अमेज़ॅन के डिलीवरी रोबोट आपके फुटपाथ को कैसे नेविगेट करेंगे

इस साल की शुरुआत में, अमेज़न ने अपने स्काउट फुटपाथ डिलीवरी रोबोट की घोषणा की। उस समय, विवरण विरल थे, केवल इस तथ्य को छोड़कर कि कंपनी ने वाशिंगटन राज्य में एक पड़ोस में डिलीवरी करना शुरू किया था। आज, अमेज़ॅन के पुनः: मंगल सम्मेलन में, मैं शॉन स्कॉट के साथ बैठ गया, जो स्काउट के प्रभारी वीपी थे, इस बारे में बात करने के लिए कि उनकी टीम ने रोबोट कैसे बनाया, यह कैसे अपना रास्ता खोजता है और इसका भविष्य कैसा दिखता है।

ये अपेक्षाकृत छोटे नीले रोबोट जल्द ही आपके पास एक फुटपाथ पर घूम सकते हैं, हालांकि अब तक, अमेज़ॅन इस बारे में बात करने के लिए बिल्कुल तैयार नहीं है कि यह अपने एकल पड़ोस से अन्य क्षेत्रों में कब और कहाँ अपने नेटवर्क का विस्तार करेगा।

"पिछले दशक के लिए, हमने कार्गो विमानों और डिलीवरी वैन, पूर्ति केंद्र रोबोटों में अरबों डॉलर का निवेश किया है, और अंतिम अवकाश अवधि के दौरान, हमने प्राइम फ्री शिपिंग के साथ एक अरब से अधिक उत्पादों को भेज दिया," स्कॉट ने मुझे बताया। ग्राहक की मांग को पूरा करने के लिए हमें जल्दी और कुशलता से बढ़ने में मदद करने के लिए इस डिलीवरी नेटवर्क में एक और नया, अभिनव, सुरक्षित और स्थायी समाधान लाने के लिए अमेज़न स्काउट के वीपी के रूप में यह मेरा काम है। "



वर्तमान में, अमेज़ॅन के परीक्षण में, रोबोट हमेशा मानव सहायकों के साथ होते हैं। वे सहायक - और वे शायद कुछ हद तक रोबोट डॉग वॉकर की तरह दिखते हैं क्योंकि वे पड़ोस से गुजरते हैं - वर्तमान में वे हैं जो अपने गंतव्य पर पहुंचने पर पैकेज को रोबोट से बाहर ले जा रहे हैं और इसे ग्राहकों के दरवाजे पर डालते हैं। अभी के लिए, इसका मतलब यह भी है कि ग्राहकों को घर नहीं रखना है, हालांकि संभावना है कि एक बार यह परियोजना अधिक उपयोगकर्ताओं के लिए रोल आउट हो जाएगी।

अब, जब यह डिलीवरी करने के लिए तैयार हो जाता है, तो अमेज़ॅन एक बड़ी वैन को पड़ोस में ले जाता है और स्काउट रोबोट वहां से चले जाते हैं और जब वे काम करते हैं तो वापस लौट जाते हैं। स्कॉट यह नहीं कहेंगे कि रोबोट कितनी दूर तक यात्रा कर सकते हैं, लेकिन यह मानना ​​उचित है कि वे आसानी से एक या दो मील तक जा सकते हैं।

जैसा कि हमने इस वर्ष की शुरुआत में सीखा, अमेज़ॅन ने कार्यक्रम को किकस्टार्ट करने के लिए एक छोटा सा अधिग्रहण किया, लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि यह अब घर में लगभग सभी काम करता है, जिसमें रोबोट का निर्माण और संयोजन करना और इसके लिए सॉफ्टवेयर लिखना शामिल है।

"स्काउट के लिए, हम वास्तव में औद्योगिक डिजाइन से वास्तविक हार्डवेयर, मैकेनिकल, इलेक्ट्रिकल, सॉफ्टवेयर, सिस्टम, निर्माण और संचालन के लिए संपूर्ण विकास के मालिक हैं," स्कॉट ने कहा। "यह वास्तव में हमें वह सब कुछ नियंत्रित करने में मदद करता है जो हम कर रहे हैं।" अंत-से-अंत नियंत्रण होने से टीम को तेजी से पुनरावृति करने में सक्षम बनाता है।

