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未来交给机器人（一）——安川机器人
在不久的将来，当你能找到门的时候，机器人可能会被作为*后一英里的送货车辆，在你的门口放下你的外卖订单、包裹或套餐。
机器人导航的标准方法包括早期的画图区，然后使用算法朝向地图上的特定目标或GPS坐标机器人。虽然这种方法可能是有意义的探索特定的环境（如障碍物等课程或特定建筑物布局规划），但在后一英里交付的情况下可能会变得难以处理。
例如，想象一下，机器人送货区域的每个邻居都必须事先绘制地图，包括该邻居每个房子的配置，以及每个房子前门的具体坐标。 这样的任务可能很难延伸到整个城市，特别是房子的外观往往随着季节的变化。 绘制每个家庭的地图也会引起安全和隐私问题。
现在，麻省理工培训的工程师们已经开发出一种不需要预先绘制区域地图的导航方法。相反，他们的方法使机器人能够在其环境中使用线索来规划到达目的地的路线，这可以用一般语义术语（例如，“前门”或“车库”）来描述，而不是作为地图上的坐标。例如，如果机器人被指示将包裹送到某人的前门，它可能会在道路上启动，并看到一条经过培训的车道，以确定是否有可能进入人行道，这反过来又可能导致人行道到前门。
这一新技术可以减少显著机器人花时间探索上的某个地方，它不会确定目的地之前依赖于特定的地图房子。
麻省理工培训机器工程系的研究生迈克尔·埃弗里特（Michael Everett）说：“咱们不需要为每座需求观光的建筑物绘制舆图。“有了这项技术，我们想把机器人放在任何车道的尽头，让它找到一扇门。”
埃弗雷特将在本周的智能机器人和系统国际会议上介绍该组织的结果。该论文由麻省理工培训的航空与航天学传授乔纳森·霍（Jonathan How）与福特汽车公司的贾斯汀·米勒（Justin Miller）合着，是“认知机器人好论文”的决赛入围者。
“对事物的感觉”
近年来，研究人员致力于引进自然语言语义机器人系统，通过其语义标签机器人培训的识别对象，使他们能够在视觉门作为门，例如，而不是仅仅作为一个实心矩形的障碍。
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