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Amazon Picking Challenge比赛在ICRA conference 2015最终得出了结果：来自Technical University of Berlin的Team RBO获得了冠军，赢得了2万美元的大奖（话说Amazon本次大赛的奖金的确有点太少，确实是个有零售基因的高科技企业），第二名是来自麻省理工学院的Team MIT，第三名是Team Grizzly，估计这两名的钱加在一起也就够吃几顿中餐的。
从比赛结果表达出两个消息，一个好消息是机器人有足够完成和人一样拣选复杂单品的能力，坏消息就是这依然是件很困难的事情，除了第一名的148分和第二名的88分，第三名就只有35分，分数悬殊很大，所以第三名拿那么点钱也是可以理解的。再看看第一名的成绩，20分钟的时间内，完成了12个单品中10个的拣选，这效率要在仓库里面实际应用，估计亚马逊就可以关门了，所以机器人完全取代人的道路任重而道远。
笔者也没有机会能到现场观看，只能通过网上找到的视频，带大家感受一下现场的感觉，看起来是里三层外三层的人，看起来在展会上还是还是很受欢迎的。
http://cache.tv.qq.com/qqplayerout.swf?vid=h0167l4g9hj
下面还是看看他们用的是什么机器人，冠军RBO使用的机器人是两个部分，一个当然是Barrett Technologies的WAM arm机器手臂，但是这个机器手臂并非和其他队伍一样是固定的，他还坐落在一个可以移动的 XR4000 mobile base机器人身上，从结果来看全向基地的四个轮子使他们能够提高机器手臂工作空间，便于找到它的最佳位置。这机器手臂使用7轴，可以模拟人的手臂自由活动，在抓取方面使用的是真空吸盘。
在机器手臂上面安装了三种类型的传感器，一种是视觉识别，可以在多个商品中找到需要拣选的商品， 第二个是定位商品在货格中的位置，第三个是确保机器臂在抓取商品时候不会使用太大的力气把商品损坏。下面是冠军队伍视频：
http://cache.tv.qq.com/qqplayerout.swf?vid=x0167sgqy53
第二名的MIT团队，使用的是ABB的1600ID 机器手臂，除了没有可以自动移动的底座以外，在抓取方面使用了平夹和真空两种可以转换的模式。从效果来看平夹在夹取某些小件商品的时候效果不佳。
http://cache.tv.qq.com/qqplayerout.swf?vid=z01675dg0er
关于其他的一些机器人的技术，参考知乎的CVPR（应该是参赛了）的评论：
这依然是个很难的task，从perception, planning, grasping, manipulation等一系列问题。
Perception：基本全部是depth camera, 甚至有用两个及以上的（如MIT）.
Planning：我们队（应该也有不少队）是plan offline，online太耗时。 （笔者注：这里主要指的是Path Planning，在动态环境的路径规划）
Grasping：Sucker vs picker. 基本成功的grasp都是用vacuum（真空吸盘）, robotic hand成功的很少，大多数hand相对Kiva shelf还是太大了。（笔者注：这里各个队伍的发挥是最不同的，有三指机器人手臂，卷尺充当一个舌状抓紧器和多种类型的吸气设备）
Manipulation: 我们并没有什么Manipulation的策略。MIT team在第一次grasp失败后，会push object 到shelf内部进行第二次尝试(大概观察是这样，不一定准确)。
下面的视频可以比较好的对目前的机器人拣选有个总结，总体而言技术已经趋向成熟，机器人在仓库的应用会越来越普及。
http://cache.tv.qq.com/qqplayerout.swf?vid=o01676imep7
说明：以上为笔者在十一期间无聊之作，其中参考了大量国外的文章和Youtube的视频，国内文章参考知乎，仅发沙龙和沙龙官方微信，未经许可请勿转载。
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狗仔卡
发表于 2015-10-6 13:10:44
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狗仔卡
发表于 2015-10-16 16:24:55
狗仔卡
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狗仔卡
，看来研究章鱼、蜥蜴、食蚁兽等动物的捕食行为还是很重要的，机器智能化的学习对象
狗仔卡
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