Огурец, геймпад, книга —
все эти и множество других предметов может аккуратно брать и перемещать роборука Яндекса. А её старшая версия уже тестируется на одном из складов Яндекс Маркета, перемещая коробки с товарами. Рассказываем, почему в эпоху нейросетей такая простая для людей задача, как захват предметов, остаётся сложной для роботов.
Роборуки состоят из двух главных частей: «железа» и «софта». «Железо» — то есть сами роботизированные манипуляторы — уже производятся серийно многими компаниями для разных задач, например, для перемещения продукции на производственной линии: по ней ездят одинаковые предметы и эту операцию легко автоматизировать.
Но работа с товарами на складе маркетплейса устроена гораздо сложнее: в их ассортименте могут быть миллионы товаров разного размера, формы и жёсткости. Учить робота работать с каждым товаром отдельно — практически невыполнимая и бесполезная задача: каждый день на маркетплейсе появляются новые товары, с которыми робота нужно снова обучать работать.
Инженеры Яндекса выбрали другой подход и создали модель машинного обучения, которая учится на предметах самых разных форм. Благодаря тому, что во время обучения она видела и пробовала работать с разными объектами, она может адаптироваться и к новым. Так, если она уже поднимала во время обучения шариковые ручки, она справится и с карандашами.
Сейчас у команды инженеров Яндекс Маркета есть роборуки, предназначенные для разных этапов складской автоматизации. Одна из них работает в тестовом режиме на Суперскладе Софьино-2, выполняя операции паллетайзинга: распознаёт коробки с упакованными товарами, поднимает их вакуумными захватами и укладывает на паллеты.
Другая роборука, которая пока находится на этапе испытаний, оснащена хватающим манипулятором и камерой, которые позволяют ей брать практически любой предмет. В дальнейшем оба робота будут работать на складе, выполняя разные операции: одна рука будет складывать товары в коробку, а другая — складывать коробки на паллеты.
Подписывайтесь @techno_yandex
