科学探索|机械手设计与人工智能和机器视觉相结合让机器人有更好的动作机械手设计与人工智能和机器

【科学探索|机械手设计与人工智能和机器视觉相结合让机器人有更好的动作】麻省理工学院校友创办的RightHand Robotics公司开发了在仓库环境中更加可靠和适应性强的拣选机器人。对大多数人来说，识别一个物体、捡起它并把它放在其他地方的任务是微不足道的。对于机器人来说，它需要最新的机器智能和机器人技术才能完成这一操作。

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这就是麻省理工学院的附属公司RightHand Robotics在其机器人取件系统中的内容，该系统将独特的抓手设计与人工智能和机器视觉相结合，帮助公司对产品进行分类，并将订单商品送出仓库。
RightHand机器人公司正在帮助企业应对改变零售业务的两个广泛趋势。一个是电子商务的爆炸性增长，这在COVID-19大流行期间大大加速了。另一个是向及时库存处理的转变，即药店、杂货店和服装公司根据当天或本周的采购情况重新进货，以提高效率。
机器人机队阵容还收集数据，帮助RightHand Robotics公司随着时间的推移改进其系统，并使其能够学习新的技能，如更温和或精确的放置。过程和性能数据反馈到公司的机队管理软件中，该软件可以帮助客户了解他们的库存如何在仓库中移动，并确定瓶颈或质量问题。电子商务公司可以修改或检修整个仓库的操作流程，而不是只看单一操作的性能，目标是在可行的情况下尽可能地消除上游的变异性，使之成为一个更简单、更精简的过程。

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RightHand机器人公司的大量员工和领导层都来自麻省理工学院。麻省理工学院的研究人员也占了许多早期客户，他们购买了奥德纳的团队在DARPA计划期间发明的部件。RightHand Robotics解决方案的核心是使用机器视觉和智能抓手的想法，使拣件机器人更具适应性。这种组合也减少了运行机器人所需的培训量，使每台机器都具备该公司所称的手眼协调能力。
RightHand机器人公司还利用一种臂端工具，将吸力与新颖的欠驱动手指结合起来，Odhner说，这使机器人比仅仅依靠吸盘或简单的夹持器的机器人更具灵活性。
机器人收集的数据也被用来随着时间的推移提高可靠性，并为客户阐明仓库运作情况。如果吞吐量得到改善，仓库管理可以发展成为一个更大的行业。更多的自动化履行中心提供了改进的措施，以保护工人的健康和安全，如符合人体工程学的工位，货物被带到工人的专门任务和增加社会距离。最终由人担任质量控制等角色，监督机器人的系统，而不是减少仓库中雇用的人数。
今年，该公司将推出其第三版拣选机器人，该机器人具有标准化的集成和安全功能，试图使仓库操作员更容易部署拣选机器人。

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