독일 도르트문트에서 열린 행사에서 오늘 아마존은 Vulcan이라는 새로운 로봇 시스템을 발표했는데,이 회사는“진정한 터치 감각을 가진 최초의 로봇 시스템으로 로봇이 물리적 세계와 상호 작용하는 방식을 변화시키기 위해 설계되었습니다”라고 발표했습니다. 단기적으로 중기에 아마존이 가장 관심이있는 물리적 세계는 창고및 Vulcan은 모바일 로봇 인벤토리 시스템에서 아이템을 훔치고 선택하는 것을 지원하거나 관점에 따라 도와 주거나 인수하도록 설계되었습니다.
다가오는 두 논문에서 로봇 공학에 대한 IEEE 거래아마존 연구원들은 시스템의 스테이 잉과 따기 측면이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 우리는 다루었 다 상세하게 징벌 몇 년 전, 우리가 말했을 때 아론 파네스Amazon Robotics의 응용 과학 이사. Parness와 그의 팀은 그 이후로 저조하는 데 많은 진전을 이루었으며, 평균 적재 로봇이 평균 적재 인간보다 약간 빠른 지점까지 운영 창고에서 50 만 개 이상의 스토우에 걸쳐 속도와 신뢰성을 향상 시켰습니다. wE는 Parness와 대화하여 Stowning에 대한 업데이트를 얻었습니다.
아마존의 징계 프로세스 최적화
Stowing은 Amazon이 제품을 창고에 가져 와서 재고에 추가하여 주문할 수 있도록하는 프로세스입니다. 당연히 아마존은이 프로세스를 최적화하여 공간과 시간의 효율성을 극대화하기 위해 극도로 길을 갔다. 인간의 수신기는 a 모바일 로봇 포드 패브릭 큐비 (bins)로 가득합니다. 인간의 임무는 쓰레기통에서 유망한 공간을 찾고 플라스틱 밴드를 옆으로 당기고 그 공간에 물건을 넣는 것입니다. 아이템의 새 집은 아마존의 시스템에 기록되어 있으며, 포드는 창고로 다시 운전하고 다음 포드가 다음 아이템을 준비합니다.
다양한 조작 도구가 인간 최적화 된 빈과 상호 작용하는 데 사용됩니다.아마존
Stowing에 관한 새로운 논문에는 문제의 규모를 원근법으로 만드는 데 도움이되는 Amazon의 재고 처리 프로세스에 대한 흥미로운 숫자가 포함되어 있습니다. Amazon 창고에서 매년 140 억 개 이상의 품목이 손으로 수용됩니다. 아마존은 Vulcan Robots가 하루에 20 시간을 작동하면서 시간당 300 개의 품목 으로이 품목의 80 %를 수용 할 수 있기를 희망합니다. 매우 높은 바입니다.
많은 연습을 마친 후 아마존의 로봇은 이제 징계 작업에 능숙합니다. Parness는 Stow 시스템이 18 개월 전의 3 배 빠르게 작동한다고 말합니다. 더 빠르게 평균 인간보다. 이것은 흥미 진진하지만, Parness가 설명했듯이 전문가 인간은 여전히 로봇을 부끄러워했습니다. “이 작업에서 가장 빠른 인간은 올림픽 선수와 같습니다. 로봇보다 훨씬 빠르며 포드에 품목을 훨씬 높은 밀도로 보관할 수 있습니다.” 고밀도는 더 많은 사람들에게 물리적으로 더 가까운 창고에 더 많은 물건이 들어갈 수 있기 때문에 중요합니다. 이는 특히 공간이 프리미엄 인 도시 지역에서 관련이 있습니다. 최고의 인간은이 물리적 3 차원에 관해서는 매우 창의적 일 수 있습니다.테트리스로봇이 아직 작업중 인.
로봇이 Excel이 미래를 계획하고있는 곳에서는 평균 로봇 스토어가 이제 평균 인간의 말장어를 능가 할 수있는 이유입니다. 좋은 테트리스 플레이어가 어디에 있는지 생각하는 것과 같은 방식으로 다음 Parness는 현재 작품뿐만 아니라 현재 조각뿐만 아니라 로봇은 인간보다 더 많은 정보를 활용할 수 있습니다. “이 작업을 수행하는 사람이라면 20 개 또는 30 개 항목의 버퍼가 있고, 해당 항목을 다른 빈에 맞출 수있는 기회를 찾고 있으며, 어떤 항목이 어떤 공간에 들어갈 수 있는지 기억해야합니다. 그러나 로봇은 한 번에 모든 품목의 모든 속성을 한 번에 알고 있습니다. 그리고 우리는 다음과 같은 BINS와 함께 모든 것을 볼 수 있습니다. 밀리 초.”
본질적으로, 로봇은 사방 계획 측면에서 최적화에 훨씬 능숙하지만 인간은 조작 측면에서 훨씬 더 나은 것이지만, 로봇은 혼란과 접촉에서 작동 할 때 더 많은 경험을 쌓아 놓아야합니다. 아마존은 독일과 워싱턴 주에있는 라이브 창고에서 1 년 넘게 운영되어 교육 데이터를 수집했으며, 그 로봇은 수십만 개의 품목을 성공적으로 수용했습니다.
