211service.com
Een robot met zijn kop in de wolk pakt magazijnpicking aan
De robot van RightHand pakt items uit een bak en plaatst ze op een transportband.
Verborgen in een druk industrieel gebouw in Somerville, Massachusetts, brengt een robotarm zijn dag door met het oppakken van schijnbaar willekeurige voorwerpen - flessen shampoo, uien, blikjes scheerschuim - van een transportband die in een cirkel van ongeveer 10 meter in diameter draait.
De vreemd uitziende opstelling is een testbed voor een systeem dat veel van de alledaagse orderverzameltaken zou kunnen uitvoeren die momenteel met de hand worden gedaan in magazijnen en fulfilmentcentra. En het laat zien hoe vooruitgang in robothardware, computervisie en teleoperatie, samen met het vermogen van machines om samen te leren via de cloud, de magazijnafhandeling in de komende jaren kan veranderen.
Het nieuwe robotpickplatform, dat een combinatie van een hybride grijper en machine learning gebruikt, en dat is ontwikkeld door een startup genaamd Rechterhand Robotica , kan een grote verscheidenheid aan objecten sneller en betrouwbaarder verwerken dan bestaande systemen.
Het bedrijf lanceerde zijn platform, RightPick genaamd, in een toeleveringsketen industrie evenement eerder deze maand. Het is gericht op uitvoering voor de farmaceutische, elektronica-, levensmiddelen- en kledingindustrie.
Toen ik begin dit jaar RightHand Robotics bezocht, lieten de medeoprichters van het bedrijf, Yaro Tenzer en Leif Jentoft, me verschillende prototypes zien die ze hadden ontwikkeld. Naast het scenario met de lopende band, omvatten deze een opstelling die is ontworpen om te passen bij die van een bedrijf dat pakketten met cosmetica verzendt die zijn afgestemd op individuele klanten. Het systeem van het bedrijf kan de artikelen van een klant kiezen uit verschillende bakken die aan een cirkelvormige carrousel zijn bevestigd. Ze lieten me ook een systeem zien dat leerde een bepaald object te grijpen door keer op keer te proberen items die in de ene bak waren opgestapeld naar een andere bak te verplaatsen.
Het kiezen van verschillende soorten objecten die in een bak zijn gestapeld, klinkt misschien eenvoudig, maar het blijft een enorme uitdaging voor robots, vooral als de objecten onbekend zijn. Mensen kunnen raden hoe een afgesloten object eruitziet en aanvoelt, en we passen jarenlange grijpervaring op de taak toe. Fulfilmentcentra verwerken doorgaans een reeks producten, waardoor ze moeilijk te automatiseren zijn. Amazon heeft bijvoorbeeld tot nu toe alleen delen van zijn centra kunnen automatiseren.
Het RightHand-systeem grijpt objecten met behulp van een meegevende hand met vingers en een zuignap in het midden. In de hand is een camera ingebouwd om te helpen bepalen welk aanhangsel moet worden gebruikt en hoe het item moet worden vastgepakt. Het bedrijf maakt gebruik van machine learning om zijn besturingsalgoritme in de loop van de tijd te verfijnen, en de trucs die door de ene robot zijn geleerd, worden teruggevoerd naar een cloudserver, zodat ze met anderen kunnen worden gedeeld. Het is ook mogelijk voor de technici van RightHand om op afstand in te loggen op een systeem om problemen op te lossen, of om een bedrijf te helpen de robot te trainen om een nieuw object te kiezen.
Het is moeilijk om de betrouwbaarheid en snelheid van een dergelijk systeem te meten, of om te zeggen hoe het zou kunnen omgaan met een aantal onhandige nieuwe objecten, maar het bleek in staat om gewone objecten op te pikken die je in een supermarkt zou kunnen vinden, ongeveer net zo snel als een persoon zou kunnen.
Ken Goldberg , een professor aan UC Berkeley en een expert op het gebied van robotvisie, manipulatie en leren, zegt dat het voor robots erg moeilijk blijft om naar items in een rommelige bak te zoeken. Hij zegt onder de indruk te zijn van de hybride grijper en voegt eraan toe dat het heel logisch is om machine learning via de cloud toe te passen, zodat elke door het bedrijf ingezette robot na verloop van tijd slimmer wordt. Dit is een slim mechanisme, zegt Goldberg. Deze jongens zijn slim.
Begin deze maand ontving RightHand $ 8 miljoen in Series A-financiering. De vroege investeerders van het bedrijf zijn Playground Global. Dit incubator- en durffonds van Palo Alto is opgericht door Andy Rubin, die leiding gaf aan de creatie van het Android-besturingssysteem voor smartphones van Google en die later de inval van het bedrijf op robotica leidde met de overname van een aantal startups die aan verschillende robottechnologieën werken.
Tenzer en Jentoft hebben allebei gestudeerd in het Biorobotics Lab van Harvard, en vroege medewerkers van het bedrijf komen uit roboticalabs aan Yale en MIT.
Het afgelopen jaar heeft het bedrijf samengewerkt met een aantal grote logistieke bedrijven en retailers om de betrouwbaarheid van zijn systeem te bewijzen. Toen we de technologie zagen en de vooruitgang die ze hebben geboekt aan de zakelijke kant, werden we erg enthousiast, zegt Mark Valdez , een partner bij Playground Global. Er is een mogelijkheid om een vicieuze cirkel en een netwerkeffect op te bouwen voor sommige van deze softwaregedefinieerde hardwareproducten.
Naast Amazon proberen veel andere bedrijven robots te ontwikkelen die een reeks objecten van een ongeordende stapel kunnen pakken. Dit is momenteel een belangrijke grens voor robotica, zegt Goldberg van UC Berkeley.