Amazon продолжает оставаться лидером в области автоматизации складских операций, и это включает не только использование существующих технологий, но и разработку собственных продуктов и покупку интересующих производителей. В сентябре компания объявила о приобретении Cloostermans , бельгийской компании, специализирующейся на мехатронике.
Cloostermans продает товары Amazon как минимум с 2019 года, включая технологии, которые Amazon использует в своей работе для перемещения и штабелирования тяжелых поддонов и контейнеров, а также роботов для упаковки товаров по заказам клиентов. В Amazon заявили, что это приобретение ускорит исследования и разработки и развертывание в этих областях.
Финансовые условия сделки не разглашаются. Компания Cloostermans, основанная в 1884 году, находится в частной собственности на протяжении последних шести поколений. В Cloostermans работает около 200 сотрудников, которые присоединятся к растущему присутствию Amazon Global Robotics в Европе.
Amazon заявила, что развернула более 520 000 роботов на своих предприятиях по всему миру. Конечно, все началось в 2012 году, когда Amazon приобрела Kiva Systems и ее технологию автоматизированных управляемых транспортных средств (AGV) за 775 миллионов долларов. Amazon недавно представила своего первого автономного мобильного робота (AMR) Proteus . Он выполняет те же задачи, что и роботы Kiva, но может свободно работать вокруг рабочих Amazon, а не в клетках.
С момента приобретения Kiva Systems Amazon создал впечатляющий портфель робототехники . И это не ограничивается только системами складской робототехники. У Amazon есть незавершенная сделка по приобретению iRobot за 1,7 миллиарда долларов , которая рассматривается Федеральной торговой комиссией. Компания также приобрела Canvas Technology, Dispatch и Zoox и инвестировала в такие компании, как Agility Robotics, которая продемонстрировала своего двуногого робота Digit на выставке RoboBusiness 2022 .
Учим роботов делать больше
Роботы, собирающие товары на складах Amazon, должны иметь возможность обрабатывать миллионы различных предметов различной формы, размера и веса. В настоящее время компания в основном использует вакуумные захваты, которые используют воздух и плотное уплотнение для подъема предметов, но команда робототехники Amazon разрабатывает более гибкий захват для надежного захвата предметов, которые трудно подобрать присоскам.
Amazon учит роботов понимать загроможденную среду в трех измерениях, находить определенные предметы и выбирать их с помощью щипкового захвата или захвата большим и указательным пальцами. Нынешние вакуумные захваты компании используют эластичные присоски, которые прилегают к поверхности предмета. Это создает плотное уплотнение, которое позволяет роботу собирать объекты.
Amazon сказал, что этот метод отлично работает для плоских предметов, которые требуют только одной точки соприкосновения для выбора, таких как линейки или карты. По словам Amazon, это менее эффективно для предметов, для захвата которых требуется более одной точки контакта, например, книга распахнется, если вы возьмете ее только с передней или задней обложки.
По словам Amazon, вакуумные захваты также не могут обеспечить герметичность пакетов, наполненных гранулированными предметами, такими как мрамор. И даже на предметах эти захваты могут хорошо подниматься, если угол крепления изменится из-за импульса руки робота, качающего ее из одного места в другое, то уплотнение порвется слишком рано, и робот уронит предмет.
Именно из-за этих случаев Amazon заинтересован в методе щипка-хватки . Несмотря на то, насколько это естественно для человека, разработать его в роботе непросто. Чтобы научить робота выбирать предметы из кучи других предметов с помощью этого метода, исследователям сначала нужно было научить его оценивать форму предметов, которые могут быть частично скрыты другими предметами.
Как люди, мы делаем это, даже не задумываясь об этом, но роботам гораздо труднее понять всю форму предмета, если они не могут видеть все целиком. Роботы Amazon оценивают, что они собирают, используя несколько ракурсов камеры и модели машинного обучения, обученные распознавать и оценивать форму отдельных предметов. Робот использует это, чтобы решить, как лучше всего схватить предмет при двух поверхностях.
Как только робот делает эти наблюдения, он использует набор алгоритмов движения, чтобы объединить информацию, которую он собрал о сцене и предмете, с известной динамикой робота, чтобы рассчитать, как переместить предмет из одного места в другое.
