多个摄像头正盯着架子,为了确保安全和远程操作,我们还有更多摄像头正向机器人四周看。实际上,机器人上装有3个CPU和GPU,以至于我们开玩笑地称机器人为“流动数据中心”。我们有一个GPU,可以根据需要进行AI计算。但是我们更喜欢在云中进行计算,因为云可以具有弹性并且具有成本效益。

为了进行导航,我们用3D图像增强了2D图像,因此我们可以更精确地检测障碍物。顺便说一句,我们还使用货架的3D图像,因为它为我们提供了更好的详细信息来检测产品是否存在。

FE:哪一个更难–检测人员或产品?

Skaff:两年前,我们收购了一家名为HawXeye的公司,该公司是CMU Biometrics Lab的子公司。通过这次收购,我们获得了用于计算机视觉和面部识别的人才和IP。我们在尽职调查时发现,您基本上可以通过检测面部的方式检测产品。您面临许多相同的挑战,例如当产品没有在货架上朝前的时候。问题是,如果您能解决一个问题,那么您就可以解决另一个问题。我们将这项技术部署到了产品检测中,并且效果极佳-我们已经能够与人类识别图像的准确性达到同等水平。

FE:当机器人与人共享同一个空间时,导航的挑战性如何?

Skaff:导航还有更多功能,可以避免障碍,还必须考虑机器与人的互动。因此,我们以以人为中心的策略来给我们的控制器添加内容,换句话说,机器人的行为以一种信号的方式发出信号,表明其了解现场。因此,例如,如果您跳到机器人的前面,它不仅会突然停止,而且会退后一步,表示“没关系,您不必担心我撞到您。”

FE:您在旅途中学到了哪些意外的事情?

Skaff:自治机器人是一个非常复杂和多方面的问题,只有通过在现实生活中大规模地解决才能解决。我们在最初的5家商店和随后的50家商店进行了大量测试,那时我们认为一切都在控制之中。但是,当我们扩展到100家商店时,我们开始发现不常出现的令人惊讶的事情。即使拥有机器人学博士学位,事实证明,您遇到的非常平凡而意外的事情可能会击败最聪明的导航算法。

例如,我们遇到了购物车被粗心丢弃在商店中的问题,这是典型的情况。但是在这种情况下,一些手推车会阻止进入机器人的充电站。如果机器人无法及时充电,将给生产力带来灾难。因此,我们提出了一种通知策略,该机器人会呼叫一个团队成员来将购物车推开。也许将来我们会为机器人自己想出一种方法,将购物车轻轻推开。

另一个例子涉及障碍物检测。对于自主导航,我们对障碍物的普遍理解是这些都是来自地面的东西,我们使用3D传感器和红外激光对其进行检测。但是,在佛罗里达州一些带天窗的商店中,我们发现来自上方的阳光遮挡了我们的传感器,使机器人将阳光的一部分解释为地面上的一个洞,从而将其停止。因此,再次,我们必须开发算法以滤除阳光。

我们事先没有掌握的一件事是您在商店中会遇到的各种固定装置和产品展示。采购员吸引购物者的创造力是如此巨大,以至于使AI研究人员陷入困境。实际上,我们正在与营销人员进行军备竞赛,因为他们不断梦想着促销展示的华丽之处-我们已经看到他们以一定角度放置架子或在架子中央的条形码标签上贴上标签-展示产品的方式如此之多,以至于当我们认为我们看到了所有产品时,他们提出了其他建议,所有这些都使销售额增长了百分之几。而且您不会为此而烦恼!

菲:有一个大的“啊哈!” 你的时刻?

斯卡夫:我什至不知道从哪里开始,因为有很多我们没想到的东西,我们从中学到了。我不得不说,最大的启示之一就是人们对机器人的反应。一开始,我们非常担心人们会拒绝机器人,因为他们将机器人视为威胁或窃取工作。恰恰相反:我们很高兴看到工人如何将他们视为提高生产率的工具。同样,我们惊讶地发现购物者并不关心看到自动机器人在商店过道中移动的情况。

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