211service.com
Tre frågor till iRobots CTO Paolo Pirjanian
Tack vare iRobot verkar idén att låta en robot dammsuga dina golv inte längre vara futuristisk – företaget har nu sålt mer än 10 miljoner av sina Roombas runt om i världen. Men det mesta hushållsarbetet är fortfarande långt bortom kapaciteten hos någon robot på marknaden. Ingenjörer i iRobots FoU-labb hoppas kunna ändra på det genom att utveckla teknologi som gör det möjligt för robotar att förstå och interagera med sin miljö. Bolagets tekniska chef, Paolo Pirjanian , träffades med MIT Technology Review Tom Simonite förra veckan för att förklara.
Du säger att du vill att robotar ska ta på sig fler uppgifter i hemmet. Vilken teknik måste du utveckla för att göra det?
Den felande länken inom robotik är lågkostnadsmanipulation. Manipulation är mest framgångsrik inom industrin där de använder motorer med mycket hög precision och stela länkar mellan allt och gripdon som inte skulle vara säkra i hemmet. Låg kostnad betyder tiotusentals dollar [i den världen]. Vi arbetar med att göra manipulation mycket billigare, till exempel genom att använda plastdelar, inte stål, som tål mindre precision (se Cheaper Joints and Digits Bring the Robot Revolution Closer).
Navigering är också ett nyckelområde, eftersom det tillåter robotar att röra sig fritt och intelligent. I konsumentutrymmet är det toppmoderna Northstar, som används av vår Braava robot . Den projicerar infraröda fläckar på taket som fungerar som vägledningsmarkörer. Nästa generation som vi arbetar med använder en kamera kombinerad med tröghetssensorer som i en mobiltelefon. Den använder foton som landmärken för navigering, och som kan sträcka sig till större områden, även utomhus.
Vi får också hjälp av tillgången på billiga 3D-sensorer. Om du kombinerar foton med en 3D-karta över ett rum får du något som en CAD-modell eller en videospelsmiljö. Det kan möjliggöra mer autonomi för en robot eftersom den kan förstå saker som var en dörr eller stolsben är; det skulle kunna tillåta robotar att förstå miljön ända ner till nivån för enskilda objekt. Den typen av kartor ger också ett gemensamt språk för roboten och människan att prata igenom. Jag kan säga: Håll dig utanför det här rummet, torka köket på tisdagar, eller till och med hitta den här boken.
Kan du verkligen göra robotar smarta nog att göra det?
En högfientlig karta kommer att kräva mycket lagring. Och det är inte möjligt att tänka ut ett system som låter en robot förstå hundratusentals objekt. Men molnet kan ha all den kunskapen. En robot kan använda molnet för att börja lära sig saker om sin miljö. Till exempel är det här föremålet en kopp och därför måste jag ta tag i det så här; det ser ut som om det är glas så jag måste greppa det tillräckligt hårt så att det inte glider men inte för hårt så att det går sönder.
Vad kan robotar byggda med denna teknik göra i våra hem?
De är mest värdefulla för vad man kan kalla sysslor – saker som vi måste göra om och om igen. Konsumentforskning säger oss att tvätt är den främsta hushållsuppgiften som människor lägger sin tid på, så en tvättrobot skulle vara överst på listan. Men det är en väg bort. Innan dess kanske vi tittar på att flytta från Roomba till andra ytor och saker som vi måste rengöra – till exempel fönster eller badet och duschen. Genom vår statliga och försvarsverksamhet har vi stor erfarenhet av saker som fungerar i tuffa utomhusmiljöer, så ni kan tänka er att vi går in på bakgården.
Om du tittar på vår företagstelefonkonferensrobot Ava, som kan navigera på egen hand, kan du också föreställa dig en robot som du använder för att hålla kontakten med eller hjälpa och övervaka människor på väg till deras hem. Om jag hade en mormor som bodde i Florida och inte hade hört från henne, skulle jag kunna be roboten att hitta henne och ringa mig så att jag kan hjälpa till. Eller kanske en sjukvård gör det.