WSJ报道,戴姆勒已经对StarShip进行了1720万美元的投资,这是戴姆勒在智能送货技术上的又一次尝 

Starship的创始人是原Skype的联合创始人Ahti Heinla和Janus Friis,自从2014年成立以来,Starship 一直致力于通过机器人,提供灵活、可持续的替代性物流服务,年内在北美和欧洲的公共街道上已经投入了测试,甚至在伦敦已经开始了小规模的商业服务。本次戴姆勒的投资行动,不仅将会继续帮助该项目的研究,并且展示出了该行业的前景被业界所看好。

StarShip送货机器人技术探究

Starship 送货机器人以平均4英里/时(6.4千米/时)的速度行驶,一次可以运送20英镑(9公斤左右)物品,去年年末以来,Starship在测试环境下已经行驶了5000英里,沿途遇到超过40万人。虽然Amazon 和Google都认为无人机是未来物流的方向,但是Skype的两位联合创始人对此有不同的想法。他们成立的这家名为 Starship Technologies的公司,要通过可以在人行道上行驶的自动机器人(与公司同名Starship),来解决最后一公里的物流问题。

因为Starship机器人的速度很慢,运送距离有限,因此在每个城市都需要很多的基站。Starship 99%是自动式的,但另外1%仍然由人来监控,在机器人出现问题时人为进行干预。运输途中,装有物品的车厢是锁住的,收件人通过移动端来进行解锁,同时也可以实时跟踪物流过程。

另外,StarShip装备了冷却机,保证了货物(主要是食物)在运输途中保持它们本来的温度,StarShip另外配备了摄像头、传感器以及防拆包装置等来适应各种复杂的环境。相较于无人机送货的的方式,Starship在安全性方面的要求相对更低一些,实现起来的难度肯定也会更低,这或许是StarShip可以获得更多青睐的原因。

此前36氪报道过,阿里菜鸟、京东都在研发类似形态的产品,很多的产品都是致力于成为中国版Starship的实践者。我们看看中国的“真机智能”的核心技术,该产品背后有三部分核心技术: 

一是基于3D激光雷达的SLAM算法:机器接到指令后首先要以2D地图作为路径规划参考,然后根据GPS做初步定位。但实际行走过程中还要用3D激光雷达、IMU采集的信息,对环境建图、定位,来实时规划路径;

二是基于深度学习的物体检测技术:与无人车相同,送货机器人也要面临复杂的路况。这需要根据图像信息来识别活动中的物体,从而实现避障。除使用激光雷达数据外,还需要摄像头、GPU的组合来做视觉深度学习计算;

三是基于机器学习的控制技术:在避障和寻找路面时,由于路面状况太繁杂,依靠自学习算法做决策的技术还不成熟,因此真机智能选择了靠机器学习模型预测结果和规则相结合的方式,来实现控制决策。

以此来看,StarShip的核心技术也是可见一斑。

戴姆勒持续在智能送货研究上发力

戴姆勒作为一家商用车制造商,他们的兴趣不光在StarShip上面,他们同样投资了Matternet公司 5亿欧元,用以发展电网和网络配送车量。Matternet公司是研发可以自动驾驶的无人机,专注于低成本,轻载荷无人机的研发。

另外,戴姆勒在CES上凭借一款电动概念小货车也是赚足了眼球。这同样是一款面向城市“最后一公里”的货物运输工具。

在设计上来看,这辆奔驰小货车没有窗户、方向盘或脚踏板,驾驶员都是靠游戏机那样的驾驶杆来操作的。这都是要配合仓储机器人的使用,充满了科技风格。另外,奔驰提出了换墨盒一样的装货方式,放货物的空间直接被装入堆满货物的“抽屉”,等到送完清空之后再换一个满货的新“抽屉”。

仓储机器人可以帮快递员省下快递分拣的时间,在开车的过程中,货物就按地址分类好了。当司机到达一个送货地点时,只要向机械手臂发送命令,它就能把包裹和电池包一并递给无人机。无人机就能从小货车车顶升空执行投递任务。另外,奔驰为其内置了智能辅助系统,可以利用驾驶辅助避免事故发生,减少意外发生。

但据36氪物流行业记者杜暮雨介绍,类似StarShip这样的公司还没有找到有效的手段防止小车被劫持,要真正实现无人机或无人小车送货,这个问题是首当其冲的。我们期待戴姆勒接下来的打法,或者,你有什么好的方法么?

本文作者为36氪汽车小组实习生袁帅

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戴姆勒投资送货机器人“StarShip”,这是一个车企在智能物流上的布局

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