टीम ने स्काउट के पहियों का परीक्षण करने के लिए एक रिग का भी निर्माण किया और इस प्रक्रिया में, सीखा कि पहियों की सामग्री वास्तव में लंबे समय तक दैनिक फुटपाथ ड्राइविंग की कठोरता से बचने के लिए बहुत नरम थी।



अपने प्रयोगशालाओं के अंदर, टीम ने वास्तविक दुनिया के परीक्षण के लिए एक फुटपाथ का वातावरण भी बनाया और वास्तविक दुनिया में अधिकांश प्रारंभिक प्रशिक्षण किया, लेकिन अब सिमुलेशन के साथ काम करने पर भी काफी निर्भर करता है। वास्तव में, चूंकि मूल रूप से फुटपाथों को नेविगेट करने के लिए कोई नक्शे नहीं हैं, इसलिए टीम को हर उस पड़ोस के अपने नक्शे बनाने पड़ते हैं, जिसमें वह जाता है और फिर अपने सिमुलेशन में इस अत्यधिक विस्तृत नक्शे का उपयोग करता है।

यह महत्वपूर्ण है, स्कॉट ने उल्लेख किया है, क्योंकि केवल खेल के दोहराव वाले एक खेल इंजन का उपयोग करना रोबोट को ट्रैक पर रखने वाले एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त नहीं होगा। उदाहरण के लिए, आपको वास्तविक दुनिया की बनावट की आवश्यकता है।

"हमने एक सिंथेटिक दुनिया के निर्माण के बारे में सोचा था, लेकिन यह पता चलता है कि सिंथेटिक दुनिया का निर्माण वास्तविक दुनिया की नकल करने की तुलना में बहुत कठिन है," स्कॉट ने कहा। "तो हमने असली दुनिया को कॉपी करने का फैसला किया।" उन्होंने मुझे एक सिमुलेशन का उपयोग करते हुए नक़ली रोबोट का एक वीडियो दिखाया, जिसमें एक मैप का उपयोग किया गया है जो कि एक बहुत ही ज़ूम-इन Google मैप्स 3 डी दृश्य जैसा दिखता है। सही नहीं है, लेकिन पूरी तरह से उचित है, सड़क पर गटर और छोटे धक्कों के नीचे जहां फुटपाथ पर दो कंक्रीट प्लेटें हैं।

यह सिमुलेशन अमेज़ॅन को सड़क पर रोबोट का परीक्षण करने के लिए टीम के बाहर जाने से पहले हजारों नकली डिलीवरी करने की अनुमति देता है। मैंने जो डेमो देखा, उसमें रोबोट के पास बाधाओं को पार करने, बिल्लियों को पार करने और अपने गंतव्य तक पहुंचने के लिए रुकने का कोई मुद्दा नहीं था। जीपीएस डेटा (जब उपलब्ध हो) और अत्याधुनिक मशीन-लर्निंग तकनीकों के साथ संयुक्त विस्तृत नक्शे और अपने परिवेश के उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेजरी के संयोजन के लिए यह संभव है।

एक बार जब यह बाहर हो जाता है और इसके बारे में, हालांकि, रोबोट को तत्वों का सामना करना पड़ेगा। यह निर्विवाद है, कुछ आप ऐसी कंपनी से उम्मीद करेंगे जो सिएटल में स्थित है, और यह सुनिश्चित करने के लिए चारों ओर सेंसर लगे हैं कि यह दोनों फुटपाथों पर अपना रास्ता पा सकता है जो अक्सर बाधाओं से भरे होते हैं (सोच कचरा दिन) और उत्सुक बिल्लियों से भरा होता है कुत्ते की। रोबोट के आसपास कैमरों और अल्ट्रासोनिक सेंसर की एक सरणी है, जिनमें से सभी का मूल्यांकन तब मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के एक सेट द्वारा किया जाता है जो इसके पथ को प्लॉट करने में मदद करते हैं।

स्कॉट ने कहा, "हम मजाक में फुटपाथ को वाइल्ड वेस्ट बताते हैं।" "हर फुटपाथ एक हिमपात का एक खंड है और हर पड़ोस हिमपात का एक संग्रह है।"



कभी-कभी, रोबोट को फुटपाथ से भी भटकना पड़ता है, केवल इसलिए कि यह अवरुद्ध है। उन मामलों में, यह सड़क पर ड्राइविंग का विकल्प चुनेगा। यह कुछ स्थानीय कानून है