Роботизированный пункт выдачи заказов

Специалисты Исследовательского центра прикладных систем ИИ МФТИ успешно завершили опытную эксплуатацию собственной модульной платформы для создания индустриальных решений. На базе платформы был разработан и протестирован антропоморфный робот-кладовщик для e-commerce. Испытания прошли на действующем складе одного из российских продуктовых ритейлеров.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

Антропоморфный робот, созданный на базе модульной платформы ИЦ прикладных систем ИИ МФТИ, функционирует как сотрудник пункта выдачи заказов, оформляющий и выдающий посылки онлайн-маркетов. Он взаимодействует и общается с посетителем, сканирует штрихкоды заказа и приносит его со склада.

Базой для робота стала созданная в МФТИ универсальная модульная платформа, позволяющая в короткие сроки вести разработку разговорных ассистентов, робототехнических систем и беспилотного автотранспорта с текстовыми, голосовыми, фото- и видеосервисами. Это программное обеспечение позволит на базе уже имеющихся решений создавать совершенно новые продукты под конкретного заказчика.

Модульность платформы позволяет сократить время разработки, а тестирование и доработка на цифровом полигоне ускоряет время ввода новых решений для индустрии в эксплуатацию. Платформа содержит готовые к применению модули и компоненты для следующих продуктов: разговорный ИИ для персональных ассистентов, разговорный голосовой ассистент, антропоморфный робототехнический комплекс, система управления беспилотным транспортом. Используя эти готовые модули и комбинируя их компоненты, можно быстро создавать отраслевые решения по заказам индустриальных компаний.

Примеры продуктов, собранных на основе платформы: разговорный ассистент для управления робототехническими комплексами и беспилотным транспортом, антропоморфный робот-кладовщик, оснащенный голосовым ассистентом, сервис создания ИИ-ассистентов, система управления с голосовым ассистентом для беспилотного погрузчика, голосовой 3D-ассистент выставочного стенда, система дорожной видеоаналитики, игровой антропоморфный робот.

По мнению разработчиков, направлениями применения модульной платформы могут стать сетевые торговые предприятия, складские и логистические комплексы, университеты и различные организации: владельцы команд по робофутболу, операторы мониторинга дорожной обстановки, участники выставок и конференций, а также разработчики чат-ботов и разговорных ассистентов.

Роман Горбачев, директор Исследовательского центра прикладных систем искусственного интеллекта МФТИ, заведующий лабораторией волновых процессов и систем управления МФТИ, ответил на вопросы «Ъ-Науки»:

— Сейчас существует несколько роботов-помощников, таких как, например, робот Мокси от компании Diligent Robotics или российский Промобот. Чем робот Квант отличается от этих аналогов?

— Перечисленные роботы не являются антропоморфными в полном смысле, поскольку у них нет ног и они не могут передвигаться как человек, что особенно важно для перемещения по сложному рельефу, лестницам. Один из примеров сложного рельефа местности — строительная площадка или промышленные производства, где внедрение антропоморфных роботов-помощников является перспективным.

— Расскажите подробнее про универсальную модульную платформу, созданную МФТИ.

— Разработанная в МФТИ платформа является аппаратно-программным комплексом, состоящим из нескольких независимых модулей: для обработки речи, для планирования и управления движениями шагающего робота и движением беспилотного транспорта. Модульность означает, что каждый блок (например, распознавание голоса, система навигации или цифровой полигон для тестирования) может быть разработан, доработан и интегрирован в общую систему отдельно. Такой подход избран потому, что задач у будущих пользователей очень много: одним нужны голосовые роботы в выставочных залах, другим — управление беспилотными погрузчиками на складе. Благодаря модульности проекты можно «собирать» быстрее и дешевле, практически как из отдельных «кубиков». Наша платформа позволяет на базе уже имеющихся решений создавать совершенно новые продукты под конкретного заказчика. Модульность позволяет сократить время разработки и адаптации, а апробирование и доработка на цифровом полигоне, позволяет сократить время ввода новых решений в постоянную эксплуатацию.

Используя данные готовые модули и комбинируя их компоненты, возможно быстрое создание отраслевых программных и аппаратно-программных решений по заказам индустриальных партнеров и других клиентов. В качестве примера использования разработанной платформы можно рассмотреть вариант, когда условный складской комплекс заказывает разработку разговорного ассистента для управления робототехническими комплексами и беспилотным транспортом. Для реализации такого проекта выбираются необходимые модули, а также компоненты этих модулей и на их базе создается продукт, необходимый заказчику. Далее готовый продукт адаптируется под требования заказчика и на цифровом тестовом полигоне отлаживается конечное программное обеспечение. Такой подход позволит минимизировать издержки заказчика в получении готового и законченного решения, а также эффективнее планировать ресурсы исполнителя.

