|Aktuality|Zajímavosti|Menu

Amazon řeší skladování pomocí robotů

2023/ 28.02.
Ukládání položek do skladových zásobníků vyžaduje chytrý hardware. A pokud zrovna takový není na trhu, je nejlepší cestou vyvinout si ho k obrazu svému, což je i případ nových robotizovaných systémů, které nastoupily do služeb společnosti Amazon a jsou z velké části dílem její dceřiné firmy Amazon Robotics & AI.

Když je řeč o manipulačních robotech ve skladech, je to téměř vždy v souvislosti s vychystáváním. Tedy o uchopení jedné položky z přihrádky položek a následném vložení této položky do jiné přihrádky, kde může jít směrem k vytvoření zákaznické objednávky, uvádí server IEEE Spectrum popisující nové trendy v oblasti logistické robotiky na příkladu společnosti Amazon.

Vybrat jeden předmět ze změti předmětů může být pro roboty složité (zvláště když počet různých předmětů může být v milionech). Ale i když problém rozhodně ještě není definitivně vyřešen, v dobře strukturovaném a optimalizovaném prostředí jsou roboty v tomto druhu operací už docela dobré. Vytvoření takovéhoto funkčního systému však rozhodně není jednoduchá záležitost – zejména pokud jde o snahu integrovat roboty do prostředí optimalizovaných pro lidi.

Od vychystávání k ukládání

Amazon se zaměřuje na roboty, kteří dokážou vybírat předměty už řadu let, a nedávno představil systém Sparrow, který popisuje jako „první robotický systém ve svých skladech, který dokáže detekovat, vybírat a manipulovat s jednotlivými produkty v inventáři“.

Sparrow má k dispozici koše, resp. boxíky, které mu usnadňují práci, obdobně jako je tomu v dalších vysoce automatizovaných skladech s robotickými vychystávacími systémy. Ty obsahují buď pouze identické položky, nebo několik různých položek, jež pomáhají vychystávacímu robotu. Bylo však potřeba vyřešit i další klíčovou operaci – ukládání, což je v podstatě provádění úkolu vychystávání v opačném směru, tzn. způsob, jakým se položky dostávají do skladového workflow Amazonu. Jenže zatímco při ukládání jde spíše o to, jak si udělat v koši místo a jak do něj vložit předmět, výběr je trochu těžší disciplína. Pro vychystávání je nutné položku správně identifikovat. Když se přihrádka objeví, systém musí být s pomocí strojového učení a počítačového vidění schopen najít ve změti různých objektů ten správný.


Nástroj na konci ramene (EOAT) je klíčovou součástí ukládacího robota, Foto: Amazon.

Je důležité pochopit rozdíl mezi pracovními postupy přátelskými k robotům, které obvykle vidíme u robotů na vychystávání přihrádek, a způsobem, jakým je ve skutečnosti provozována většina skladů Amazonu, kde většinu složité manipulace provádějí lidé.

Pohonné jednotky Amazonu jsou mobilní roboty s nahoře umístěnými policemi (tzv. pody), jež se autonomně pohybují kolem lidí, kteří vybírají položky z regálů a vytvářejí objednávky pro zákazníky. Lidé ukládající věci na mobilní police Amazonu, tak činí náhodným způsobem, aby co nejefektivněji maximalizovali prostor. Zní to neintuitivně, ale ve skutečnosti to dává velký smysl, konstatuje Aaron Parness, senior manažer aplikované vědy ve společnosti Amazon Robotics & AI.

Musí posloužit lidem i robotům

Způsob, jakým jsou produkty Amazonu uloženy v automatizovaných skladech, je ale nekompatibilní s většinou současných robotů na ukládání a výběr z košů. Kromě potřeby opatrně manipulovat se změtí předmětů, aby se vytvořilo místo v koši, je nutné se také vypořádat s ochrannými elastickými pásky, které fixují objekty v boxu, ale překážejí při manipulaci a vizualizaci a robot musí dokázat uchopit předmět, který má být uložen a manipulovat s ním. Bylo proto potřeba vyvinout hardware a software, který by dokázal problém vyřešit.


Robot si dělá místo v přihrádce, Foto: Amazon.

