내가 만들 수있는 한, 아마존의 창고는 고도로 구조화되고 매우 조직적이며 매우 깔끔하며 절대적인 격렬한 혼란입니다. 아마존 창고의 모든 것은 (보통) 정확히 어디에 있어야하는지이며, 일반적으로 일부 의사 상자의 크기와 다른 의사와 란덤 쓰레기와 함께 신발 박스의 크기에 갇혀 있습니다. 어쨌든, 이것은 일을하는 가장 공간과 시간 효율적인 방법으로 밝혀졌습니다.우리가 이전에 쓴 것처럼) 과정을 고려해야합니다 징벌 창고와 과정에서 선발 그들, 그리고 그것은 공간과 속도에 유리한 타협을 포함합니다.
인간에게는 이것이 그다지 문제가되지 않습니다. 누군가가 아마존에서 무언가를 주문할 때, 인간은 그 쓰레기통에 뿌리를 내릴 수 있고, 어떤 것들을 밀어 내고 원하는 아이템을 꺼낼 수 있습니다. 이것은 로봇이 끔찍한 경향이있는 것입니다.이 과정이 매번 약간 다를뿐만 아니라 인간이 어떻게 진행되는지 정확히 정의하기가 매우 어렵 기 때문입니다.
예상대로 아마존은이 피킹 문제에 대해 매우 열심히 노력해 왔습니다. 오늘 독일 행사 에서이 회사는 인간 (ISH) 속도로 물건을 수용하고 선택할 수있는 로봇 시스템 인 Vulcan을 발표했습니다.
지난번에 우리가 이야기했습니다 아론 파네스Amazon Robotics의 응용 과학 이사, 우리의 대화는 포장에 중점을 두었습니다– 품목을 쓰레기통으로 뽑는다. 오늘 발표의 일환으로 아마존은 로봇이 평균 인간보다 약간 더 빠르고 있다고 밝혔다. 그러나 스토우 컨텍스트에는 로봇이 실제로 빈에서 실제로 일어나는 일에 대해 이해해야하는 제한된 양이 있습니다. 기본적으로, 부스링하는 로봇의 임무는 현재 새로운 아이템을 깎을 수있는 충분한 공간을 만들기 위해 현재 한쪽으로 한쪽에있는 모든 것에있는 모든 것을 squoosh하는 것입니다. 로봇이 아무것도 분쇄하지 않기 위해 적어도 다소 조심 스럽다는 한, 적어도 픽 링에 비해 상대적으로 간단한 작업입니다.
로봇에 관한 한 피킹의 정의 문제는 혼란에 대한 감지와 조작입니다. Parness는“이것은 자연스럽게 접촉이 풍부한 작업이며, 우리는 그 접촉을 계획하고 이에 반응해야합니다. Amazon Robotics가 로봇을 생산에 넣으려고 노력하고 있기 때문에 이러한 문제를 천천히 신중하게 해결하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이는 시스템 이이 작업을 매우 효율적으로 수행하는 엄청난 인간 군대와 직접 비교하고 있음을 의미합니다.
Parness는“여기에는 올바른 항목을 식별하는 새로운 과학 도전이 있습니다. 아마존 창고에서 품목을 식별하는 것에 대해 이해해야 할 것은 많은 그들 중 : 4 억 개의 독특한 아이템과 같은 것. 아마존 창고의 한 층에는 15,000 개의 포드가 쉽게 포함되어 있으며 백만 개가 넘는 빈스가 있으며 아마존에는 수백 개의 창고가 있습니다. 이것은 많은 것들입니다.
이론적으로 아마존은 모든 단일 빈에 어떤 품목이 있는지 정확히 알고 있습니다. 아마존은 또한 (이론적으로) 각 항목의 무게와 치수를 알고 있으며, 아마도 항목이 적용되거나 선택된 이전 시간부터 각 항목의 일부 사진을 가지고있을 것입니다. 이는 항목 식별을위한 훌륭한 출발점이지만, Parness가 지적한 것처럼,“우리는 특징이없는 많은 항목이 있습니다. 갈색 골판지 상자에 들어갈 수있는 모든 것들을 상상하십시오.”
