机器人
福特无人驾驶货车将使用双足机器人送货上门
从某种程度上说，福特正在尝试给无人驾驶汽车“装上双腿”。
这家汽车生产公司近日宣布，除快递之外，将在其旗下无人驾驶快递货车上装载一台双足机器人。
Digit是Agility Robotics公司的人形机器人，今年早些时间曾登上IEEE Spectrum封面。与常规机器人相比，这款机器人被设计的更加“动感”，能够在不平坦的路面行走、攀爬楼梯，并搬运重达20千克的包裹。
福特公司在Medium网站发帖，声称Digit将把快递包裹从路边径直拿到你的门前台阶上，从而使送快递过程覆盖了无人驾驶汽车不能到达的“最后几米”。公司计划于2021年开启无人驾驶汽车送货服务。
在视频中，Digit表现相当完美，尽管这一过程还未完全实现自主运行(即完全不需人的干预)。目前这个机器人还需通过一些高级指令遥操作才能完成任务，比如“走到这个位置”，“上楼梯”，“放下包裹”。记者被告知，在拍摄短片的过程中，Digit机器人一次也没有摔倒过，然而这个机器人更大的挑战还是如何实现完全自主运行：如何应对各种不同的房屋类型，如何应对倾斜的路面、不同的楼梯、杂草丛生的前院、大门以及院中的宠物和小孩等。
对于Digit而言，拥有一辆货车作为基站具有诸多优势。举例来说，Digit可以搭载比大部分人形机器人更轻便的电池设计，因为它每次送货只需运行数分钟，然后就会回到货车内，在到达下个派送点之前进行充电。另外，虽然Digit搭载了数个立体摄像头和一个雷达，但仍可借助无人驾驶货车完成大量派送快递所需的地图构建和路径规划任务。福特公司说，这是一个优势，因为他们公司的无人驾驶汽车搭载有比Digit本体搭载的更为强大的传感器和计算机。
以下摘自Medium网站：
Digit本体具有足够强大的感知能力，可以在基础条件下完成行走。如其遇到了未知障碍，Digit可以将图片发回货车并利用货车的算力找出解决方案。货车甚至可以发送信息至云端，请求其他系统帮助Digit在其所在环境中导航，从而使机器人在保持轻量化、灵巧性的情况下得到多种层次的辅助。
这是个十分有趣的设计。为了了解更多关于这个设计的信息(以及Digit在这个设计中的其他相关功能)，我们采访了Agility Robotics公司的首席执行官Damion Shelton。
IEEE Spectrum：将自主导航所需的传感和计算能力从机器人转移到货车是个非常有趣的想法，您能否介绍下机器人和货车在这一过程中如何分工？
Damion Shelton：准确的分工还没完全确定，不过基本想法是将需要实时(或近似实时)运算的工作保留在机器人上，然后将其他任务放到货车上。比如将放包裹到台阶、底层姿态控制、执行先前训练的增强学习行为、机器人3-5步内的运动规划等保留在机器人上，将存储和检索地图、训练增强学习行为、在部署过程中初始化机器人的全局姿态等放到货车上。事实上，据我们看来，初始化机器人全局姿态是货车能做的最重要的事情之一。如果没有这一功能，Digit每次一下货车，则只能自行从零构建局部导航地图。
IEEE Spectrum：通常来说，从“使双足机器人能够穿越半结构化地形”到“使双足机器人能在没有人工干预的情况下可靠的穿越半结构化地形”还有很长的路径要走。请问您为何有信心将Digit用于现实场景，同时您认为需要解决的最大挑战是什么？
Damion Shelton：就目前而言我们并不打算在完全没有人工干预(监督)的情况下操作机器人；随着时间推移，我们将逐渐淡化其中的人工监督。在初始过程，我们打算在机器人作业区域附件安排工作人员监督，当我们有足够信心认为机器人在某一限制范围内的作业情况比较可靠之后，我们可能会将直接监督更换为“呼叫中心”模式(中心化监督)，不过那至少也是几年后的事了。从数据收集和软硬件改进角度而言，短期内采用人工监督的方式没什么不利之处，特别是在协作式应用场景中——举例来说，机器人作为一个送货司机的助手——在这个过程中采用人工监督引入的额外成本近乎于零(因为司机本来就在做其本职工作)。
