MIT разрабатывает способ для автономных роботов доставки, чтобы найти вашу входную дверь

Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новый метод навигации для роботов, которые могут быть очень полезны для ряда компаний, работающих над автономной доставкой последней мили. Короче говоря, команда разработала, как робот может определить местоположение входной двери, не предоставляя заранее конкретную карту.

Большинство автономных доставочных роботов последней мили на сегодняшний день, включая разновидность «колесного кулера», которая была впервые разработана Starship и с тех пор была принята рядом других компаний, включая Postmates, в основном встречают клиентов на обочине. Картография — не единственный барьер для того, чтобы будущие боты доставки шли к двери, точно так же, как люди, которые делают эти поставки сегодня.

MIT News отмечает, что составить карту целого района с уровнем специфичности, необходимым для осуществления настоящей доставки на дом, будет невероятно сложно, особенно в национальном (не говоря уже о глобальном) масштабе. Так как это кажется маловероятным, и особенно маловероятным для каждой компании, которая рассматривает возможность создания автономных сетей доставки для отдельных источников, они решили разработать метод навигации, который позволяет роботу обрабатывать сигналы в его окружении на лету, чтобы выяснить расположение входной двери. ,

Это разновидность того, о чем вы, возможно, слышали, называется SLAM, или одновременная локализация и сопоставление. Инновационный поворот команды MIT в этом подходе заключается в том, что вместо семантической карты, в которой робот идентифицирует объекты в своем окружении и маркирует их, они разработали карту «стоимости в пути», которая использует данные из обучающих карт для цветопередачи. закодируйте окружение в тепловую карту, где он может определить, какие части с большей вероятностью будут находиться рядом с «входной дверью», а какие нет, и немедленно наметить наиболее эффективный путь к двери на основе этой информации.

Это гораздо более упрощенная версия того, что мы делаем, когда сталкиваемся с новыми средами, которых мы никогда раньше не видели — вы знаете, что может быть входной дверью дома, которого вы никогда не видели, просто взглянув на него, и вы Знайте это по существу, потому что вы сравниваете это с вашей памятью о прошлых домах и о том, как эти свойства были заложены, даже если вы делаете это все, даже не задумываясь об этом.

Доставка — это только один вариант использования для этого вида интеллектуального картирования локальной среды, но это хороший пример, который может увидеть реальное коммерческое использование раньше, чем позже.