Amazon Warehouse Robots : Mind Blowing Video

ifanr

本文來源 Zdnet Wired，由王宇欣、侯韻楚、劉燕整理，發於機器之能（微信公眾號：almosthuman2017）。

亞馬遜引進了 45,000 個機器人，然而這些機器人都沒有配備機械臂。

Amazon's Robot War Is Spreading - Bloomberg

全球有超過 20 家公司在其大型物流中心，引入扁平輪式機器人為其運送貨物。但是它完全可以做到人類能夠做到的事情，比如將物件從貨架取出，或其放入那些棕色的盒子，再把垃圾袋、筆和書籍帶回家。能夠完成此類分揀任務的機器人，可以提升亞馬遜的效率，使其更少地依賴於員工。

自從在 2012 年以 7.75 億美元收購 Kiva Systems，亞馬遜就沒有停下投資智慧化倉儲物流的腳步，同時，也讓人們看到電子商務領域正在進行的全面轉型。

如今，既想進軍電子商務，又不願在自動化和效率上改變運作模式的零售商，已幾乎不存在。2016 年，物流倉儲機器人的全球銷售額達到了 19 億美元，根據研究公司 Tractica 的預測，到 2021 年之前，其市場將高達 224 億美元。而以去年 4 萬台物流倉儲機器人的出售量，預計 2021 年的出售量將達到 62 萬台。

（亞馬遜倉庫中的機器人，圖片來自：Zdnet ）

為了找到更好的機器人解決方案，亞馬遜又一次舉辦機械分揀挑戰賽。7 月 27 日，該比賽在日本名古屋舉辦，並作為今年的機器人行業大賽 RoboCup 的一部分。

參賽隊伍需要先拿起毛巾、馬桶刷等物品，然後將其移入儲存箱和儲存盒中。表現最優異的參賽者，將從獎池中拿走全部 250,000 美元的獎金。

尋找潛在解決方案

兩年前，亞馬遜已經舉辦過這類賽事。今年，亞馬遜修改了規則使比賽更加困難。澳洲卓越中心的機器人視覺小組負責人 Juxi Leitner 說：

我認為，這更加符合真實的倉庫環境，機器人使人們致力於完成他們需要解決的問題，在不需要雇用任何的人的情況下保持其競爭力。

與去年相比，難度在於設定的機器人工作空間更小，這些機器人需要處理一些左右相鄰，或者上下相鄰的物體。更大的挑戰在於，機器人在比賽回合中處理的半數物體，在比賽開始前 30 分鐘才會被展示出來。

這對於參賽隊伍來說，是一個頭疼的問題，但是這更符合亞馬遜倉庫的內部條件，抓取機器人需要在這種情況下迅速學習。

「物流中心每天要接受好幾萬件的新物品，」MIT 的機器人專家 Alberto Rodriguez 表示，他是幫助亞馬遜設計競賽的顧問委員會的一員。參賽隊伍需要開發一個工作流，將新物品不同角度的圖像，提供給機器學習軟件學習，從而使機器人在半小時內，瞭解如何抓取一些它從未見過的物品。

即使如今亞馬遜願意引入機械臂，在機器人領域，操縱物體仍然存在一個最困難的問題。正如布朗大學教授 Stephanie Tellex 所說：多數情況下，大部分機器人都無法拾起大部分物品。對機器人編程，使其拾起少量的物體並不困難，但如何使機器人可靠地處理多種物品，且快速適應新的物品，這一問題至今尚未解決。

（亞馬遜的物流倉庫，圖片來源：TechCrunch）

面對如此多的問題尚待解決，該競賽將盡可能地完全展示研究思想，以及機器人的問題，從而使機器可以更快地掌握技能。參賽者將會展出各種形狀的機器人及其策略，且不可避免地會有修復和調整。

資深參賽者 Leitner 表示，「有很多的創新型想法正在誕生，但仍舊有很多需要改進的地方。」

許多隊伍在工業機械臂上加入機械爪。來自 Leitner 團隊、被稱為 Cartman 的機器，是機械龍門架樣式，可以沿著直線軌道移動機械爪和吸盤，就像 3D 列印機移動其列印頭一樣。

由 Rodriguez 帶領的麻省理工和普林斯頓聯合小組，正在測試一種新的賦予機器人觸感的方式。在不進行思考的情況下，人們是透過指尖的觸感，來適應如何抓取或移動物體，但工程師們無意中發現了一種讓機器人，知道它們在做什麼的方法。該團隊使用了一種被稱為 GelSight 的新方法，透過機器人內部的微型攝影機，追蹤其手指表面的橡膠膜，該方法的基礎是橡膠膜，在碰撞影響下的形變。

除了在名古屋展出的創新想法，亞馬遜也許還保留了一些佈署機械分揀器的方法。「只有簡化條件，才能實現機器人的分揀。」 NimbRo 團隊負責人 Sven Behnke 說，他在去年的比賽中獲得第二的名次。

如果倉庫中全是間隔一致的箱形物體，那麼機器人可以幫助你，但是這種情況與亞馬遜倉庫的真實情況相去甚遠，亞馬遜倉庫儲存放著數百萬種不同的物品。

Locus Robotics 創始人兼董事長 Bruce Welty 表示，「（參加這樣的比賽）你會深受觸動，但是機器人還遠不能完成我們需要做的工作。」Locus Robotics 使輪式倉庫機器人，可以運送由人類所挑揀的物品，Welty 認為，未來包括其公司研發出的機器人，不會與人類競爭工作，而是填補空缺的工作。

而對於這些比賽任務的解決方案，何時能夠實現商業化，麻省理工學院的 Rodriguez 認為還需要 5 年時間。