Na straně hardwaru je proto systém háčků, který zvedá elastické pásky z cesty, aby byl zajištěn přístup ke každému zásobníku. Hardwarová část je ztělesněna v nástroji na konci ramene (EOAT), který se skládá ze dvou dlouhých lopatek. Ty mohou předmět jemně zmáčknout, aby jej zvedly s dopravníkovými pásy na jejich vnitřních plochách, aby předmět vhodily do koše. Prodloužitelná tenká kovová stěrka může jít do koše před lopatkami a v případě potřeby posouvat předměty, aby se uvolnilo místo. Další EOAT představují otočné hliníkové čelisti, které nabírají předměty z dopravníku a přemísťují je do boxů. Aby bylo možno tento specializovaný hardware používat, vyžaduje to velmi složitý software, protože systém musí být schopen vnímat položky v koši, odhadnout vlastnosti každé položky, zvážit způsoby, jakými je možné tyto položky bezpečně posouvat, aby se maximalizoval dostupný prostor v koši na základě předmětu, který má být uložen, a pak provádět správné pohyby. Identifikací a následným zřetězením řady pohybových primitiv byli vědci Amazonu schopni dosáhnout úspěšnosti (v laboratoři) lepší než 90 %.

Po letech vývojové práce a laboratorních experimentů systém funguje natolik dobře, že prototypy ukládají skutečné položky inventáře v distribučním centru Amazonu ve státě Washington. Cílem je umět uložit 85 % produktů, které má Amazon na skladě (což jsou miliony položek), protože systém lze nainstalovat v rámci stejného pracovního postupu, jaký používají lidé. Pokud úkol nezvládne automatický systém, prostě jej předá lidskému pracovníkovi. Ale i tak umožňuje lidskému personálu výrazně odlehčit.

Pomáhá i 3D vidění a AI

Systém, do kterého jsou roboty začleněny, má inventář toho, co je v koších, a spoustu informací o každé z těchto položek. K dispozici je samozřejmě i 3D reprezentace ze systému vnímání. Práci automatického zakládacího a vychystávacího systému lze přirovnat ke známé počítačové hře Tetris, založené na skládání vzájemně kompatibilních tvarů pro co nejefektivnější využití dostupného prostoru.


Příprava položky robotickým manipulátorem, Foto: Amazon.

Konfigurace položek v každém zásobníku je však velmi náročná. Pokud je potřeba uložit stejných pět věcí: míč, plyšáka, tričko, džíny a SD kartu a 100krát je vložíte do koše, v každém z těch 100 případů budou vypadat jinak. Na druhou stranu se objeví i objekty a konfigurace, které mohou vypadat velmi podobně. Pokud máte červené džíny nebo červené tričko a červené tepláky, systém vnímání je nedokáže přesně rozlišit. Navíc je nutné myslet i na potenciálně škodlivé předměty – algoritmus tak rozhoduje, které předměty by měly jít do kterých přihrádek a jaká je jistota, resp. pravděpodobnost úspěšného naskladnění, a také, jaké je riziko, že by mohlo při obracení předmětů nebo jejich zmáčknutí dojít k jejich poškození.

Tady přichází na řadu manipulace založená na kontaktech, protože další klíčovou věcí ve skladu je rychlost – uložení jedné položku za hodinu nemůže být efektivní. Je potřeba vysoká frekvence, smyčka založená na využití senzorů, a spoustu plánování pohybu, při nichž je však potřeba se ujistit, že je možné je provádět bez poškození předmětů.

Klíčem je optimalizovaný EOT

Koncový efektor je poměrně specializovaný, v oblasti EOT dominuje spousta přísavek, různé typy úchopů apod. Amazon však stál před úkolem, jak použít předmět, který EOT svírá, k manipulaci s ostatními předměty, které jsou v koši, resp. úložném či přepravním boxu. Jako použitelné řešení se nakonec ukázal „pádlový“ přístup, hliníková lopatka a možnost předmět „zapouzdřit“ pomocí manipulačních kleštin, což poskytlo šest stupňů volnosti kontroly nad předmětem. Také zajišťuje, že uchopovač nepůjde do nežádoucích prostor, a zároveň nabízí známý technický povrch na něm, přičemž lze jen obecně předvídat tuhost nebo kontaktní vlastnosti předmětů, které jsou v koši. To však představovalo i nový problém, protože při jejich použití bylo potřeba předmět upustit a pak se ho pokusit zároveň zatlačit, což se však podařilo úspěšně vyřešit.


Pohled shora na nového ukládacího robota Amazon, Foto: Amazon.

Vývojáři robotických systémů pro Amazon si uvědomili, že koncový efektor ve skutečnosti zabírá hodně místa v koši, přičemž snahou je tyto koše pokud možno efektivně zaplnit. Proto bude lepším řešením, když efektor zůstane mimo koš, ale použije „špachtli“, která bude fungovat jako vnitřní manipulátor, jednoduchý nástroj, který lze použít k tlačení, převracení či mačkání věcí.

Robotic journal