靈巧的機器人可加速電子商務推進
2019/02/22 @國際
摘要
加州大學柏克萊分校找出機器人在不經過培訓的情況下掌握各種物體形狀的新技術，未來可能改善機器人對於從物品中找出被遮蔽的標的物、透明物件、多孔物品等難以辨識的物件。農產品比工業產品形狀與規格更為複雜，若要運用此技術，仍需多項測試觀察之。
示意圖
近年來，隨著網際網路逐漸發達，於線上交易的電子商務也蓬勃發展，電子商務具有方便、快速交易、無營業時間限制、節省實體店面成本等優勢，因而吸引大量商機。為了迅速滿足大量訂單，商家也需要準備大型倉庫以儲備足夠的庫存量，在此同時也衍生人力短缺的現象，然而電子商務在零售業中的比例仍在持續成長，許多企業也逐漸考慮使用機器人化解人力不足所造成的限制。
現今的機器人技術多半只能以特定手勢或吸盤等構造抓取物品，一但改變目標物的外型，機器手臂的掌握力就會下降。當線上訂單完成時，商家需要在倉庫中搜尋並取出儲藏的貨品，但是倉庫中的物品形狀複雜，不利於使用單一的機器手臂抓取和移動，且訓練機器學習也是一大問題。
為了改善抓取的活動性，可能會在機器手臂上裝配多種吸盤或夾具，故訓練機器人辨識物品並採用適合的工具成功拿取，是需要突破的重點。加利福尼亞大學柏克萊分校(University of California, Berkeley)的工程師提出了新技術，可以使機器人在不經過培訓的情況下掌握各種物體形狀。
研究團隊採用Dexterity Network(Dex-Net)4.0系統與類神經網路Improved GQ-CNN，並通過多達五十種不同的物品和ABB YuMi機器人進行測試，探究機器人在箱子當中拿取物品的效率，實驗顯示可成功改進機器人抓取物品的可靠性(reliability)。未來可能會改善機器人辨識困難的部分，包括從物品堆中找出被遮擋的目標物、透明物件、多孔和包裝鬆散的物體。【延伸閱讀】日本超級農機提升飛驒牛生產力
現在電子商務熱潮也逐漸帶動農產品於網路販售，農委會也設立農產品電子商務推動小組，積極推動臺灣農產品電子商務；而農產品比起工業產品的形狀、規格更為複雜，若要運用相關技術於農業電商平台，還須經過多項測試。
資料來源
文章摘譯
