Los investigadores del MIT han desarrollado un nuevo método de navegación para robots que podrían ser muy útiles para la gama de empresas que trabajan en la entrega autónoma de última milla. En resumen, el equipo ha resuelto cómo un robot puede determinar la ubicación de una puerta de entrada, sin que se le proporcione un mapa específico por adelantado.
La mayoría de los robots de entrega autónomos de última milla hoy en día, incluida la variedad de estilo "enfriador de ruedas" que fue pionera de Starship y que desde entonces ha sido adoptada por varias otras compañías, incluidas Postmates,
MIT News señala que mapear un vecindario completo con el nivel de especificidad requerido para hacer una entrega verdadera en la puerta de entrada sería increíblemente difícil, particularmente a escala nacional (y mucho menos global). Dado que parece poco probable que suceda, y especialmente improbable para todas las empresas que buscan construir redes de entrega autónomas para abastecerse por separado, se propusieron idear un método de navegación que permita a un robot procesar señales en su entorno sobre la marcha para descubrir la ubicación de la puerta de entrada .
Esta es una variación de lo que quizás haya escuchado referirse como SLAM, o localización y mapeo simultáneos. El giro innovador del equipo del MIT en este enfoque es que, en lugar de un mapa semántico, en el que el robot identifica objetos en su entorno y los etiqueta, idearon un mapa de "costo para llevar", que utiliza datos de mapas de entrenamiento para colorear. codifique los alrededores en un mapa de calor en el que pueda determinar qué partes tienen más probabilidades de estar cerca de una "puerta principal" y cuáles no, e inmediatamente trace el camino más eficiente hacia la puerta en función de esa información.
Es una versión mucho, mucho más simplificada de lo que hacemos cuando nos encontramos con nuevos entornos que nunca antes habíamos visto directamente: usted sabe lo que probablemente sea la puerta de entrada de una casa que nunca ha visto con solo mirarla, y usted sepa eso esencialmente porque lo está comparando con su memoria de casas pasadas y cómo se han establecido esas propiedades, incluso si está haciendo todo eso sin siquiera pensarlo.
La entrega es solo un caso de uso para este tipo de mapeo inteligente del entorno local, pero es un buen caso que podría ver el uso comercial real más temprano que tarde.