AI 快遞員到你家!麻省理工新研究,不用地圖也能讓機器人「找上門」

你能想像,打開門收快遞時,快遞員不是人,而是一台機器嗎?近期,來自麻省理工學院(MIT)的研究人員開發了一種新的「機器人導航方法」,可以讓機器人在不事先提供特定地圖的狀況下,讓機器人自動找到客戶家門口,這對於那些想要「全程自動化」的快遞公司而言,無疑是一個很有幫助的好消息。

送貨不再受阻,全程自動化快遞有望實現

機器人快遞雖然正在實現中,不過目前大多數的快遞公司還無法讓機器人「全程」送貨,基本上只能做到把貨物送到客戶住宅所在的街道上,未來想要讓機器人像人類快遞員那樣,將貨品直接送到客戶手上,還需要克服許多困難,其中一個便是為機器人「繪製地圖」。

麻省理工新聞(MIT News)指出,要繪出一個社區精確的完整地圖,讓機器人真正的將貨物送到客戶家門口是一件非常困難的事,擴展到全國范圍就已經夠困難了,更不用說全球了。

麻省理工新聞辦公室的 Jennifer Chu 也表示,如果每次讓機器人送貨前,都需要提前繪製該客戶所在的社區地圖,包含社區每一棟房子的配置,除了曠日廢時、成本昂貴外,也很難將送貨的任務推廣到整個城市,尤其社區環境會隨著時間和季節有所變化。

由於目前技術無法繪出精準的社區地圖,且對於那些尋求自動化的快遞公司而言,更不可能個別獲取地圖數據(可能會有個資等隱私方面的疑慮),因此麻省理工研究人員開始著手研發一種「機器人導航」的方式,讓機器人能處理周圍環境的訊息,並精確的找到大門的位置。

(影片取自 Youtube,若遭移除請見諒。)

利用 SLAM 技術,讓機器人從環境中探索路線

麻省理工團隊利用名為 SLAM(即時定位與地圖構建)的技術,設計一種「cost-to-go 地圖」來替代「語義地圖」,所謂的語義地圖,是指機器人對周圍環境的物體進行辨識並添增標記,而在 cost-to-go 地圖中,機器人會利用訓練地圖的數據,對周遭環境進行顏色標註圖形成一張「熱圖」,在熱圖中可以判斷哪些部分可能最接近「大門」,以及哪些部分不是,最後根據這些資訊立馬繪出通往大門的最佳路徑。

cost-to-go 地圖其實就是利用人找路的思維,當人們到一個從未去過的地方時,會憑著以往相似場景與格局的記憶,就能判斷房子的大門口在哪,甚至完全不用動腦思考,直覺就能找到。

(未來可能會看到機器送貨員送快遞到家門。/圖:MIT Technology Review)

如果這項技術能普及運用,未來我們就能看到機器送貨員跑在街上送快遞了!

參考資料:TechCrunchMITnews
首圖來源:MITnews
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作者資訊

黃虹妏 | Wendy H.
黃虹妏 | Wendy H.
醫管系畢業,不務正業的走向行銷和平面設計的領域,因為背包客旅行經歷,喜歡上攝影及文字創作。目前從事數位行銷、內容編輯、企業專訪的工作,探討人事物在數位時代下的轉變與趨勢。
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