IEEE Spectrum：Digit很可能会与各类非确定、动态障碍物进行交互，比如其他的人或宠物等。当所有类型的不可预测的边缘情况都有可能发生时，机器人仍能可靠的自主作业的可能性有多大？
Damion Shelton：从测试部署的角度来说(从数十到数百机器人这一范围内)，我们的计划是避免所有我们不能处理的边缘情况，仅允许一部分不确定性进入考量，这种做法可以加快我们的研发速度。从2020年初期开始的12到18个月内的测试时间内，我们期望能够构建并验证机器人作业的所有环境类型。这也是大部分无人驾驶汽车公司目前所作的：先圈出一片你容易理解的区域，把这片区域变成你的舒适区，然后再进行扩张。毫无疑问，我们没法提早解决世界上的诸多“硬骨头”难题，但我们并没把这些看作我们部署机器人的障碍。我们没必要解决最棘手的问题，因为即使只解决仅占市场百分之一的最简单的问题的十分之一，对于任何合理的持续增长率也是巨大的。
但是我这么说不是为了弱化边缘情况的困难。你说的很对，现实世界的可靠性问题具有挑战性——我们希望通过将Digit尽早应用于现实世界，从而开始收集用于解决上述难题的数据，即使我们目前(仍)还没有具体的解决方案。
IEEE Spectrum：Digit是否会直接与人进行交互？将会是何种形式的交互？
Damion Shelton：除非与机器人的移动性相关，我们并不对人机交互问题十分关注。在理想情况下，Digit通常静静的弯在车厢后面，所有的交互都是非言语形式的。(这种情况下)你知道其他的行人不会在人行道上撞到你，因为他们具有姿态、动态步态之类的心理模型。我们考虑过很多这类的动态情况，但我们没打算把Digit变成一个会夸夸其谈的话痨。就是说，量产版本的Digit会安装一个扬声器、一个指示灯，通过这些与外界进行简单的交互。
IEEE Spectrum：(送快递)这个应用是你在设计Digit的时候就想到的吗？你还想要看到Digit做什么其他的事情吗？
Damion Shelton：是的，至少可以说我们最开始就认为Digit初期的最佳市场应该在物流行业。这个市场需要腿的移动性(至少在我们从事的领域内)，同时又不需要太高的智能性(在“简易”的环境中)，不需要FDA证书(比如家庭老人看护机器人就需要)，也不面临恶劣环境(比如救火)。基本上，如果你能在环境中移动，同时可以搬运箱子，那么你绝对解决了物流领域最简单的应用案例。
快递服务是大规模、快速发展的行业，也让我们可以从起步就关注可盈利的应用案例。通常机器人所针对的许多“3D”类的工作(Dull无聊、Dirty肮脏、Dangerous危险)一方面挑战性很强，另一方面市场相对较窄。足式机器人多年来一直被视为灾后重建、搜救等方面的工具，然而这些都是极具挑战性的环境，而且商业案例难以合理化。反过来说，如果我们有大量的Digit机器人，通过在“最后一英里”环境中进行大规模的训练，并同时具有商业部署的成本压力和经济规模，那么我们能够在更专业的市场上提供具有竞争力的产品的概率就会大幅上升。
Agility目前已获得包括Playground Global等公司超过800万美元的投资。其与福特公司的伙伴关系使其主要里程碑。如Agility公司首席技术官Jonathan Hurst在他的文章中所述，送快递是该公司在寻求将其足式机器人商业化时所设想的应用之一。
为了展示机器人送快递的理念，两台Digit将在福特公司将在周四在洛杉矶举办的“明日之城”(City Of Tomorrow)活动中亮相。
本文译自 IEEE Spectrum，由 荔枝冰糖葫芦 编辑发布。