En robot med hovedet i skyen tackler lagerplukning

RightHands robot griber genstande fra en skraldespand og placerer dem på et transportbånd.

Gemt inde i en travl industribygning i Somerville, Massachusetts, bruger en robotarm sin dag på at samle tilsyneladende tilfældige genstande op – flasker shampoo, løg, dåser med barberskum – fra et transportbånd, der går i en cirkel på omkring 10 meter i diameter.



Det underligt udseende setup er en testplads for et system, der kunne påtage sig mange af de hverdagsagtige plukopgaver, der i øjeblikket udføres i hånden i varehuse og leveringscentre. Og det viser, hvordan fremskridt inden for robothardware, computervision og teleoperation, sammen med maskiners evne til at lære sammen via skyen, kan ændre lageropfyldelsen i de kommende år.

Den nye robotplukkeplatform, som bruger en kombination af en hybrid griber og maskinlæring, og som er udviklet af en startup kaldet Højrehåndsrobotik , kan håndtere en lang række objekter hurtigere og mere pålideligt end eksisterende systemer.

Virksomheden lancerede sin platform, kaldet RightPick, i en forsyningskæde branchearrangement tidligere på måneden. Det er målrettet opfyldelse for medicinal-, elektronik-, dagligvare- og beklædningsindustrien.

Da jeg besøgte RightHand Robotics tidligt i år, viste virksomhedens medstiftere, Yaro Tenzer og Leif Jentoft, mig flere prototyper, de havde udviklet. Ud over transportbåndsscenariet indeholdt disse en opsætning designet til at matche den for en virksomhed, der sender pakker med kosmetik skræddersyet til individuelle kunder. Virksomhedens system kunne vælge en kundes varer fra flere skraldespande knyttet til en cirkulær karrusel. De viste mig også et system, der lærte at gribe et bestemt objekt ved igen og igen at prøve at flytte genstande, der er stablet op i en skraldespand, til en anden skraldespand.

At vælge forskellige typer genstande, der er stablet i en skraldespand, lyder måske simpelt, men det er fortsat en stor udfordring for robotter, især hvis genstandene er ukendte. Mennesker er i stand til at gætte, hvordan et okkluderet objekt ser ud og føles, og vi anvender mange års erfaring med at forstå opgaven. Fulfillment-centre håndterer typisk en række produkter, hvilket gør dem svære at automatisere. Amazon har for eksempel kun været i stand til at automatisere dele af sine centre indtil videre.

RightHands system griber objekter ved hjælp af en eftergiven hånd med en sugekop i midten. Et kamera er indlejret i hånden for at hjælpe med at finde ud af, hvilket vedhæng der skal bruges, og hvordan man griber genstanden. Virksomheden anvender maskinlæring til at forfine sin kontrolalgoritme over tid, og de tricks, som en robot har lært, føres tilbage til en cloud-server, så de kan deles med andre. Det er også muligt for RightHands ingeniører at logge ind på et system eksternt for at løse problemer eller hjælpe en virksomhed med at træne robotten til at vælge et nyt objekt.

Det er svært at måle pålideligheden og hastigheden af ​​et sådant system, eller at fortælle, hvordan det kan håndtere et hvilket som helst antal akavede nye genstande, men det så ud til at kunne opfange almindelige genstande, du kunne finde i en købmand omtrent lige så hurtigt som en person kunne.

Ken Goldberg , en professor ved UC Berkeley og en ekspert i robotsyn, manipulation og læring, siger, at det fortsat er meget svært for robotter at rode efter genstande i en rodet skraldespand. Han siger, at han er imponeret over hybridgriberen og tilføjer, at det giver meget mening at anvende maskinlæring via skyen, så hver robot, som virksomheden implementerer, bliver smartere med tiden. Dette er en smart mekanisme, siger Goldberg. Disse fyre er smarte.

I begyndelsen af ​​denne måned modtog RightHand $8 millioner i serie A-finansiering. Virksomhedens tidlige investorer omfatter Playground Global. Denne Palo Alto-inkubator og venturefond blev skabt af Andy Rubin, der ledede skabelsen af ​​Googles Android-smartphone-operativsystem, og som senere styrede virksomhedens indtog i robotteknologi med opkøbet af en række startups, der arbejder med forskellige robotteknologier.

Tenzer og Jentoft studerede begge i Harvards Biorobotics Lab, og tidlige virksomhedsansatte kommer fra robotlaboratorier på Yale og MIT.

I løbet af det seneste års tid har virksomheden arbejdet sammen med en række store logistikvirksomheder og detailhandlere for at bevise pålideligheden af ​​sit system. Da vi så teknologien og de fremskridt, de har gjort på forretningssiden, blev vi virkelig begejstrede, siger Mark Valdez , partner hos Playground Global. Der er mulighed for at opbygge en god cyklus og en netværkseffekt for nogle af disse softwaredefinerede hardwareprodukter.

Udover Amazon forsøger mange andre virksomheder at udvikle robotter, der er i stand til at gribe en række genstande fra en uordnet bunke. Dette er en stor grænse for robotteknologi lige nu, siger Goldberg fra UC Berkeley.

skjule