211service.com
Robot robi inwentaryzację
Niska postać pełzająca ostatnio po sklepie na kampusie Carnegie Mellon University w bluzie z kapturem nie jest jakimś złodziejem sklepowym, ale robotem dokonującym inwentaryzacji. Andyvision, bo tak się nazywa, skanuje półki, aby wygenerować interaktywną mapę sklepu w czasie rzeczywistym, którą klienci mogą przeglądać na ekranie sklepu. W tym samym czasie robot przeprowadza szczegółową kontrolę zapasów, identyfikując każdy przedmiot na półkach i ostrzegając pracowników, jeśli zapasy są niskie lub jeśli przedmiot został zagubiony.
Sklep bot: Robot inwentaryzacyjny (w bluzie z kapturem) skanuje półki w sklepie CMU.
Prototyp toczy się po podłogach sklepu od połowy maja. Ten wtorek, Priya Narasimhan , profesor CMU kierujący Centrum nauki i technologii Intel w dziedzinie obliczeń wbudowanych , zademonstrował system uczestnikom wydarzenia Intel Research Labs w San Francisco.
Podczas swoich obchodów robot wykorzystuje kombinację algorytmów przetwarzania obrazu i uczenia maszynowego; baza danych obrazów 3D i 2D prezentujących stan magazynowy; oraz podstawową mapę układu sklepu – na przykład, gdzie są ułożone koszulki i gdzie mieszkają kubki. Robot posiada czujniki zbliżeniowe, dzięki czemu na nic nie wpada.
Żadna z technologii, których używa, nie jest sama w sobie nowa, mówi Narasimhan. To połączenie różnych typów algorytmów działających w systemie o niskim poborze mocy sprawia, że system jest wyjątkowy. Mapa wygenerowana przez robota jest wysyłana do dużego systemu z ekranem dotykowym w sklepie, a lista inwentaryzacyjna w czasie rzeczywistym wysyłana jest do personelu noszącego iPada.
Robot używa kilku różnych sztuczek do identyfikacji przedmiotów. Wyszukuje kody kreskowe i tekst; i wykorzystuje informacje o kształcie, rozmiarze i kolorze obiektu w celu określenia jego tożsamości. To wszystko są dość konwencjonalne zadania związane z komputerową wizją, mówi Narasimhan. Ale robot identyfikuje również przedmioty na podstawie informacji o strukturze sklepu, a przedmioty przynależą do siebie. Jeśli niezidentyfikowane, jasnopomarańczowe pudełko znajduje się w pobliżu wybielacza Clorox, wywnioskuje to, że pudełko jest detergentem Tide, mówi.
Grupa Narasimhana opracowała system po przeprowadzeniu wywiadów z detalistami na temat ich potrzeb. Sklepy tracą pieniądze, gdy kończą się na popularnym produkcie, a gdy klient odstawia słoik salsy na półkę z detergentami, gdzie nie znajdzie go ktoś, kto chce go kupić; lub gdy klienci pytają, gdzie coś jest, a urzędnicy nie wiedzą. Jak dotąd wydaje się, że zrobotyzowany system inwentaryzacji pomógł zwiększyć wiedzę personelu o tym, gdzie wszystko się znajduje. Jesienią Narasimhan spodziewa się dowiedzieć się, czy zaoszczędził również pieniądze w sklepie.
Narasimhan uważa, że komputerowe systemy inwentaryzacji będą łatwiejsze do wdrożenia niż bezprzewodowe tagi RFID, które nie działają dobrze w sklepach z metalowymi półkami i muszą być przymocowane do każdego elementu, często ręcznie. Komputerowy system wizyjny nie musi być noszony na robocie; tę samą pracę mogłyby wykonać kamery zamontowane w każdym korytarzu sklepu.
Ruzena Bajcsy , profesor Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, który zajmuje się badaniem wizji komputerowej i robotyki, mówi, że inni pracują nad podobnymi zautomatyzowanymi systemami inwentaryzacji. Jak mówi, największym wyzwaniem dla takiego systemu jest to, czy poradzi sobie z różnymi rodzajami oświetlenia i przystosuje się do różnych środowisk.
Po wstępnym teście w kampusowym sklepie, mówi Narasimhan, system Carnegie Mellon zostanie przetestowany w kilku lokalnych sklepach w przyszłym roku.