— Как проходили испытания робота?

— Испытания проходили в два основных этапа. Сначала — в виртуальной среде (на «цифровом полигоне»), где проверялись алгоритмы управления и технические модули без рисков для реальных объектов. Затем робот тестировался в условиях реального склада: там проверялась способность понимать голосовые команды человека, вести диалог на естественном языке и принимать решения на основе анализа окружающего пространства и расположенных в нем предметов. Такой подход позволил оперативно выявить и исправить возможные ошибки на разработанной платформе.

Выйти из полноэкранного режима

Развернуть на весь экран

— Насколько реально использование таких роботов в сфере услуг? Можно ли поставить на поток или это все же будут единичные экземпляры?

— Использовать антропоморфных роботов в сфере услуг в экспериментальных сценариях вполне реально уже сейчас, поскольку базовые технологии — распознавание речи, навигация в пространстве, обработка изображений и управление движениями робота — уже реализованы в составе нашей платформы. Более того, модульная архитектура позволяет адаптировать робота под конкретные задачи: от консультирования посетителей в торговых центрах до обслуживания в гостиницах и на выставках. За один-два месяца с помощью нашей платформы мы сможем обучить робота и отладить его на новых сценариях работы, ранее для этого требовались годы.

Однако вопрос массового производства (поставить на поток) во многом зависит от стоимости отдельных компонентов, тиражируемости решений и уровня спроса на рынке. Пока такие роботы чаще всего создаются под конкретные проекты и задачи, но уже сейчас есть предпосылки к серийному выпуску. Снижение себестоимости производства и развитие инфраструктуры позволит постепенно выводить роботов на массовый рынок.

— Какими, на ваш взгляд, станут роботы будущего? Как будут развиваться технологии создания антропоморфных роботов в дальнейшем?

— Шаг за шагом мы приближаемся к созданию того самого универсального робота — помощника человеку. А поскольку вся окружающая нас инфраструктура создана для людей, то, чтобы заменить человека в какой-либо работе или выполнять задачи совместно, робот должен уметь манипулировать объектами как человек, ходить и преодолевать препятствия. С точки зрения энергоэффективности и проходимости человек — единственное живое существо, которое на одном приеме пищи может пройти наибольшее расстояние, а передвижение на двух ногах обладает наибольшей проходимостью по разному рельефу местности: по твердой земле, пескам, камням, болотам.

На самом деле научно-технических проблем и задач огромное количество. Здесь выделим следующие направления разработки: это исследования и разработка тела робота, его механики, конструктивных элементов, морфологии и отдельно программного обеспечения для робота. На самом деле наибольшее количество трудозатрат уходит именно на разработку математических методов и алгоритмов, методов искусственного интеллекта и их программирование.

Основоположник ИИ Марвин Минский (из лаборатории искусственного интеллекта MIT) отмечает, что сложнее всего произвести обратную разработку тех навыков, которые являются бессознательными у человека. 

Современные исследователи выделяют два основных типа интеллекта у роботов, которые разрабатываются.

Атлетический интеллект — это способность робота выполнять динамичные движения, ходьба по разным поверхностям, бег, прыжки, ходьба по лестнице и т. д. Пример простой для нас бытовой ситуации, которую пока не может выполнить антропоморфный робот,— нужно, проходя мимо стола, в движении взять бутылку воды с него, я не говорю уже о том, чтобы в движении схватить стакан с водой и не расплескать ее.

Поведенческий интеллект — это то, как нужно взаимодействовать с внешним миром, с предметами и субъектами, знания о свойствах нашего мира, о контексте. Простейший пример — знания о том, что, чтобы вызвать лифт, нужно нажать на кнопку.

Разработанная в МФТИ модульная платформа закладывает фундамент и будет способствовать ускоренному созданию и развитию роботов будущего. Ее архитектура позволяет разрабатывать и обучать новые робототехнические системы. Благодаря этому процесс интеграции новых функций и адаптации к конкретным задачам (складские операции, обслуживание клиентов, интерактивные выставки) становится быстрее и дешевле, а значит, приближает нас к полноценным роботам общего назначения.

Подготовлено при поддержке МФТИ