혼란과 접촉
거의 동일한 항목으로 Brim에 채워질 수있는 빈으로 항목을 올바르게 식별하는 것이 어려운 경우에도 더 큰 도전은 실제로 방금 식별 한 항목을 얻는 것입니다. 밖으로 빈의. 인간 이이 작업을 수행하기 위해 가지고있는 하드웨어와 소프트웨어는 모든 로봇과는 타의 추종을 불허하지만 항상 문제가되지만 실제 복잡한 요소는 작은 직물 통에 함께 혼란스러워하는 항목을 다루는 것입니다. 피킹 과정 자체는 단순한 추출 이상을 포함합니다. 항목이 쓰레기통에서 벗어난 다음 다음 순서 이행 단계로 가져 가야합니다. 즉, 다른 쓰레기통에 떨어 뜨리거나 컨베이어 나 무언가에 넣는 것을 의미합니다.
Parness는“원래 시작했을 때, 우리는 빈에서 꺼낸 후에 약간의 거리에서 물건을 운반해야한다고 가정했습니다. “그래서 우리는 핀치 파악이 필요하다고 생각했습니다.” 핀치 손가락은 손가락 (또는 손가락)과 엄지 손가락 사이에 무언가를 잡을 때, 적어도 인간에게는 다양한 물건을 잡는 다재다능하고 신뢰할 수있는 방법입니다. 그러나 파네스가 지적한 바와 같이,이 맥락에서 로봇의 경우, 그것은 더 복잡합니다.“책의 가장자리를 꼬집거나 비닐 봉지의 끝이 그 안에 무언가가있는 것이기 때문에 아이템을 제어 할 수 없으며 예상치 못한 주위를 퍼뜨릴 수 있기 때문에 더욱 복잡합니다.
어느 시점에서 Parness와 그의 팀은 품목이 쓰레기통보다 더 멀리 이동해야했지만 실제로 픽킹 로봇 자체에 감동을받을 필요는 없다는 것을 깨달았습니다. 대신, 그들은 모든 로봇이해야 할 모든 로봇이 빈에서 컨베이어에 항목을 꺼내는 것입니다. “지금 당장 그렇게 우아하게 보이지는 않습니다.”파네스는 인정하지만, 조작 문제를 실질적으로 단순화하기 위해 하드웨어를 영리하게 사용하고 있으며, 컨베이어가 다음 선택을 시작하는 동안 컨베이어가 항목을 움직일 수 있기 때문에 로봇이보다 효율적으로 작동 할 수있는 부수적 이점이 있습니다.
Amazon의 로봇은 선택해야 할 사항에 따라 다른 그립 하드웨어를 사용하여 쓰레기통에서 품목을 추출하는 데 다른 기술이 있습니다. 티그는 시스템이 선택한 엔드 이펙터 유형과 파악 접근법은 항목이 무엇인지, 빈의 위치 및 그 옆에있는 것에 달려 있습니다. Parness가 설명하는 것처럼 Amazon이 AI를 다루는 것은 복잡한 계획 문제입니다. “우리는 자신이 얼마나 삐걱 거리는 지, 얼마나 연약한 지, 그리고 다른 품목에 갇히는 경향이 있는지 또는 아니오와 같은 속성을 포함하여 항목의 기초 모델을 구축하기 시작했습니다. 그래서 우리는 그런 것들을 배우려고 노력하고 있으며, 우리에게는 초기 단계가 우리에게 필요한 수준의 신뢰성을 얻는 데 중요 할 것이라고 생각합니다.”
