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機器人揀貨又落漆?3D模擬幫一把

Ambi Robotics推出附吸盤的機器人夾具,可抓握紙箱平坦的表面,就連柔軟的衣服包裹也輕鬆駕馭。Ambi Robotics

新創公司Ambi Robotics自從推出分揀機器人及其作業系統就聲名大噪,現在涉足機器人產業最頭痛的領域—讓機器人撿拾倉儲內的貨品。這動作對人類看似簡單,對機器人來說卻難如登天,畢竟機器的靈巧度跟真人仍有距離。

據Wired報導,Ambi Robotics會教導機器人如何抓握普通物體,為了讓機器人先在虛擬空間實習,科學團隊建立了各種物體的3D模型,然後計算機器人應該抓握哪一個位置,才會達到最「穩健」的抓握力。Ambi Robotics共同創辦人Ken Goldberg表示,他們會把這些資料輸入神經網路,如此一來,每當神經網路遇見新物品,就有進行歸納的能力。

Ambi Robotics為此設計了抓握作業軟體AmbiOS,Ambi Robotics共同創辦人Stephen McKinley表示,這會幫助機器人推論整個物品的每個面向,應該抓握哪一個位置最穩當。AmbiOS適用於各種硬體規格和終端效應器,可以事先訓練這些硬體,其中在電商倉儲最多用途的莫過於吸盤。

吸盤可輕易抓握紙箱平坦的表面,就連柔軟的衣服包裹也輕鬆駕馭,只不過吸盤並無法應付多孔隙表面,這可能要交給傳統機器夾爪來完成。

大致上,Ambi Robotics會先透過感測攝影機調查分析物品,Ambi Robotics共同創辦人Jeff Mahler表示,這是為了判斷哪一種抓握最適合,然後機器人在用吸盤拾起物品,以接受條碼掃描。

Ambi Robotics會針對電子商務客戶設計模組化的硬體系統,包括機器手臂、夾爪、攝影機和熔體,並且設計專門訓練機器人的模擬版本,嘗試在各種隨機形狀測試抓握,經過這道訓練程序,不到一天時間,機器人就可以在現實生活運轉數年之久。

Ambi Robotics不是唯一賦予倉儲機器人吸盤的企業,Boston Dynamics也剛推出Stretch機器人,以吸盤夾爪疊放倉儲貨品。倉儲確實是一個不規則的環境,對機器人來說難度很高,所以這些年來最常用到機器人的仍是自動化生產線,例如移動車體,畢竟機器人就是力氣大,但要做些精密的動作和推論就沒有人類厲害了。Ambi Robotics正試圖先克服混合式的環境,亦即同時有規則和不規則的空間。


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