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MIT新型人工智能模型可簡(jiǎn)化機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)的操作

2024-03-05 08:59 性質(zhì):原創(chuàng) 作者:南山 來源:AGV
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美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員將人工智能緩解交通擁堵的理念應(yīng)用于解決倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人路徑規(guī)劃問題。據(jù)麻省理工學(xué)院稱,該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出一種深度學(xué)習(xí)模型,它可以比典型的強(qiáng)隨機(jī)搜索方法快近...

美國(guó)麻省理工學(xué)院(MIT)的研究人員將人工智能緩解交通擁堵的理念應(yīng)用于解決倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人路徑規(guī)劃問題。據(jù)麻省理工學(xué)院稱,該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開發(fā)出一種深度學(xué)習(xí)模型,它可以比典型的強(qiáng)隨機(jī)搜索方法快近四倍的速度為機(jī)器人解除擁堵。

在一個(gè)典型的自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)中,可能有數(shù)百個(gè)移動(dòng)機(jī)器人往返于他們的目的地,并試圖避免相互碰撞。規(guī)劃所有這些同時(shí)進(jìn)行的運(yùn)動(dòng)是一個(gè)難題。該大學(xué)的研究人員說,這個(gè)問題非常復(fù)雜,即使是最好的路徑搜索算法也很難跟上。

通過將難以解決的問題分解成更小的塊,一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以確定倉(cāng)庫(kù)中疏導(dǎo)交通的最佳區(qū)域。

在一個(gè)巨大的機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)里,數(shù)百個(gè)機(jī)器人在地面上來回穿梭,抓取物品并交付給人類工人進(jìn)行包裝和運(yùn)輸。這種倉(cāng)庫(kù)正日益成為從電子商務(wù)到汽車生產(chǎn)等許多行業(yè)供應(yīng)鏈的一部分。

然而,要讓 800 個(gè)機(jī)器人高效地往返于目的地,同時(shí)又要防止它們相互碰撞,并不是一件容易的事。這是一個(gè)非常復(fù)雜的問題,即使是最好的路徑搜索算法也很難跟上電子商務(wù)或制造業(yè)的飛速發(fā)展。

從某種意義上說,這些機(jī)器人就像試圖在擁擠的市中心穿梭的汽車。因此,一群利用人工智能緩解交通擁堵的麻省理工學(xué)院研究人員將該領(lǐng)域的想法應(yīng)用于解決這一問題。

他們建立了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)倉(cāng)庫(kù)的重要信息(包括機(jī)器人、計(jì)劃路徑、任務(wù)和障礙物)進(jìn)行編碼,并利用這些信息預(yù)測(cè)倉(cāng)庫(kù)的最佳疏導(dǎo)區(qū)域,以提高整體效率。

他們的技術(shù)將倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人分成若干組,因此這些較小的機(jī)器人組可以用傳統(tǒng)的機(jī)器人協(xié)調(diào)算法更快地解除擁堵。最終,他們的方法比強(qiáng)隨機(jī)搜索法的疏導(dǎo)速度快了近四倍。

除了簡(jiǎn)化倉(cāng)庫(kù)操作,這種深度學(xué)習(xí)方法還可用于其他復(fù)雜的規(guī)劃任務(wù),如計(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)或大型建筑的管道布線。

"我們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),它實(shí)際上適用于這些倉(cāng)庫(kù)這種規(guī)模和復(fù)雜程度的實(shí)時(shí)操作。它可以對(duì)數(shù)百個(gè)機(jī)器人的軌跡、出發(fā)地、目的地以及與其他機(jī)器人的關(guān)系進(jìn)行編碼,而且可以以一種高效的方式實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),在各組機(jī)器人之間重復(fù)使用計(jì)算。"MIT土木與環(huán)境工程(CEE)專業(yè)吉爾伯特-W-溫斯洛職業(yè)發(fā)展助理教授、信息與決策系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室(LIDS)和數(shù)據(jù)、系統(tǒng)與社會(huì)研究所(IDSS)成員凱茜-吳(Cathy Wu)說。

吳是該技術(shù)論文的資深作者,他與第一作者、電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的研究生閆中霞共同完成了這項(xiàng)研究。這項(xiàng)研究成果將在學(xué)習(xí)表征國(guó)際會(huì)議(International Conference on Learning Representations)上發(fā)表。

機(jī)器人俄羅斯方塊

從鳥瞰圖上看,機(jī)器人電子商務(wù)倉(cāng)庫(kù)的地面有點(diǎn)像快節(jié)奏的 "俄羅斯方塊 "游戲。

當(dāng)客戶下訂單時(shí),機(jī)器人會(huì)走到倉(cāng)庫(kù)的某個(gè)區(qū)域,抓起放置所需物品的貨架,然后將其交給人類操作員,由其揀選和包裝物品。數(shù)百個(gè)機(jī)器人同時(shí)進(jìn)行這項(xiàng)工作,如果兩個(gè)機(jī)器人在穿過巨大的倉(cāng)庫(kù)時(shí)路徑發(fā)生沖突,它們就可能撞車。