Робот также продолжает использовать свой взгляд на ситуацию под разными углами на протяжении всего выбора. Это еще одно отклонение от типичных методов подбора, когда робот обычно не будет продолжать смотреть на сцену, когда он выполняет выбор. До сих пор команда Amazon добилась обнадеживающего успеха своих роботов, хватающихся за щипки. По словам Amazon, прототип робота добился 10-кратного снижения повреждений некоторых предметов, таких как книги, без замедления операций.
Несмотря на это, Amazon по-прежнему видит возможности для совершенствования. В настоящее время команда использует готовый захват, который может собирать только предметы весом менее 2 фунтов. Это делает захват способным обрабатывать только половину товаров, доступных для покупки на Amazon. В дальнейшем команда планирует разработать собственный захват для этой работы.
В будущем Amazon надеется, что сможет внедрить своего щипкового робота вместе с текущими всасывающими, чтобы решить, какой робот лучше всего подходит для выбора каждого отдельного предмета. Компания использует аналогичную стратегию с Proteus.
Создание экосистемы
Ранее в этом году Amazon представила Proteus, свой первый AMR. Компания впервые вышла на рынок мобильных роботов в 2012 году, когда приобрела Kiva Systems, которая предлагала автоматизированные транспортные средства (AGV), которые с тех пор работают на складах Amazon.
Proteus имеет схожую конструкцию с роботами Kiva. Он скользит под тележками Amazon GoCarts, поднимает их и перемещает по складам к сотрудникам или другим роботизированным ячейкам. В отличие от роботов Kiva, которые в настоящее время работают в закрытых помещениях вдали от сотрудников Amazon, Proteus может свободно работать среди них.
Это изменение означает, что Proteus должен быть готов быстро адаптироваться к неожиданным изменениям в своей среде. Джон Энрайт, главный инженер Amazon Robotics, недавно рассказал о том, как компания разработала технологию, лежащую в основе Proteus. Он объяснил подход к навигации в видео выше.
«Наш дизайн ориентирован на безопасность, эффективность и рентабельность», — сказал Энрайт. «Мы используем широкий спектр разнообразных и избыточных методов измерения, которые позволяют нам предоставлять определенные гарантии поведения».
Работа Proteus заключается в хранении, перемещении и сортировке голубых тележек Amazon GoCart, которые являются центральной частью логистических операций компании. AMR перемещается туда, где стоят тележки, и скользит под ними, чтобы переместить их. Он использует общие навигационные возможности для перемещения к общему местоположению GoCarts, а затем использует свой высокоточный LiDAR для поиска тележек.
Чтобы проскользнуть под тележку, Proteus использует двухэтапный процесс обнаружения и движения. Во-первых, робот выполнит небольшую S-образную кривую, чтобы устранить любую боковую ошибку при его позиционировании под GoCart. Затем он совершает прямолинейное движение, чтобы пройти под тележкой и поднять ее.
Proteus переносит тележку в нужное место хранения, которое он идентифицирует с помощью Fiducial plus Amazon. Fiducial plus — это специально изготовленная наземная цель, которая помогает Proteus в его возможностях выравнивания и поиске ячеек памяти. Эти реперные точки помогают роботу корректировать свое позиционирование на миллиметровом уровне. AMR был развернут в зонах обработки исходящих товаров Amazon GoCart в центрах выполнения и сортировки. Источник сообщил The Robot Report , что в будущем Amazon будет использовать как Proteus AMR, так и Kiva-подобные AGV.
Amazon также недавно представила роботизированную руку Sparrow , способную собирать отдельные продукты до того, как они будут упакованы. В отличие от роботов Amazon Robin и Cardinal, которые собирают и упорядочивают посылки для отправки, Sparrow может обрабатывать отдельные продукты. Это непростая задача в таком месте, как склад Amazon, где может потребоваться обработка более 100 миллионов различных товаров. По данным компании, Sparrow может выбрать 65% из них. Sparrow может выбирать самые разные предметы, такие как DVD-диски, носки и мягкие игрушки, но с трудом справляется с предметами, которые имеют свободную или сложную упаковку.
Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК
Бесплатная служба распространения новостей для научных организаций и стартапов
hello@technovery.com