211service.com
Trīs jautājumi iRobot CTO Paolo Pirjanianam
Pateicoties iRobot, ideja par robotu, kas sūc jūsu grīdas, vairs nešķiet futūristiska — uzņēmums tagad ir pārdevis vairāk nekā 10 miljonus savu Roombas visā pasaulē. Taču lielākā daļa mājas darbu joprojām ir tālu ārpus jebkura tirgū piedāvātā robota iespējām. Inženieri iRobot pētniecības un izstrādes laboratorijās cer to mainīt, izstrādājot tehnoloģiju, kas ļautu robotiem izprast savu vidi un mijiedarboties ar to. Uzņēmuma galvenais tehnoloģiju vadītājs, Paolo Pirjanians , tikās ar MIT tehnoloģiju apskats ’s Toms Simonīts pagājušajā nedēļā, lai paskaidrotu.
Jūs sakāt, ka vēlaties, lai roboti veiktu vairāk uzdevumu mājās. Kādas tehnoloģijas jums jāizstrādā, lai to izdarītu?
Trūkstošais posms robotikā ir zemu izmaksu manipulācijas. Manipulācijas ir visveiksmīgākās nozarē, kur tiek izmantoti ļoti augstas precizitātes motori un stingras saites starp visu, un satvērēji, kas nebūtu droši mājās. Zemas izmaksas [šajā pasaulē] nozīmē desmitiem tūkstošu dolāru. Mēs strādājam pie tā, lai manipulācijas būtu daudz lētākas, piemēram, izmantojot plastmasas, nevis tērauda detaļas, kas var izturēt mazāku precizitāti (skatiet sadaļu Lētāki savienojumi un cipari, tuviniet robotu revolūciju ).
Navigācija ir arī galvenā joma, jo tā ļauj robotiem brīvi un saprātīgi pārvietoties. Patēriņa telpā modernākais ir Northstar, ko izmanto mūsu Braavas robots . Tas projicē infrasarkanos punktus uz griestiem, kas darbojas kā norādes marķieri. Nākamā paaudze, pie kuras strādājam, izmanto kameru, kas apvienota ar inerciālajiem sensoriem, piemēram, mobilajā tālrunī. Tas izmanto fotoattēlus kā orientierus navigācijai, un to var izmantot lielākās teritorijās, pat ārpus telpām.
Mums palīdz arī zemu izmaksu 3-D sensoru pieejamība. Ja apvienojat fotoattēlus ar telpas 3-D karti, jūs iegūstat kaut ko līdzīgu CAD modelim vai videospēļu videi. Tas var nodrošināt lielāku robota autonomiju, jo tas var saprast, piemēram, kur atrodas durvis vai krēsla kāja; tas varētu ļaut robotiem izprast vidi līdz pat atsevišķu objektu līmenim. Šāda veida karte nodrošina arī kopīgu valodu, kurā robots un cilvēks var runāt. Es varu teikt: nepalieciet ārpus šīs telpas, otrdienās iztīriet virtuvi vai pat atrodiet šo grāmatu.
Vai jūs patiešām varat padarīt robotus pietiekami gudrus, lai to izdarītu?
Augstas precizitātes kartei būs nepieciešams daudz vietas. Un nav iespējams iedomāties sistēmu, kas ļautu robotam saprast simtiem tūkstošu objektu. Bet mākonim var būt visas šīs zināšanas. Robots var izmantot mākoni, lai sāktu mācīties par savu vidi. Piemēram, šis priekšmets ir krūze, un tāpēc man tas ir jāsatver šādi; izskatās, ka tas ir stikls, tāpēc man tas ir jāsatver pietiekami cieši, lai tas neslīdētu, bet ne pārāk grūti, tāpēc tas saplīst.
Ko ar šo tehnoloģiju uzbūvētie roboti varētu darīt mūsu mājās?
Tie ir visvērtīgākie, lai tos varētu saukt par darbiem — lietām, kas mums ir jādara atkal un atkal. Patērētāju pētījumi liecina, ka veļas mazgāšana ir mājsaimniecības uzdevums numur viens, kam cilvēki velta savu laiku, tāpēc veļas mazgāšanas robots būtu saraksta augšgalā. Bet tas ir izejas ceļš. Pirms tam mēs varētu apsvērt iespēju pārvietoties no Roomba uz citām virsmām un lietām, kas mums ir jātīra, piemēram, logiem vai vannai un dušai. Ar mūsu valdības un aizsardzības biznesu mums ir liela pieredze ar lietām, kas darbojas nelīdzenā āra vidē, tāpēc varat iedomāties, ka mēs ieejam pagalmā.
Ja paskatās uz mūsu uzņēmuma telekonferenču robotu Ava, kas var pārvietoties pats, varat arī iedomāties robotu, kuru izmantojat, lai uzturētu kontaktus vai palīdzētu un uzraudzītu cilvēkus, kas ir saistīti ar viņu mājām. Ja man būtu vecmāmiņa, kas dzīvotu Floridā un nebūtu par viņu neko dzirdējusi, es varētu lūgt robotam viņu atrast un piezvanīt man, lai varu palīdzēt. Vai varbūt to dara veselības aprūpes dienests.