Разница между демонстрацией робота и роботом, который действительно работает

Ключевые моменты

• Burro, компания сельскохозяйственной робототехники из Филадельфии, провела свою первую демонстрацию на местности в 2018 году и потратила годы на изучение разницы между этой демонстрацией и реальным внедрением.
• Наружные роботы сталкиваются с колебаниями температуры от ниже нуля до 120 градусов по Фаренгейту, меняющимися условиями освещения и местностью, которая меняется ежедневно.
• Сооснователь Burro Вибхор Суд говорит, что отсутствующей областью исследований является локализация без инфраструктуры: позволяющая роботу точно знать, где он находится и что его окружает, без GPS или фиксированных контрольных точек.
• Каждый реальный отказ робота Burro в одном месте возвращается в систему и делает каждый другой аппарат в парке более надежным.

Робот, который работает на демонстрации, и робот, который работает дождливым ноябрьским утром, — это не одна и та же машина. Burro, компания сельскохозяйственной робототехники из Филадельфии, узнала это тяжёлым путём, и сооснователь Вибхор Суд подробно объяснил, почему это так, в материале, впервые опубликованном The Robot Report.

Burro создаёт автономные роботы для открытых сельскохозяйственных площадок — машины, которые могут перевозить грузы, косить и патрулировать поля без какой-либо закреплённой инфраструктуры, такой как башни GPS или управляемое освещение. Компания провела свою первую демонстрацию в 2018 году. Она прошла хорошо. Затем началась настоящая работа.

Проблема в том, что Суд называет ловушкой демонстрации. Демонстрация строится для сценария наилучшего случая: контролируемые условия, подготовленная аудитория, короткий временной промежуток. Реальное внедрение означает тусклый свет, мокрую землю, рабочих, приближающихся с неожиданных углов, и операции в местах, которые робот никогда не посещал. По мнению Суда, большинство компаний робототехники слишком долго оптимизируют демонстрацию, в то время как более сложная проблема внедрения остаётся нерешённой.

У Burro не было роскоши ждать. Сельскохозяйственная среда не подстраивается под предпочтения машины. Сельскохозяйственные рабочие не собирались менять способ передвижения по полям, чтобы помочь роботу справиться. Компания должна была столкнуться с реальными сбоями на раннем этапе и учиться на них быстро.

Почему наружная робототехника терпит неудачу там, где внутренняя робототехника добивается успеха?

Внутренние роботы работают в контролируемых пространствах: фиксированное освещение, плоские полы, предсказуемое движение. Склад не меняет форму за ночь. Строительная площадка — меняет. Портовый двор работает круглосуточно, смешивая тяжелые машины с непредсказуемым человеческим потоком. Ряд в поле выглядит совершенно по-разному на рассвете и на закате, летом и зимой, в пыли и в грязи.

Основной аргумент Суда заключается в том, что никакое количество симуляции, сколько бы подробной она ни была, это не решает. Наружную робототехнику решают только тем, что находятся на улице, накапливают реальные операционные данные, безопасно терпят неудачи и быстро итерируют. Отказ в одном поле, после того как он поглощён и исправлен, делает каждого робота в парке умнее.

Конкретный технический пробел, который выявляет Суд, — это локализация и восприятие без инфраструктуры. Проще говоря: робот должен точно знать, где он находится и что его окружает, даже когда его датчики изнашиваются и окружающая среда меняется вокруг него, всё это без какой-либо поддерживающей инфраструктуры. Внутренняя робототехника получила серьёзные инвестиции в решение этой проблемы около десяти лет назад. Наружные неструктурированные среды не получили такого же внимания. Этот пробел, говорит Суд, является основным остающимся узким местом.

Урок для каждого, кто наблюдает, как автономные системы входят на их рабочее место или в район, — это практический урок. Система, которая впечатляет в контролируемой среде, — это ещё не система, на которую вы можете положиться. Надёжность достигается часами работы в поле, а не часами в лаборатории. Burro говорит, что теперь располагает восьмилетней историей такого рода данных, заработанных полностью.

Когда робот действительно зарабатывает эту надёжность, пользователи перестраивают весь свой рабочий процесс вокруг него. В этой точке отказ кажется не столько сломанным гаджетом, сколько отключением электроэнергии. Планка надёжности, установленная реальными пользователями, выше, чем любой лабораторный тест может подготовить компанию.