仓储分拣的机器人技术突破

机器学习领域的创新速度令人惊叹——如今可能实现的技术在几年前还仅停留在概念阶段。某机构开发的机器人系统不仅能够识别杂乱存储箱中的潜在空间，还能灵敏地操作箱内物品创造空间，并成功放入新物品。这一成果在不久前还被认为是不可能实现的。

分拣流程的技术挑战

当商品到达某中心配送站时，首先需要将其添加到可用库存中。实际操作中，这意味着需要拾取商品并将其存放至存储单元。存储单元类似于大型书架，由坚固的黄色织物制成，包含多达40个称为"货箱"的格子。每个货箱前部都有弹性带防止物品滑落。

分拣作业是某中心运营的重要组成部分，但由于需要精细的思维和灵活的操作能力，从机器人自动化角度来看这曾是个棘手难题。该任务需要两个机器人通常不具备的高级能力：对三维世界的精确理解，以及对各种包装物品（从灯泡到玩具）的灵敏操作能力——包括轻柔推挤物品、翻转物品、在物品间斜向插入等。

突破传统工业机器人局限

“分拣任务从根本上打破了所有现有工业机器人的思维模式，“某机构机器人人工智能总监表示。“工业机械臂通常是执行固定轨迹的笨重手臂，非常依赖位置控制。”

研发团队意识到，要完成这个任务，机器人系统需要智能视觉感知、自由移动的机械臂、创新的末端操作器以及精确的力感应能力。团队最终选择了具有力反馈的机械臂，该手臂每秒数百次反馈施加的力和遇到的阻力，使用这些信息控制机器人被称为"合规操作”。

硬件创新与迭代

末端操作工具（EOAT）的开发是重大挑战。由于某中心销售商品的多样性，机器人需要处理各种包装形式。经过两年快速迭代和多次失败，团队最终发现使用两个桨叶轻柔挤压物品比吸盘或机械钳更稳定。

但桨叶设计在将物品放入货箱时遇到障碍——桨叶总是碍事。团队想出替代方案：将物品保持在货箱旁边，然后同时打开桨叶并使用柱塞将物品推入。这种"投放-推送"技术容易出错，因为不同物品的反应方式不同。

最终迭代是在每个桨叶上安装微型传送带，使EOAT能够平稳地将物品送入货箱而无需进入箱内。“这一改变使我们的分拣成功率从80%提高到99%，这是我们的突破时刻，“硬件专家表示。

运动基元与空间创造

将物品放入货箱的能力至关重要，但在杂乱货箱中创造空间同样重要。通过研究人类操作方式，团队发现大多数空间创造手势可归纳为四种"运动基元”：横向清扫当前物品、翻转平放物品、堆叠物品以及在物品间隙斜向插入。

工程师意识到EOAT的桨叶无法参与货箱操作任务，最终解决方案出奇简单：一个可从EOAT延伸的薄金属片，称为"铲刀”。延伸的铲刀可以牢固而灵敏地将物品推到一侧、翻转它们，并在桨叶将物品弹射到创造的空间之前用于在货箱中创造空间。

视觉感知与机器学习

系统通过指向存储单元的摄像头获取图像数据，并馈送到机器学习系统。基于每个货箱内容的可见部分，系统"擦除"弹性带并建模货箱内不可见的内容，然后估算每个货箱的总可用空间。

机器学习系统部分基于某中心履约技术团队开发的现有模型，预测在可用运动基元的情况下可以在每个货箱中创建多少连续空间。“这些基元可以以无限多种方式链接，“总监解释说。“人类擅长识别这些基元，而机器学习擅长组织和协调它们。”

当系统明确选项后，会考虑缓冲区中的物品——机械臂龙门架附近等待分拣的各种形状和尺寸产品区域——并决定哪些物品最适合放入哪些货箱以实现最高效率。

人机协作的未来

2021年夏末，随着项目可行性和价值日益清晰，某机构高级领导团队给予全力支持。“他们说’尽可能快，需要什么就给什么’。今年就像在某机构内部创业一样，“团队成员表示。

“机器人和人在混合系统中协同工作。机器人处理重复性任务并轻松到达高低货架。人类处理需要直觉和灵活性的更复杂物品。最终效果将是更高效的操作，同时对员工更安全。”

机器人分拣工作站的原型已安装在华盛顿西雅图的实验室，另一系统安装在华盛顿萨姆纳的某中心处理实时库存。原型已经能够很好地分拣物品，展示了系统的可行性。

在今年的一项分拣测试中，系统成功分拣了95件物品中的94件。当然，有些物品永远无法由该系统分拣，包括特别笨重或沉重的产品，以及在传送带上表现不佳的圆柱形物品。团队的最终目标是能够分拣标准某中心85%的库存产品。

“与杂乱排列的未知物品交互，以智能方式操作不同形状和尺寸的物品，并在某中心的规模上实现——这是开创性的，“首席科学家表示。“我感觉自己正处于重大变革的起点，这让我每天都很兴奋地来工作。”

“分拣将是某中心第一个大规模棕地自动化项目。在不显著改变人类工作环境的情况下，将自动化精密插入现有建筑物非常具有挑战性，但我们正在实现机器人与人类真正并肩工作的未来，“总监补充道。“我们在机器人人工智能所做的棕地自动化类型的一个优势是，它对流程或建筑空间的干扰最小，这意味着我们的机器人可以真正与人类一起工作。这也是合规手臂的未来好处，因为它们可以通过软件和人工智能变得比工业手臂更安全。”

机器人与人类并肩工作是该技术长期扩展到零售以外的关键。“想象机器人装载易碎杂货，或者更长期地，装载洗碗机或帮助人们完成家务。具有力感应控制回路的机器人是合规机器人应用的新范式。”