福特让无人驾驶汽车和人形机器人合作送货
据IEEE Spectrum最新报道，福特公司于近日宣布其自动送货车的车队将配备一名叫Digit的人形机器人参与快递配送服务。 Digit是汽车巨头福特和Agility Robotics合作研发的人形机器人，在今年的IEEE Spectrum封面上曾有过亮相。Digit比普通机器人能完成更多的动态行为，它能同时携带20公斤的包裹爬楼梯，或行走在不平坦的路面上。 福特在Medium的一篇文章中提到，Digit能将包裹一直搬运到你的家门口，其路程覆盖自动驾驶汽车无法行驶的最后几米。
与此同时，该公司计划于2021年推出自动驾驶汽车服务。
一、自动驾驶汽车作为Digit基站，为机器人运行带来优势
其实，Digit并非完全自主运行，而是驾驶员通过远程命令进行操作，如“走到这个位置”，“爬楼梯”和“放下盒子”等指令。
IEEE Spectrum表示，在Digit的快递配送测试期间并未有站不稳倒下的情况。
当然，对于Digit来说，更大的挑战则是需要良好地处理配送路上所遇到的各类房屋及路况，包括倾斜的路面、不同类型的楼梯、杂草丛生的院子、大门和宠物、儿童等障碍物。
送货时，Digit将搭载在福特自动驾驶汽车的后面，每一站都能自主地进行包裹配送。
实际上，将汽车作为Digit的基站有着各种优势。
一方面，自动驾驶汽车配备的传感器和电脑比Digit本身携带的要更强大，使它能依靠车辆为自己的电池充电，还能感知、计算以及连接资源。这也是为何与大多数大型机器人相比，Digit使用的电池体积要小得多。因为它每次送货只需几分钟便可返回基站，能在到达下一个包裹站点前在车内进行充电。
另一方面，Digit配备了几个立体声摄像头和激光雷达，能与配套的快递系统（robovan）一同协作，将分发快递所需经过的路径进行绘图和规划。因此，Digit能上下台阶并避开障碍物。
一则来自Medium的帖子说到，Digit在基本环境下本身就具有足够的感知能力来行动。如果遇到意想不到的障碍，它可以将图像发送回汽车基站让其找出解决方案。
另外，汽车基站还可以将障碍信息发送至云端，请求其他系统帮助Digit进行导航，提供多层次的辅助。同时，汽车基站还能保持机器人行动的轻盈与灵活。
二、对话Agility Robotics首席执行官：详解Digit特性
对于Agility来说，与福特合作是一个重要的里程碑。正如Agility首席技术官Jonathan Hurst所说，物流行业是公司将腿式机器商业化的设想领域之一。
为了更进一步了解Digit以及它的其他特性，IEEE Spectrum特别采访了Agility Robotics的首席执行官Damion Shelton。
IEEE Spectrum：Digit自主导航卸载包裹所需的传感器和计算非常有趣，您能详细解释下机器人和自动驾驶汽车的具体分工吗？
Damion Shelton：具体的分工还有待商榷，但基本的逻辑是让机器人运行它需要实时处理的任务，其他任务则交由远程操控人员来完成。而机器人需要处理的主要包括脚步放置、低级姿势控制、先前训练RL行为的执行以及3到5步的路径规划。
汽车的任务是关于地图的存储和检索、RL行为的训练以及部署机器人时全局姿势的初始化。另外，全局姿势初始化实际上是汽车最重要的任务之一。如果不设置此任务，Digit每次行动就需要重新建立一个当地的世界模型。
IEEE Spectrum：拥有机械地穿越半结构化地形能力的人形机器人，往往与能够在没有人类监督下可靠运行的人形机器人相比有较大差距。您将如何培养在实际使用中部署Digit的信心？您需要解决的最大挑战是什么？
Damion Shelton：我们预计在相当长的一段时间内都不会在没有人类监督的情况下运作Digit。但这种形式会随着时间的推移而放松。最初，我们期望在机器人的操作过程中有人监督。但当我们确信它在某个特定环境的运作性能可靠后，会采用中央监视代替直接监控。但这个过程至少需要几年时间。
从机器人的数据收集、硬件和软件的持续改进这个条件来看，在不久的将来需要监控的内容并不是它会产生的损害，而是在机器人与人类的协作应用过程。例如，机器人是送货司机的人工助手，它能让人类参与部分工作的额外成本接近于零。
IEEE Spectrum：Digit可能不得不与各种不确定的、动态的障碍物进行交互，比如人或宠物。当存在这种不可预测的边缘情况时，它能拥有多少可靠的自主权？
Damion Shelton：从我们测试过的十到数百个机器人来看，我们的方法是规避无法处理的边缘情况，并允许其中存在一些不确定性，以保持我们的研发继续进行。
虽然我们无法处理早期存在的大多数问题，但我们并不认为这是障碍。对将从2020年初开始的前12到18个月的测试，我们期望能预先映射和限定所有的操作环境。这并不是为了将边缘情况的难度降到最小，因为现实世界总是充满着挑战。
尽管目前我们还没有确切的解决方案，但也希望Digit能尽快地在现实生活中实践运作，以便我们收集更多关于难题的数据。
IEEE Spectrum：Digit能否直接与人类互动？这些互动会是什么样的？
Damion Shelton：除了与Digit移动性相关的问题外，我们并不特别关注人机交互。因为在一个完美的环境中，Digit的适应过程和互动行为主要是通过非语言的方式。
你可以通过行人的姿态、步态动力等心理模型知道他们会不会撞到你。对于这些动态我们有很多想法，但并不打算将Digit变成一个机智健谈的“人”。因此，Digit的配置将会有一个扬声器和一个灯光显示器，两者都可以用来向外界提供最低限度的反馈。
IEEE Spectrum：这是您在设计Digit时想到的应用程序吗？您还希望Digit做些什么？
Damion Shelton：是的，在一定程度上，我们认为Digit在早期的最佳市场是物流领域。这个市场需要腿的灵活性，而不需要超级先进的AI、FDA认证或存在恶劣的工作环境。
快递服务是一个庞大且快速发展的行业，这也使我们从一开始就关注到它。机器人通常从事许多“枯燥、肮脏、危险”的工作，非常具有挑战性，但工作量相对较小。
多年来，人们一直将双腿视作灾难恢复、搜索和救援等方面的工具，但这些环境都极具挑战性。同时，这方面的商业案例很难从一开始就合理化。
但如果我们能拥有一支Digit队伍，通过在大型环境中进行学习和训练，并有一定规模的商业部署和成本，那么我们在专业市场中提供有竞争力产品的可能性会大幅度增加。
文章来自：IEEE Spectrum
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