2017全球机器人公司排行榜50强-Starship Technologies(40/50)

2017全球机器人公司排行榜50强-Starship Technologies(40/50)


2015年以来,阿里、京东、申通等公司都开始小范围应用仓储机器人。而末端配送环节,无人机配送还在试验状态、政策也不明朗,且其存在成本高、易丢易坠落、载重量有限、航线规划不够灵活的缺点,京东的设想是只将其适用在空旷的农村固定线路。

关于城市中的最后一公里配送,市场上还有另一种解决方案——送货机器人,本质是“浓缩版的无人车”,可以在自动沿着街道将货物送至目的地。根据北交大、阿里发布的《全国社会化电商物流从业人员研究报告》,2015年全国社会化电商物流从业人员总数为203.3万人,承担了2015年全国206亿个包裹的主要送递服务。虽然末端配送人员数量没有具体统计,但粗略估算也有百万规模(包含电商快递、O2O配送等),送货机器人的目标便是代替这部分人力。

由Skype两位联合创始人创建的 Starship Technologies是代表之一,Starship 送货机器人以平均4英里/时(6.4千米/时)的速度行驶,一次可以运送20英镑(9公斤左右)物品,去年年末以来,Starship在测试环境下已经行驶了5000英里,沿途遇到超过40万人。在线外卖平台Just Eat、德国快递公司Hermes、德国的零售商Metro集团、以及伦敦的初创外卖公司Pronto 都已经开始试用Starship 的服务。

阿里菜鸟、京东都在研发类似形态的产品,本文介绍的“真机智能”也是致力于成为中国版Starship的实践者。其产品还在测试样机阶段,是一台承重20KG的六轮小车,最远可覆盖方圆2公里范围,电池续航8小时。机器人内包含CPU、GPU、IMU、3D激光雷达、摄像头等硬件。

这款产品背后有三部分核心技术:

  1. 基于3D激光雷达的SLAM算法:机器接到指令后首先要以2D地图作为路径规划参考,然后根据GPS做初步定位。但实际行走过程中还要用3D激光雷达、IMU采集的信息,对环境建图、定位,来实时规划路径;
  2. 基于深度学习的物体检测技术:与无人车相同,送货机器人也要面临复杂的路况。这需要根据图像信息来识别活动中的物体,从而实现避障。除使用激光雷达数据外,还需要摄像头、GPU的组合来做视觉深度学习计算;
  3. 基于机器学习的控制技术:在避障和寻找路面时,由于路面状况太繁杂,依靠自学习算法做决策的技术还不成熟,因此真机智能选择了靠机器学习模型预测结果和规则相结合的方式,来实现控制决策。