4月4日，总部设在加州帕洛阿尔托市的机器人创业公司Kinema Systems宣布，Kinema Pick将“成为世界上第一个针对机器人拆卸器进行自我训练、自我校正的软件方案”。 “虽然听起来信息量不足，但我们有令人信服的酷炫演示。 另外，从Kinema的联合创始人和CEO Sachin Chitta那里，我们了解了很多关于系统如何工作以及为什么重要的细节。
码垛是指从运输托盘中选择一箱材料，做一系列的事情。 例如，把它们放在传送带上。 虽然这听起来像是一个可以使用工业机械臂进行简单有效自动化的任务，但要知道，机械臂的工作之所以简单，只是一次又一次地从同一个托盘中取出同一个箱子。 电子商务公司收到的货物大小不一，装得很紧。 这对于很多机器人来说，由于可变性太多，操作起来很困难。 所以，人类必须自己做。 这样效率低下，成本高昂。
于是，Kinema诞生了。
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虽然看起来可能不像这样，但是将大小、形状、颜色各不相同的堆积如山的箱子紧密地集中在一起，是机器人选择任务时非常困难的视觉问题。 “你看起来像一个层层叠叠的箱子，就像整个巨大的箱子。 Chitta说：“很难让系统明白‘一个箱子是怎么回事，从哪里拾取什么’。 这很麻烦，是我们要解决的事。 “Kinema目前正在与美国的几家材料搬运公司合作，开始对塔式起重机进行测试。
Kinema的一部分优点是易于安装、校准和使用。 这个机器人几乎可以独立做所有的事情。 安装——视觉系统，告诉我托盘要去哪里，告诉我箱子在哪里结束。 仅此而已。 这个系统也可以进行自我训练。 Chitta向我们做了如下说明。
“我们使用物体识别方法来区分各种箱子。 最典型的做法是首先训练物体识别系统。 给你很多样本，‘这是一个箱子，这是另一个箱子。 ’我们的系统经过自我训练，不需要人工训练步骤。 它起源于零度基点，不知道箱子是什么。 捡到箱子的时候，他训练了自己。 第一次拾取箱子时，创建一个关于箱子看起来像什么的模型，然后使用该模型来加速下一个箱子的识别。 也不需要训练移动方法，可以独立制定计划。 “”
据Chitta先生说，最困难的部分是第一次捡箱子。 因为这是重点，所以紧密包装并放置在托盘上的箱子最难相互区分。 处理完一个箱子后，并且箱子被取下后，堆栈区域有空的区域，因此更容易识别其他箱子。 那么，Kinema是如何从托盘中选择第一个箱子的呢？ Chitta先生说：“这是我们唯一的秘方。 ”，但他继续告诉我，任何看过这个系统现场直播的人都可以理解发生了什么。 他能给的提示都是“这是运动和感知的结合”，所以我们得到的最好的推测是轻轻按下机器人堆积的箱子看看发生了什么。 无论如何，他们答应给我们提供展示整个过程的视频。
那么，这能起到多好的作用呢？ 简短的回答是，从完全混乱的托盘中选择箱子，放在传送带上的一组人员，每人平均需要6秒。 但是，Kinema更快，没有停止工作。
2013年，有一个视频展示了另一个机器人的卸垛技术，它是工业机器人。 这家公司是机器人开发公司Willow Garage的衍生品，于2013年12月被谷歌收购。 我们注意到了它的相似性，所以我问了Chitta Kinema Systems公司做的事情有什么不同。 他指出了其独特之处。 仔细观察，IPI机器人选择的箱子没有堆起来。 箱子之间有一个小间隙，这些箱子不是同一类型的。 相比之下，这简化了3D传感器的筛选任务。 但是，真正的调色板却不是这样。 塞得很紧，所有的箱子看起来总是一样的。 据Chitta先生说，Kinema被设计成在任何结构中都可以发挥作用，促使其成为实用的工业产品。
Chitta和Dave Hershberger共同创立了Kinema，在Willow Garage和斯坦福大学国际研究院进行了长时间的机器人研究。 Chitta领导着手臂导航、ROS运动规划APP (moveit )、ROS控制包等许多核心ROS移动组件的开发。 Chitta说：“基本上，我们现在在ROS上看到的操作材料都来自我或我的小组。 “Hershberger致力于rviz工具(机器视觉)的开发，以及ROS堆栈导航。
自从用SRI开发的软件平台被Verb Surgical许可以来，Chitta和Hershberger发现许多行业的用户使用了协助开发的开源工具，在工业上开发了最终用户APP Kinema Systems将适时诞生，探讨使用机器人操作系统解决常见工业问题的机会。 Kinema Pick是他们的第一次尝试。
随机选择是个难题，不仅仅是码垛领域。 并且Chitta先生说，Kinema也着眼于橱柜的出入等。 基本上，无论在哪里得到随机配置的很多东西，都有必要使用机器人高效且可靠地选择那些东西。 目前，他们专注于码垛测试，并期待测试阶段完成后，业务系统集成商能在年底投入使用。
本文由IEEE Spectrum撰写，作者： Evan Ackerman； 机器的心编译，参与： wwdyet，jydbm