傳統(tǒng)的搜索算法會(huì)讓其中一個(gè)機(jī)器人繼續(xù)沿著自己的路線前進(jìn),并為另一個(gè)機(jī)器人重新規(guī)劃軌跡,從而避免可能發(fā)生的碰撞。但是,由于機(jī)器人數(shù)量眾多且可能發(fā)生碰撞,問題很快就會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

"由于倉(cāng)庫(kù)是在線運(yùn)行的,機(jī)器人大約每 100 毫秒就要重新規(guī)劃一次。也就是說,每秒鐘,一個(gè)機(jī)器人就要重新掃描 10 次。因此,這些操作必須非??焖?。"吳說。

由于在重新規(guī)劃過程中時(shí)間非常關(guān)鍵,麻省理工學(xué)院的研究人員利用機(jī)器學(xué)習(xí)將重新規(guī)劃的重點(diǎn)放在最容易發(fā)生擁堵的地方,也就是最有可能縮短機(jī)器人總行程時(shí)間的地方。

Wu 和 Yan 建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),可以同時(shí)考慮較小的機(jī)器人群組。例如,在一個(gè)擁有 800 個(gè)機(jī)器人的倉(cāng)庫(kù)中,網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)將倉(cāng)庫(kù)地面切割成更小的組,每組包含 40 個(gè)機(jī)器人。

然后,如果使用基于搜索的求解器來協(xié)調(diào)該組機(jī)器人的軌跡,它就能預(yù)測(cè)出哪一組最有可能改進(jìn)整體解決方案。

整個(gè)算法是一個(gè)迭代過程,先用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選出最有潛力的機(jī)器人組,再用搜索求解器解散該組,然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選出下一個(gè)最有潛力的組,依此類推。

考慮關(guān)系

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效推理機(jī)器人群,因?yàn)樗懿蹲降絾蝹€(gè)機(jī)器人之間存在的復(fù)雜關(guān)系。例如,即使一個(gè)機(jī)器人最初可能離另一個(gè)機(jī)器人很遠(yuǎn),但它們的路徑仍可能在行進(jìn)過程中交叉。

該技術(shù)還能簡(jiǎn)化計(jì)算,只需對(duì)約束條件進(jìn)行一次編碼,而無需對(duì)每個(gè)子問題重復(fù)編碼。例如,在一個(gè)擁有 800 個(gè)機(jī)器人的倉(cāng)庫(kù)中,要疏導(dǎo)一組 40 個(gè)機(jī)器人,就需要將其他 760 個(gè)機(jī)器人作為約束條件。其他方法則需要在每次迭代中對(duì)每組所有 800 個(gè)機(jī)器人推理一次。

而研究人員的方法只需要在每次迭代中對(duì)所有組中的 800 個(gè)機(jī)器人進(jìn)行一次推理。

"倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)大的環(huán)境,因此這些機(jī)器人組中有很多都會(huì)有一些共同的大問題。我們?cè)O(shè)計(jì)的架構(gòu)就是為了利用這些共同的信息。"她補(bǔ)充道。

他們?cè)趲讉€(gè)模擬環(huán)境中測(cè)試了他們的技術(shù),包括一些像倉(cāng)庫(kù)一樣的環(huán)境,一些帶有隨機(jī)障礙物的環(huán)境,甚至還有模擬建筑物內(nèi)部的迷宮設(shè)置。

通過識(shí)別更有效的疏導(dǎo)群組,他們基于學(xué)習(xí)的方法疏導(dǎo)倉(cāng)庫(kù)的速度比強(qiáng)大的、非基于學(xué)習(xí)的方法快四倍。即使考慮到運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的額外計(jì)算開銷,他們的方法解決問題的速度仍然快 3.5 倍。

未來,研究人員希望從他們的神經(jīng)模型中獲得簡(jiǎn)單的、基于規(guī)則的見解,因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的決定可能是不透明的,難以解釋。更簡(jiǎn)單、基于規(guī)則的方法也更容易在實(shí)際機(jī)器人倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中實(shí)施和維護(hù)。

"這種方法基于一種新穎的架構(gòu),在這種架構(gòu)中,卷積和注意力機(jī)制能夠有效地互動(dòng)。令人印象深刻的是,它能夠考慮到所構(gòu)建路徑的時(shí)空成分,而無需針對(duì)具體問題進(jìn)行特征工程。結(jié)果非常出色:康奈爾理工學(xué)院安德魯-H.和安-R.-蒂施教授 Andrea Lodi 說:"我們不僅能在求解質(zhì)量和速度方面改進(jìn)最先進(jìn)的大型鄰域搜索方法,而且該模型還能很好地推廣到未見過的案例中。"

這項(xiàng)工作得到了亞馬遜和麻省理工學(xué)院亞馬遜科學(xué)中心的支持。

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