cobots：从罗比到armar-6

今年早些时候，分析师Gartner的一份报告发现，77％的零售商计划在2021年下部署AI，并部署机器人作为主要用例作为仓库采摘。

当时，Gartner高级研究总监Kelsie Marian描述了零售商如何热衷于尝试新技术，以满足挑战传统零售业客户的不断变化的期望。

例如，可以在仓库采摘中实现更大的自动化，涉及独立或与人类独立工作的智能机器人。“这意味着机器人将不得不与人类团队”啮合“ - 基本上意味着双方都需要学习如何”合作“在一起运作，”玛丽安说。

这是一个奥卡多在过去五年中投入的地区。

Graham Deacon是Ocado Technology的机器人研究员，该公司的一部分是在线杂货交付业务，已被任务为5到10年来调查如何提供下一个大事。

五年前，作为欧盟地平线的一部分工作的一群学者将于2020年的互换与ocado有一个想法。解释：DEACON说明了ocado如何参与项目，说：“他们最初希望为火车站开发一个机器人。”这个想法是让机器人协助人们。

二手项目被授予其名称，因为机器人向工人提供“第二双手”。机器人提供有用的帮助 - 例如保持，提升，到达或通过物体。人们可以专注于“熟练”部分工作，而机器人负责沉重的升降和支持作用 - 从而使人员和机器能够积极增强彼此的互补优势。

执事表示，这个概念可以应用于ocado仓库，而不是支持火车乘客，而是帮助维护工程师。“人形机器人是改善工业环境中的灵活性和安全性的关键，这种方式是一种真正有用的方式，”他说。

每天都有一个维护窗口，当时仓库漫步的自动化斜坡下来，让技术人员能够维护设备。奥卡多看到有机会有二手机器人支持人类技术人员的日常维护职责，在公司的高度自动化中心。

本月早些时候，Ocado Technology，以及学术界的联盟在二手项目上工作，宣布了Armar-6，代表了五年计划的高潮。这是一种Cobot，或协作机器人，并且与在汽车制造业等行业中使用的机器人的种类不同。

根据麦肯锡的2019年工业机器人纸张，自20世纪60年代以来，工业机器人部门一直在增长相当稳步增长。“在20世纪60年代出现第一个工业机器人后，真正的生长刺激发生在汽车OEM [原始设备制造商]自动化焊接商店，”麦肯锡在文章中注明。

但是，虽然在生产线上有机器人工作是可以接受的，但DEACON表示，Ocado技术正在寻找一个机器人，可以在仓库的不可预测的环境中工作，以及人类运营商。在生产线上，他说，一个工业机器人通常可以依赖它需要拾取的对象的CAD文件。“对于机器人任务不失败，事情必须非常接近他们预期的地方。”

与某人一起工作，机器人需要了解该人在进行的工作的背景下。通过“了解”需要实现的任务，二手项目研究了机器人如何支持人类，以使工作能够更快地完成工作。

另一个地平线2020项目，SOMA，专注于调查机器人手的设计方式如何处理对象的软操作。机器人大脑必须了解它需要施加多少压力，在没有掉下来的情况下成功拿起一个物体或损坏它。

Deacon表示，臂架6手柔软，这意味着它可以将其手塑造到物体上。

没有必要具有对象的完全准确的CAD表示。他说，基于需要实现的任务，掌握的柔软性是可以在软件中编程的参数。

他说：“二手工程中有一个例子，其中机器人和技术人员采用一块机械处理设备的底部，”他说。“在他们之间，他们移动面板并将其放在地板上。通常，它在横向方向上是灵活的，但如果有某种摩擦，机器人将僵硬以避免障碍物。“

DEACON表示，控制机器人手臂运动的编程需要是上下文感知的。“通常，我们知道什么时候有些东西是脆弱的，我们会调整机器人的行为恰当，”他说。但是，传感器如何使用传感器来检测对象的灵敏度。

除了柔软的抓地之外，他表示，机器人也会随着时间的推移，技术人员在进行维护职责时的运动。技术人员可以填写一套维护任务，但它们通常选择要完成这些的顺序。

“我们可以预测技术人员试图做些什么，并让机器人了解它是如何有用的，”Deacon说。

他说，来自UCL的研究人员已经开发了一种基于二维图像的某人的线框图的方法。通过收集不同姿势的数据库，机器学习算法能够解决技术人员的关节的位置。DEACON表示，这用于使机器人能够了解技术人员已经消失的维护任务的程度，并且因此，它可以提供所需的适当援助。

虽然Armar-6已经开发用于维护，但Deacon表示，该技术不限于此。“它可以推广到辅助生活，或在医院使用，也可以与我们的交付过程相关。在线交付给人们家中的一个挑战是如何从Cherbside获得厨房的订单，“他说，并不只是关于机电一体化的答案：“你需要以自然的方式与人互动。”

这就是为什么二手项目的项目还在自然语言中建立，语音基于Armar-6。这种技术现在广泛用于人们的家园，与谷歌家园和亚马逊Alexa等设备。然而，Deacon表示，这些与Armar-6如何处理人们的句子是完全不同的。

“虽然这些设备等待句子（话语）然后尝试了解它，但我们试图了解每个单词，以及接下来要做什么的原因，”他说。“这是因为它必须在正确的时间框架中响应，以便有用。”

Armar-6试图进行上下文意识。它使用了一个神经网络，这些网络不仅仅是从技术人员训练，而是其他演讲也是为了创造足够的理解需要实现的任务。

Armar-6和Simplands项目代表了Mechatronics和人工智能的合并的跨越式，并说明了建立一个可以真正与人互动的机器人所涉及的复杂性。

自20世纪50年代以来，随着禁止行星的机器人，科幻福音已经想象机器人如何在社会中生活和工作。armar-6和二手项目所示的是，在小说可能成为现实之前需要解决巨大的技术障碍。