Vulcan Robots: la solution d’Amazon à la sélection des défis

Pour autant que je puisse résoudre, les entrepôts d’Amazon sont des dégâts très structurés, extrêmement organisés, très bien rangés et qui font rage. Tout dans un Amazone L’entrepôt est (généralement) exactement là où il est censé être, qui est généralement coincé dans un bac en tissu pseudorandom de la taille d’une boîte à chaussures avec un tas d’autres conneries pseudorandoms. D’une manière ou d’une autre, cela se révèle être la façon la plus économe en espace et plus économe en temps, car (Comme nous l’avons écrit avant) vous devez considérer le processus de rangement articles dans un entrepôt ainsi que le processus de cueillette eux, et cela implique certains compromis en faveur de l’espace et de la vitesse.

Pour les humains, ce n’est pas tellement un problème. Lorsque quelqu’un commande quelque chose sur Amazon, un humain peut enraciner dans ces bacs, repousser certaines choses, puis retirer l’élément qu’ils recherchent. C’est exactement le genre de chose dans laquelle les robots ont tendance à être terribles, car non seulement ce processus est légèrement différent à chaque fois, mais il est également très difficile de définir exactement comment les humains s’y opposent.

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Comme vous pouvez vous y attendre, Amazon a travaillé très très dur sur ce problème de cueillette. Aujourd’hui lors d’un événement dans Allemagnela société a annoncé Vulcan, un système robotique qui peut à la fois ranger et choisir des articles à des vitesses humaines (ish).

La dernière fois que nous avons parlé avec Aaron parnessle directeur de la science appliquée à Robotique Amazon, Notre conversation était axée sur la rangement—Putting des éléments dans les bacs. Dans le cadre de l’annonce d’aujourd’hui, Amazon a révélé que ses robots sont maintenant un peu plus rapide pour ranger que l’homme moyen est. Mais dans le contexte du Stow, il y a un montant limité qu’un robot doit vraiment comprendre ce qui se passe réellement dans le bac. Fondamentalement, le travail du robot de rangement consiste à squoosh tout ce qui se trouve actuellement dans un bac aussi loin que possible afin de faire suffisamment de place pour entasser un nouvel article. Tant que le robot est au moins quelque peu prudent de ne rien écraser, c’est une tâche relativement simple, au moins par rapport à la sélection.

Les choix faits lorsqu’un élément est rangé dans un bac affectera à quel point il est difficile de retirer cet élément de ce bac plus tard – cela est appelé «étiquette de bac». Amazon essaie d’apprendre l’étiquette de bac avec l’IA pour rendre la cueillette plus efficace.Amazone

Le problème déterminant de la cueillette, en ce qui concerne les robots, est la détection et la manipulation dans l’encombrement. «C’est une tâche naturellement riche en contacts, et nous devons planifier ce contact et y réagir», explique Parness. Et il ne suffit pas de résoudre ces problèmes lentement et soigneusement, car Amazon Robotique essaie de mettre des robots en production, ce qui signifie que ses systèmes sont directement comparés à une armée d’humains pas si petite qui fait exactement le même travail très efficacement.

«Il y a un nouveau défi scientifique ici, qui est d’identifier le bon élément», explique Parness. La chose à comprendre sur l’identification des articles dans un entrepôt d’Amazon est qu’il y a un parcelle Parmi eux: quelque chose comme 400 millions d’articles uniques. Un seul étage d’un entrepôt d’Amazon peut facilement contenir 15 000 pods, soit plus d’un million de bacs, et Amazon compte plusieurs centaines d’entrepôts. C’est beaucoup de choses.

En théorie, Amazon sait exactement quels éléments se trouvent dans chaque bac. Amazon sait également (encore une fois, en théorie), le poids et les dimensions de chacun de ces éléments, et a probablement quelques photos de chaque élément de la période précédente que l’élément a été rangé ou choisi. Il s’agit d’un excellent point de départ pour l’identification des articles, mais comme le souligne Parness, « Nous avons beaucoup d’articles qui ne sont pas riches: l’imagine toutes les différentes choses que vous pourriez obtenir dans une boîte en carton marron. »

Encombrement et contact

Aussi difficile que cela puisse identifier correctement un élément dans un bac qui peut être bourré à ras bord avec des éléments presque identiques, un défi encore plus grand consiste en fait à obtenir cet élément que vous venez d’identifier dehors du bac. Le matériel et les logiciels que les humains ont pour effectuer cette tâche sont inégalés par un robot, ce qui est toujours un problème, mais le véritable facteur de complication est traité avec des éléments qui sont tous mélangés dans un petit bac en tissu. Et le processus de cueillette lui-même implique plus qu’une simple extraction – une fois que l’article est hors du bac, vous devez ensuite le faire à la prochaine étape de la commande de commande, ce qui signifie le déposer dans un autre bac ou le mettre sur un convoyeur ou quelque chose.

