Numrush

MIT en Ford helpen bezorgrobots sneller je voordeur te vinden

MIT-Ford-bezorgrobot

Er zijn tegenwoordig allerlei bedrijven die werken aan nieuwe manieren om je bestelde producten bij je huis te krijgen. Een populaire oplossing is de bezorgrobot. Probleem is echter dat die robot wel eerst je voordeur moet kunnen vinden, wil hij je bestelling voor de deur achterlaten. MIT en Ford werken aan een techniek die dat eenvoudiger moet maken.

Robots kunnen je deur nu ook wel vinden, mits het gebied waarin ze rondrijden vooraf in kaart is gebracht. Vervolgens wordt er een algoritme gebruikt om de robot naar een specifiek doel te brengen, of wordt GPS ingezet om op de kaart te navigeren.

De techniek komt echter met wat problemen. Je hebt bijvoorbeeld weinig aan een kaart van een buurt als je in een flatgebouw met twintig etages moet zijn. Het is dan lastig voor de robot om uit te vogelen op welke verdieping een deur precies zit. Daarnaast moet je dus wel élke buurt en élke voordeur in kaart brengen, wil je overal met robots kunnen bezorgen. Dat kost behoorlijk wat tijd, en dan hebben we het nog niet eens over eventuele privacy-problemen gehad.

Dus wat wil MIT doen?

MIT wil het dus anders aanpakken, met een geheel nieuwe techniek. Bij hun aanpak kan een robot hints in de omgeving gebruiken om een route naar de bestemming uit te stippelen. Die bestemming kan bovendien aangeduid worden met eenvoudige woorden als ‘voordeur’ of ‘garage’. Je hebt dus geen coördinaten nodig om de bestemming aan te duiden.

Om het wat duidelijker te maken, geeft MIT een voorbeeld. Een robot moet een pakketje naar je voordeur brengen. De robot begint zijn reis mogelijk op de weg, en ziet vervolgens een oprit. De robot heeft aangeleerd dat een oprit mogelijk naar een stoep leidt, die vervolgens weer uit kan komen op een pad naar de voordeur. En zo vindt de robot zijn weg.

Speciale kaart

De onderzoekers maakten voor deze techniek een speciaal algoritme met de naam ‘cost-to-go estimator’. Dat algoritme pakt een semantische kaart die eerder ontwikkeld is, en zet deze om in een tweede kaart waar op staat hoe groot de kans is dat een locatie dicht bij het doel is.

Deze kaart bevat verschillende tinten grijs om aan te geven hoe dicht je bij een doel bent. Een donker gebied is ver van het doel verwijderd, een lichter gebied zit dichterbij. Zo kan een oprit steeds lichter worden op de kaart als je dichterbij de voordeur komt.

Dit algoritme is getraind op satellietbeelden van Bing Maps, met 77 huizen van één stedelijke buurt en drie buitenwijken. Het systeem zette de semantische kaart om in de cost-to-go-kaart, bepaalde wat de meest efficiënte route is aan de hand van de lichtere gebieden op de kaart en vond zo zijn weg naar het doel. Daarbij zorgden de wetenschappers er ook voor dat iedere afbeelding het beperkte zicht van een robot representeerde.

De test

Het geheel moest natuurlijk ook nog getest worden. De wetenschappers deden dat door naar een geheel nieuw huis te gaan, die niet voorkwam in de trainingdata. Hierbij werd opnieuw een semantische kaart gemaakt, waarna het algoritme werd losgelaten om de tweede kaart te maken. Dat algoritme maakte vervolgens een route naar het doelwit, wat in dit geval de voordeur was.

Volgens de wetenschappers werd de voordeur 189 procent sneller gevonden dan bij klassieke algoritmes voor navigatie. Daarmee is één voordeel dus duidelijk: het bespaart flink wat tijd. De robot hoeft niet eerst een buurt te verkennen voordat het zijn doelwit heeft gevonden.

Bovendien zijn er geen kaarten van specifieke buurten en huizen nodig. De robot kan namelijk hints in zijn omgeving vinden over waar hij heen moet, op basis van plekken waar hij eerder was.  Je kunt een robot dus simpelweg bij een oprit achterlaten, waarna het zelf de voordeur wel vindt.