Ученые придумали способ повысить эффективность работы онлайн-магазинам

Для оперативного выполнения огромного объема разнообразных заказов такие компании, как Amazon, Walmart и Alibaba, делают немалые вложения в свои склады.

Многие компании рассматривают роботов в качестве восполнения недостающей рабочей силы.

Однако робототехника пока не очень хорошо справляется с большим разнообразием продуктов.

В статье, опубликованной в журнале Science Robotics, инженеры из Калифорнийского университета в Беркли представили новаторский "двурукий" подход к работе с продуктами разных форм, без предварительной подготовки.

Инженеры создали новый тип аккумуляторов на основе поваренной соли.

"Ни один единичный захват не может справиться со всеми объектами, — говорит исследователь и ведущий автор исследования Джефф Малер.

— Например, присоска не может поставить печать на пористые объекты вроде одежды, а манипуляторы с двумя параллельными челюстями не могут взять некоторые инструменты или игрушки за обе стороны".

Новый "двурукий" подход позволяет роботам хватать разные типы объектов без подготовки.

Роботизированные системы, используемые в большинстве центров электронной коммерции, основаны на вакуумных захватах, которые могут ограничивать диапазоны захватываемых ими объектов.

В новой работе ученые представили "двурукий" подход, совместимый с различными типами манипуляторов.

Этот подход основан на распространенной "функции вознаграждения" для каждого типа манипуляторов, рассчитывающей вероятность успешного выполнения задачи каждым захватом.

Это позволяет системе быстро решать, какой манипулятор использовать в определенной ситуации.

Для эффективного расчета функции вознаграждения для всех типов манипуляторов в статье описан процесс обучения функциям вознаграждения посредством тренировки на больших синтетических наборах данных.

Изобретатели собрали внедорожник из отходов и проехали на нем 5 тыс.

по Антарктиде.

Когда исследователи тренировали функции вознаграждения для манипулятора с параллельными челюстями и манипулятора с присоской у двурукого робота, они обнаружили, что их система очистила корзины с 25 незнакомыми объектами со скоростью выше 300 объектов в час с 95-процентной надежностью.

"Когда вы на складе собираете пакеты для доставки, объекты сильно различаются, — говорит Кен Голдберг из Калифорнийского университета в Беркли.

— Нам нужны разные захваты для работы с разными предметами".