叮咚！你好，我是給你送快遞的機器人

【 圖片來源：Ford and Agility Robotics所有者：Ford and Agility Robotics 】

雷鋒網按：如果有一天，你開門拿快遞，看見的竟然是機器人，這多有趣。福特公司正在實踐這一想法，IEEE Spectrum上就有一篇文章進行了介紹，雷鋒網全文編譯如下。

今天，汽車製造商福特宣布，它們的自動送貨車隊將不僅僅運送包裹，他們在汽車尾部裝載了一個雙足機器人，和包裹一起運輸。

Digit是今年早些時候在IEEE Spectrum封面亮相的仿人類敏捷機器人，它比一般機器人的移動更具動感時尚，而且，它還能夠在高低不平的地上行走，爬樓梯，還能攜帶20kg重的包裹。

福特公司在Medium上的一篇帖子說，Digit可以把你的包裹從路邊一直送到你家門前，這段路程是自動駕駛汽車開不進去的。福特公司打算在2021年推出一個自動駕駛汽車服務。

在視頻中，儘管Digit還不能完全自動化操作，但它還是表現得很完美。它通過一些命令進行高水平的遠程操作，像「走到這個地方」，「爬樓梯」，「放下包裹」這種。在視頻拍攝過程中，Digit一次都沒有摔倒過，但是，對這個機器人來說有個更大的挑戰，就是當它送貨到各家各戶時，它可能會遇到傾斜的地面、不規則的樓梯、雜草叢生的院子、大門或者是到處跑的寵物、小孩等阻礙。

以汽車為基站給Digit帶來了很多便利。比如，對比大多數大型機器人，Digit攜帶的電池要小得多，因為它一次送貨只需要運行很短的時間，在前往下一個送貨點的時候，它又可以回到車上重新充電。Digit還配備有幾個立體照相機和一個激光雷達，這讓它可以在送快遞的時候從它的機器人同伴那得到幫助，完善地圖繪製以及得到更多路徑規劃。福特公司說，這是一個優勢，因為它的無人駕駛汽車配備了比Digit獨自攜帶的更強大的感測器和計算機。

來自Medium上的帖子：

在一般情況下，Digit本身就有足夠的感知能力去運行。如果它突然遇到一個意料之外的障礙，它可以發送一個圖像回車裡，然後汽車就會給出解決方案。這個汽車甚至還能把信息發送到雲端去詢問其他系統，幫助Digit導航所處的環境，保持機器人輕巧靈活地活動的同時，提供多層次的額外幫助。

【 圖片來源：Ford所有者：Ford 】

這是非常有趣的概念，為了學習更多關於Digit將怎麼處理剩下的所有操作，IEEE Spectrum與Agility Robotics的CEO Damion Shelton進行了交談：

IEEE Spectrum: 把自主導航所需的感測和計算從機器人身上拿掉，這種想法好有趣，您能夠分步說明一下您將會在機器人和汽車上做些什麼嗎？

Damion Shelton:確切的劃分還沒確定下來，但是基本的想法是在機器人上運行實時（或者接近實時）處理的任務，並推掉其他外接的任務。機器人能做的事情有落腳點定位、低水平姿態控制、執行以前訓練過強化學習行為，以及3到5步的路徑規劃。汽車能夠執行的任務包括地圖的存儲和檢索、強化學習行為的訓練、以及在部署期間初始化機器人的全域姿態。在我們看來，全域姿態的初始化是汽車最重要的功能之一。如果沒有這一點，Digit可能需要從每一次下車的著陸點去構建當地的世界模型。

IEEE Spectrum:現在的雙足機器人能夠機械地穿過半結構化地形，但要它在沒有人類監督的情況下，在半結構地形上好好地工作，還有很長的路要走，您將怎麼提高在實際應用中部署Digit的自信心呢，並且你需要解決的最大的挑戰是什麼呢？