«Lorsque nous commencions à l’origine, nous avons supposé que nous devions transporter l’article sur une certaine distance après l’avoir retiré du bac», explique Parness. «Nous pensions donc que nous avions besoin de pincement.» Une prise de pincement est lorsque vous attrapez quelque chose entre un doigt (ou des doigts) et votre pouce, et au moins pour les humains, c’est une façon polyvalente et fiable de saisir une grande variété de choses. Mais comme le note Parness, pour les robots dans ce contexte, c’est plus compliqué: «Même la saisie de pincement n’est pas idéale parce que si vous pincez le bord d’un livre, ou la fin d’un sac en plastique avec quelque chose à l’intérieur, vous n’avez pas le contrôle de l’article et il peut être imprégné de manière imprévisible.»

https://www.youtube.com/watch?v=xsm4z7i3xxa

À un moment donné, Parness et son équipe ont réalisé que même si un article devait se déplacer plus loin que juste hors du bac, il n’avait pas à bouger par le robot de cueillette lui-même. Au lieu de cela, ils ont proposé un convoyeur de levage qui se positionne directement à l’extérieur du bac à partir du choix, afin que tout ce que le robot ait à faire soit de sortir l’article du bac et sur le convoyeur. « Cela ne semble pas si gracieux pour le moment », admet Parness, mais c’est une utilisation intelligente du matériel pour simplifier considérablement le problème de manipulation, et a l’avantage latéral de permettre au robot de fonctionner plus efficacement, car le convoyeur peut déplacer l’article pendant que le bras commence à travailler sur le prochain choix.

https://www.youtube.com/watch?v=9zzlid_fjfa

Les robots d’Amazon ont des techniques différentes pour extraire les éléments des bacs, en utilisant différents matériels captivants en fonction de ce qui doit être choisi. TLe type d’effecteur final que le système choisit et l’approche de saisie dépend de ce qu’est l’article, où il est dans le bac, et aussi de ce à quoi il est à côté. C’est un problème de planification compliqué qu’Amazon aborde avec l’IA, comme l’explique Parness. «Nous commençons à construire Modèles de fondation D’articles, y compris des propriétés comme leur squishy, ​​à quel point elles sont fragiles et si elles ont tendance à rester coincées sur d’autres articles ou non. Nous essayons donc d’apprendre ces choses, et c’est un stade précoce pour nous, mais nous pensons que le raisonnement sur les propriétés des articles sera important pour atteindre ce niveau de fiabilité dont nous avons besoin. »

La fiabilité doit être super-high pour Amazon (et avec de nombreux autres déploiements robotiques commerciaux) simplement parce que les petites erreurs multipliées sur d’énormes déploiements se traduisent par une quantité inacceptable de vision. Il y a un très, très longue queue de choses inhabituelles que les robots d’Amazon peuvent rencontrer lorsqu’ils essaient d’extraire un élément d’un bac. Même s’il y a une situation de bac particulièrement bizarre qui pourrait apparaître qu’une seule fois par un million de choix, qui finit par se produire plusieurs fois par jour sur l’échelle à laquelle Amazon fonctionne. Heureusement pour Amazon, ils ont des humains, et une partie de la raison pour laquelle ce système robotique peut être efficace en production est que si le robot est coincé, ou même voit un bac qu’il sait probablement causer des problèmes, il peut simplement abandonner, réaliser cet élément particulier vers un cueilleur humain, et passer à la suivante.

L’autre nouvelle technique qu’Amazon mette en œuvre est une sorte d’approche moderne de «servoi visuel», Où le robot regarde se déplacer, puis ajuste son mouvement en fonction de ce qu’il voit. Comme Parness l’explique:« C’est une capacité importante car elle nous permet d’attraper des problèmes avant qu’ils ne se produisent. Je pense que c’est probablement notre plus grande innovation, et cela ne couvre pas seulement notre problème, mais les problèmes à travers la robotique. »

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Un avenir automatisé (plus)

Parness était très clair que (pour le meilleur ou pour le pire) Amazon ne pense pas à sa rangement et Choisir des robots En termes de remplacement complètement des humains. Il y a cette longue queue d’articles qui ont besoin d’une touche humaine, et il est franchement difficile d’imaginer un système de manipulation robotique suffisamment capable de rendre une aide humaine au moins occasionnelle inutile dans un environnement comme un entrepôt amazon, qui parvient en quelque sorte à maximiser l’organisation et le chaos en même temps.

Ces robots de rangement et de choix ont subi des tests en direct dans un entrepôt d’Amazon en Allemagne depuis l’année dernière, où ils démontrent déjà des moyens par lesquels les travailleurs humains pourraient directement bénéficier de leur présence. Par exemple, les pods Amazon peuvent mesurer jusqu’à 2,5 mètres de haut, ce qui signifie que les travailleurs humains doivent utiliser un beau-père pour atteindre les bacs les plus élevés et se pencher pour atteindre les plus bas. Si les robots étaient principalement chargés d’interagir avec ces bacs, cela aiderait les humains à travailler plus rapidement tout en mettant moins de stress sur leur corps.

Avec les robots jusqu’à présent à suivre les travailleurs humains, Parness nous dit que l’accent à faire sera principalement sur l’amélioration de ne pas foutre: «Je pense que notre vitesse est dans un très bon endroit. La chose sur laquelle nous nous concentrons maintenant est de recevoir ce dernier morceau de fiabilité, et ce sera notre prochaine année de travail.» Bien qu’il puisse sembler qu’Amazon optimise pour ses propres cas d’utilisation très spécifiques, Parness réitère que la vue d’ensemble ici utilise chaque dernier de ces 400 millions d’éléments émoussés dans des bacs comme une occasion unique de faire des recherches fondamentales sur une manipulation rapide et fiable dans des environnements complexes.

«Si vous pouvez construire la science pour gérer un contact élevé et un encombrement élevé, nous allons l’utiliser partout», explique Parness. « Ça va être utile pour tout, des entrepôts à votre propre maison. Ce sur quoi nous travaillons maintenant ne sont que les premiers problèmes qui nous obligent à développer ces capacités, mais je pense que c’est l’avenir de la manipulation robotique. »