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Un robot fa le scorte
La piccola figura che di recente si aggira nel negozio del campus della Carnegie Mellon University con indosso una felpa con cappuccio non è un taccheggiatore, ma un robot che fa l'inventario. Andyvision, come viene chiamato, scansiona gli scaffali per generare una mappa interattiva in tempo reale del negozio, che i clienti possono sfogliare tramite uno schermo in negozio. Allo stesso tempo, il robot esegue un controllo dettagliato dell'inventario, identificando ogni articolo sugli scaffali e avvisando i dipendenti se le scorte sono scarse o se un articolo è stato smarrito.
Negozio bot: Un robot che fa l'inventario (indossa una felpa con cappuccio) scansiona gli scaffali nel negozio di CMU.
Il prototipo gira per i piani del negozio da metà maggio. Questo martedì, Priya Narasimhan , professore alla CMU che dirige il Intel Science and Technology Center in Embedded Computing , ha dimostrato il sistema ai partecipanti a un evento di Intel Research Labs a San Francisco.
Durante il suo giro, il robot utilizza una combinazione di elaborazione delle immagini e algoritmi di apprendimento automatico; un database di immagini 3-D e 2-D che mostrano lo stock del negozio; e una mappa di base del layout del negozio, ad esempio, dove sono impilate le magliette e dove vivono le tazze. Il robot ha sensori di prossimità in modo che non vada a sbattere contro nulla.
Nessuna delle tecnologie che utilizza è nuova di per sé, afferma Narasimhan. È la combinazione di diversi tipi di algoritmi in esecuzione su un sistema a bassa potenza che rende il sistema unico. La mappa generata dal robot viene inviata a un grande sistema touch-screen nel negozio e un elenco di inventario in tempo reale viene inviato al personale che porta iPad.
Il robot utilizza alcuni trucchi diversi per identificare gli oggetti. Cerca codici a barre e testo; e utilizza le informazioni sulla forma, le dimensioni e il colore di un oggetto per determinarne l'identità. Questi sono tutti compiti di computer vision piuttosto convenzionali, afferma Narasimhan. Ma il robot identifica anche gli oggetti in base alle informazioni sulla struttura del negozio e gli oggetti appartengono uno accanto all'altro. Se una scatola arancione brillante non identificata si trova vicino alla candeggina Clorox, dedurrà che la scatola è il detersivo Tide, dice.
Il gruppo di Narasimhan ha sviluppato il sistema dopo aver intervistato i rivenditori in merito alle loro esigenze. I negozi perdono denaro quando esauriscono un articolo popolare e quando un cliente mette giù un barattolo di salsa nel corridoio del detersivo dove non sarà trovato da qualcuno che vuole comprarlo; o quando i clienti chiedono dove si trova qualcosa e gli impiegati non lo sanno. Finora, il sistema di inventario robotico sembra aver contribuito ad aumentare la conoscenza del personale di dove si trova tutto. Entro l'autunno, Narasimhan si aspetta di sapere se ha anche risparmiato i soldi del negozio.
Narasimhan pensa che i sistemi di inventario di visione artificiale saranno più facili da implementare rispetto ai tag RFID wireless, che non funzionano bene nei negozi con scaffali metallici e devono essere apposti su ogni singolo articolo, spesso a mano. Un sistema di visione artificiale non ha bisogno di essere trasportato su un robot; lo stesso lavoro potrebbe essere svolto da telecamere montate in ogni corsia di un negozio.
Ruzena Bajcsy , un professore dell'Università della California, Berkeley, che si occupa di visione artificiale e robotica, afferma che altri stanno lavorando su sistemi di inventario automatizzato simili. La sfida più grande per un sistema del genere, afferma, è se può gestire diverse illuminazioni e adattarsi a diversi ambienti.
Dopo il test iniziale nel negozio del campus, afferma Narasimhan, il sistema Carnegie Mellon sarà sottoposto a questo test in diversi negozi locali l'anno prossimo.