아마존 (그리고 다른 많은 상업용 로봇 배치)의 경우 신뢰성이 매우 높아야합니다. 단순히 작은 오류가 막대한 배치에 곱하기 때문에 용납 할 수없는 양의 조이기가 발생하기 때문입니다. 쓰레기통에서 아이템을 추출하려고 할 때 아마존의 로봇이 겪을 수있는 비정상적인 것들의 매우 긴 꼬리가 있습니다. 백만 개의 픽으로 한 번만 나타날 수있는 특히 이상한 빈 상황이 있더라도 아마존이 운영되는 규모로 하루에 여러 번 발생합니다. 다행스럽게도 아마존의 경우 인간이 주변에 있었고이 로봇 시스템이 생산에 효과적 일 수있는 이유 중 일부는 로봇이 붙어 있거나 심지어 문제를 일으킬 가능성이있는 빈을 보면 특정 항목을 포기하고 인간 피커로 경로를 옮길 수 있다는 것입니다.
아마존이 구현하고있는 다른 새로운 기술은 일종의 현대적인 접근 방식입니다.시각적 서보 잉,”로봇 자체가 이동 한 다음, 보는 내용에 따라 움직임을 조정합니다. Parness는 다음과 같이 설명합니다.“문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있기 때문에 중요한 기능입니다. 나는 그것이 아마도 우리의 가장 큰 혁신이라고 생각하며, 그것은 우리의 문제뿐만 아니라 로봇 공학의 문제에도 불구하고”
A (더) 자동화 된 미래
Parness는 (더 좋든 나쁘 든) 아마존이 인간을 완전히 대체하는 측면에서 포장 및 선택 로봇에 대해 생각하지 않는다는 것이 매우 분명했습니다. 인간의 손길이 필요한 긴 꼬리가 있으며, 아마존 창고와 같은 환경에서 최소한 가끔씩 인간이 불필요하게 도울 수있는 로봇 조작 시스템을 상상하기가 어렵습니다.
이 찌르기와 따기 로봇은 지난해 독일의 아마존 창고에서 라이브 테스트를 거쳤으며, 이미 인간 노동자들이 자신의 존재로부터 직접 혜택을받을 수있는 방법을 보여주고 있습니다. 예를 들어, 아마존 포드는 키가 최대 8 피트에 달할 수 있습니다. 즉, 인간 노동자들은 가장 높은 빈에 도달하고 가장 낮은 빈에 도달하기 위해 구부리기 위해 Stepladder를 사용해야합니다. 로봇이 주로이 쓰레기통과 상호 작용하는 작업을 수행한다면 인간이 몸에 스트레스를 줄이면서 더 빨리 일하는 데 도움이 될 것입니다.
지금까지 로봇이 인간 노동자들을 따라 잡기 위해 로봇을 관리하면서, Parness는 앞으로 나아가는 강조가 주로 망치지 않는 것이 더 나아질 것이라는 점을 알려줍니다.“우리의 속도는 정말 좋은 자리에 있다고 생각합니다. 우리가 지금 집중 한 것은 마지막 신뢰성을 얻는 것입니다. 그리고 그것은 내년의 일이 될 것입니다.” 아마존은 자체적으로 특정한 사용 사례를 최적화하는 것처럼 보이지만, 이곳의 더 큰 그림은 복잡한 환경에서 빠르고 안정적인 조작에 대한 기본 연구를 수행 할 수있는 독특한 기회로서 BIN에 뒤죽박죽 한 모든 것 중 하나를 사용하고 있다고 반복합니다.
Parness는“높은 접촉과 높은 혼란을 처리하기 위해 과학을 구축 할 수 있다면 어디에서나 사용할 것입니다. “창고에서부터 자신의 집에 이르기까지 모든 것에 유용 할 것입니다. 우리가 지금 일하고있는 것은 우리가 이러한 기능을 개발 해야하는 첫 번째 문제 일 뿐이지 만, 그것이 로봇 조작의 미래라고 생각합니다.”