提升机器人协作能力的技术挑战

提升机器人协作能力的技术挑战

机器人如今无处不在。它们喷涂汽车、执行手术、组成安全巡逻队。在某中心的仓库中，机器人扮演着越来越关键的角色，帮助每天为数百万客户加速配送。

尼玛·凯万希望帮助某中心的机器人和履约中心工人更有效地协作，让机器人承担更平凡的任务，而人类则可以专注于更高价值的工作。凯万是某中心的机器人研究员。此前他曾担任Canvas公司的首席技术官和联合创始人，这家机器人初创公司为制造和物流行业制造基于视觉的物料搬运移动自主机器人。2019年，Canvas被某中心收购。

从小就是乐高爱好者的凯万，从搭建基础套装发展到为原本静态的玩具添加电机和其他机械装置。"乐高的东西非常机械和电气，"他说，"后来我学习了编程并添加了软件层。有了这三个组件，我就可以构建一个能够感知周围环境、能够移动和做事的系统。"

机器人的局限性

对凯万来说，尽管当今世界上机器人执行许多任务，但它们仍然存在局限性。特别是在许多情况下，它们无法与人无缝协作，这意味着它们必须被分配可预测的、机械的任务，要么与人隔离，要么被仔细控制和减速。

"目标是建造能够'走出围栏'的机器人，"他说，"我们正在努力建造安全、能够与人无缝工作、并且可以大规模部署的机器人。"

具体来说，凯万认为在机器人能够迈出生产力下一步之前需要清除三个障碍。这些都不是小步骤——每一个都代表着机器人能力的实质性、明显界定的改进。它们是：为机器人配备空间AI；使它们理解在人类周围工作的意义；以及为它们提供足够的智能以实时应对新情况。

空间AI

在空间智能方面，机器人落后于人类甚至动物。例如，狗对周围环境有很好的感知，知道自己的床在哪里，知道早晨散步的路线。机器人呢？就不那么好了。"除非受到非常严格的引导，比如通过嵌入地板的磁条，否则机器人缺乏空间智能，"凯万说，"为了让机器人与人类紧密合作，它们必须拥有真正的空间智能。它们不能与周围的东西纠缠在一起，或者迷路。"

在人类周围工作

拥有空间AI的机器人可以成功在工作空间中导航。但是当人们行为不可预测时（人们经常这样做）——停下来与同事交谈、突然弯腰捡起掉落的钥匙、急剧改变行走方向——在同一空间中移动需要机器人技能的另一步提升。"机器人需要能够对人类连续的运动做出反应。如果叉车司机放下一个托盘，机器人遇到了30秒前不在那里的物体怎么办？它们需要能够处理这种情况。"

但赋予机器人这种能力极其困难。人们在即时互动中使用如此多的信号：他们互相交谈、指向事物，甚至用眼睛给出微妙的暗示。"人们用来交流的线索真的很难替代，"凯万说。

反应性

为了让机器人在接近人类的环境中成功，它们需要做的不仅仅是知道周围环境或避开人类。它们需要实时响应物理环境的变化或它们正在帮助的人的行为。"如果你能管理前两个，然后花一个小时处理第三个要求——那么该系统就没有用，"凯万说，"人们对'围栏外'机器人延迟的容忍度极低。可以以不到一秒的时间来衡量。如果你要求机器人让开，而它没有回应，那么你会立即认为出了问题。"

赋予机器人这种实时响应能力极其困难：正如凯万指出的，我们不能为车间里的每个机器人投入无限的计算资源。这将需要仔细分层开发新的机器人能力。它们将需要在空间中移动，即使空间对它们是新的，携带某种内部地图，也许像GPS驱动的汽车路线系统。它们必须对不断演变的人和空间做出响应。

凯万说："所有这些都需要在具有挑战性的环境中进行相当出色的感知，比如具有反射表面的环境。不仅感知需要高保真，而且围绕传感器的推理也必须能够处理被感知物体行为的后果或后效。"

总的来说，拥有这些技能的机器人将需要套装的传感器，这些传感器具有极快的计算能力，不会过度消耗机器人或其连接的云资源；以及一个允许它们解释周围发生的事情的数据集。"我的角色让我审视所有这些，"凯万说。这是一项大任务。但凯万认为进展正在快速进行。

更高效的机器人也将带来好处：更高的生产力，甚至为那些学习修理、编程和设计机器人的人提供更多就业机会。"更智能、更好的机器人是不可避免的，"凯万说，"它们的好处将是巨大的。"