クラウドに頭を抱えたロボットが倉庫のピッキングに取り組む

RightHandのロボットは、ビンからアイテムを取り出し、コンベヤーベルトに置きます。

マサチューセッツ州サマービルのにぎやかな工業ビルの中に隠されたロボットアームは、直径約10メートルの円を描くベルトコンベアから、一見ランダムに見える物体（シャンプーのボトル、玉ねぎ、シェービングフォームの缶）を拾い上げます。

奇妙な外観のセットアップは、倉庫やフルフィルメントセンターで現在手作業で行われているありふれたピッキングタスクの多くを引き受けることができるシステムのテストベッドです。また、ロボットハードウェア、コンピュータービジョン、テレオペレーションの進歩と、マシンがクラウドを介して共同で学習する機能が、今後数年間で倉庫の充実度をどのように変える可能性があるかを示しています。

ハイブリッドグリッパーと機械学習の組み合わせを使用し、と呼ばれるスタートアップによって開発された新しいロボットピッキングプラットフォーム RightHand Robotics 、既存のシステムよりも高速かつ確実に多種多様なオブジェクトを処理できます。

同社は、サプライチェーンでRightPickと呼ばれるプラットフォームを立ち上げました 業界イベント 今月上旬。製薬、電子機器、食料品、アパレル業界のフルフィルメントを対象としています。

今年初めにRightHandRoboticsを訪れたとき、会社の共同創設者であるYaroTenzerとLeifJentoftが、彼らが開発したいくつかのプロトタイプを見せてくれました。ベルトコンベアのシナリオに加えて、これらには、個々の顧客に合わせた化粧品のパッケージを送る会社のセットアップと一致するように設計されたセットアップが含まれていました。会社のシステムは、円形のカルーセルに取り付けられたいくつかのビンから顧客のアイテムを選ぶことができます。また、あるビンに積み上げられたアイテムを別のビンに移動しようと何度も何度も試みて、特定のオブジェクトを把握することを学習するシステムを見せてくれました。

ビンに積み上げられたさまざまな種類のオブジェクトを選択するのは簡単に聞こえるかもしれませんが、特にオブジェクトがなじみのない場合は、ロボットにとって大きな課題です。人間は、閉塞した物体がどのように見え、どのように感じるかを推測することができ、私たちは長年の把握経験をタスクに適用します。フルフィルメントセンターは通常、さまざまな製品を処理するため、自動化が困難です。たとえば、Amazonはこれまで、センターの一部しか自動化できませんでした。

RightHandのシステムは、中央に吸盤が付いた従順な指の手を使用してオブジェクトをつかみます。使用する付属品とアイテムの握り方を理解するのに役立つカメラが手に埋め込まれています。同社は機械学習を採用して時間の経過とともに制御アルゴリズムを改良し、1台のロボットで学習したトリックをクラウドサーバーにフィードバックして、他のロボットと共有できるようにしています。 RightHandのエンジニアがシステムにリモートでログインして問題を解決したり、会社がロボットをトレーニングして新しいオブジェクトを選択するのを支援したりすることもできます。

このようなシステムの信頼性と速度を測定したり、厄介な新しいオブジェクトをいくつでも処理できるかを判断することは困難ですが、食料品店で見つかる可能性のある一般的なオブジェクトを、人はできた。

ケンゴールドバーグ カリフォルニア大学バークレー校の教授であり、ロボットの視覚、操作、学習の専門家であると、ロボットが雑然とした箱の中のアイテムを探すのは非常に難しいと言います。彼はハイブリッドグリッパーに感銘を受け、クラウドを介して機械学習を適用することで、会社が展開するすべてのロボットが時間の経過とともによりスマートになるようにすることは非常に理にかなっていると付け加えています。これは巧妙なメカニズムです、とゴールドバーグは言います。これらの人は賢いです。

今月の初めに、RightHandはシリーズAの資金で800万ドルを受け取りました。同社の初期の投資家には、PlaygroundGlobalが含まれます。このパロアルトインキュベーターとベンチャーファンドは、GoogleのAndroidスマートフォンオペレーティングシステムの作成を主導し、後にさまざまなロボット技術に取り組んでいる多くのスタートアップを買収してロボット工学への進出を管理したAndyRubinによって作成されました。

TenzerとJentoftはどちらもハーバード大学のBioroboticsLabで勉強しており、初期の会社の従業員はエール大学とMITのロボット工学研究所から来ています。

過去1年ほどの間、同社は多くの大手物流会社や小売業者と協力して、システムの信頼性を証明してきました。テクノロジーと彼らがビジネス面で成し遂げた進歩を見たとき、私たちは本当に興奮しました、と言います マーク・バルデス 、PlaygroundGlobalのパートナー。これらのソフトウェア定義のハードウェア製品のいくつかについて、好循環とネットワーク効果を構築する機会があります。

アマゾン以外にも、多くの企業が無秩序な山からさまざまな物体をつかむことができるロボットを開発しようとしています。これは現在、ロボット工学の主要なフロンティアであると、カリフォルニア大学バークレー校のゴールドバーグは述べています。

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