Damion Shelton: 我們預計在相當長的一段時間內不會在沒有人類監督的情況下操作機器人。最開始的時候，我們希望機器人在操作的時候會有人在它附近，隨著時間推移，人為監視這種形式會慢慢改善。在我們確信它在某個特定地理位置的性能是可靠的之後，直接監視就會被「客戶服務中心」風格的中央監視取代，但這至少需要幾年的時間。從數據收集以及硬體和軟體的持續改進的角度上看，在近階段需要監視的這一事實不是一件壞事。尤其是在協作應用中，機器人是送貨司機的助理，人類部分參與這個過程的額外成本幾乎是零。（因為司機現在已經在做這個工作了）

【 圖片來源：Ford and Agility Robotics所有者：Ford and Agility Robotics 】

IEEE Spectrum: Digit難免會遇到許多不確定的，動態的障礙，就像其他人或動物一樣。面對這些各式各樣的預料之外的邊緣狀況時，你對自動化的可靠性有多擔心？

Damion Shelton:從測試部署的角度上看（數以百計的機器人規模），我們的計劃是避免我們無法處理的邊緣情況，同時也保留足夠的不確定性，讓我們可以持續地做研發改進。從2020年早些時候開始，在12到18個月的測試中，我們預計提前映射和限定所有我們操作過的環境。大多數無人駕駛汽車公司都是這麼做的：先在某個自己能理解能掌握的小區域內開始試驗，做出一些成果以後再擴大這個區域範圍。十分確定的是，在早期，我們不能處理這世界上大多數的「疑難問題」，但我不認為這是部署的障礙。我們不需要解決最困難的問題，因為即使是最簡單的市場份額的十分之一，相對於任何合理的持續增長率，也都是巨大的。

但是這並不是為了最小化邊緣情況的難度。你說的完全正確，在現實世界中，可依賴性是一個巨大的挑戰，我們希望儘可能快地在世界上應用Digits，即使我們還沒有可部署的解決方案，但我們開始收集難題的數據了。

IEEE Spectrum：Digit能夠和人類直接互動嗎？這些互動會是什麼樣的？

Damion Shelton:我們不是十分關注人機交互的問題，除非它們和流動性相關。在一個完美的世界中，Digit融入了背景，互動主要是非語言的。你知道，你走在人行道上，其他行人不會突然撞上你，因為他們有一個姿態、步態動力學等心理模型。我們思考了很多這些動態線索，但沒有計劃把Digit變成一個風趣健談的機器人。雖然話是這麼說，但Digit的生產版本還是會有一個揚聲器和一個光源顯示屏，這兩個東西都能夠被用來向外部世界提供最低限度的反饋。

IEEE Spectrum：你在設計Digit的時候就想到這個應用了嗎？你還想看到Digit做些什麼呢？

Damion Shelton：是的，至少在某種意義上，我們從一開始就相信，對Digit來說，最好的早期市場是物流市場。這個市場要求腿部要靈活（至少在我們關注的領域），但不需要超級先進的人工智慧（在「簡單」的環境中）、美國FDA認證（如老年人家庭輔助機器人）或是在惡劣環境下操作（比如救火）。基本上，如果你能夠在世界上移動穿行，還能夠搬箱子，那麼你就有了物流需要的最基本的技能。

快遞服務業是一個大型的、高速增長的行業，這也讓我們從第一天開始就能夠去關注這個有利可圖的用例。機器人經常從事許多「髒亂差且危險」的工作，這些工作不僅很有挑戰性，而且能勝任的人很少。把有腿機器人作為工具用於災後復原，搜救等，這種說法已經被提了很多年，但機器人要在這樣的環境下移動是極具挑戰性的。並且，商業案例很難一開始就合理化。相反，如果我們有一隊Digits ，通過最後一英里環境的大型訓練集，學習在世界各地移動穿行，同時有商業部署的成本壓力和規模經濟，那麼，我們在更專業的市場上提供有競爭力的產品的幾率急劇上升。

視頻地址：https://www.youtube.com/embed/WHWciIxNK2c?rel=0

雷鋒網註：本文編譯自機器人技術博主Evan Ackerman發表在IEEE Spectrum電子雜誌的文章

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