原创 | 文 BFT机器人

传统的机器人和工业自动化解决方案已经颇有成效。在工厂中入驻自动化机器人可以快速地帮助工人们完成长时间重复劳动的任务。随着用工成本上涨、技能人才短缺、工作环境恶劣等问题的凸显，社会更迫切地需要采用自动化设备代替人工来完成该类操作，在保证产品质量的同时，既节约了能耗，也降低了成本。

目前现有的机器人产品尚未在这些任务上取得重大进展。为了解决这些问题，我们急需设计一个具有与人类相同物理能力的通用机器人，并且它们必须足够聪明，以满足机器人可以在办公室、工厂或家中完成日常琐事和工作需求。

家庭和办公环境非常具有挑战性，因为它们是非结构化的，并且总是因人类的存在而发生变化。例如部署了巡逻解决方案的一个客户现场，由于施工活动非常频繁，其中障碍物的位置总是在发生着变化。因此巡逻解决方案不能假设障碍物的位置和外观保持不变。当软件开发人员无法对机器人身体以外的世界状态做出太多假设时，自动化就变得具有挑战性。您无法假设物体相对于机器人抓手的放置位置，或者地图中的桌子是否已移动，或者咖啡罐中是否有足够的咖啡来冲泡一杯。

当然我们也可以在机器人设备上外接视觉检测设备。通过三维机器视觉与人工智能技术结合，研发基于三维机器视觉的无序抓取系统，可以对环境中散乱堆叠的物体进行准确抓取。内置智能轨迹规划算法，无需担心碰撞或奇异点等问题，对反光、暗色等物件，紧密贴合或随意摆放物件均可有效识别，适用于物料分拣，上下料，加工，传输等多种场景。

所以如何收集和整理合适的数据进行对机器人进行的训练，通过数据定义行为，再通过研发进行算法的调整优化。现在随着ChatGPT和自动驾驶汽车等数字AI算法的开发方式的启发。将机器人在数据中遇到的各种环境情况收集起来，并从这些数据中了解任务的一般理解，而不是手工设计代码来执行单个重复动作。

通过收集大量数据集获取到不同的经验，分析学习到抓取、排序或巡逻等概念，当机器人在各种场景中获得到这些操作任务的足够数据学习后，就会对在新环境中做什么有一个大致的理解。因为机器人对世界的理解来自数据，如何收集和管理训练数据成为我们战略的关键部分。

AI和深度学习的快速升级发展，也同时代表着高质量数据的重要性，在机器学习中考虑到训练高性能模型时候，训练的数据集的精准有效和可靠性比其算法本身来说可能更为主要，还可以通过有选择地收集模型失败场景的标签，然后根据新数据重新训练模型，可以在不更改基础算法的情况下修复故障模式。优化数据收集工具使其易于使用直接转化为更干净、更短的数据和更有能力的机器人。

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