多年来，供应链一直在寻求让机器人能够快速、准确地挑选和放置各种各样的物品。XYZ Robotics Inc.是一家致力于将机器学习和机器人操作结合起来迎接这一挑战的初创公司。
Peter Yu，该公司首席技术官XYZ机器人在包括沃斯顿,质量。，recently spoke with机器人的报告关于机器人技术的挑战如何促使他的公司开发了XYZ reinning Station和pick Station，他称这两个Station比竞争对手更快、更准确。
他说:“电子商务是劳动密集型的，面临着高流动率。”“我们的系统是自动、快速、经济的解决方案。”
XYZ的成员MassRobotics和机械工业协会，将在9366号展位推出两款产品自动化2019．第一个是XYZ rebinstation (XRS)，这是一个自动机器人交钥匙系统，用于仓库摆放和包裹分类。
另一种产品是XYZ拣选站(XPS)，这是一种用于仓库货物到人系统的机器人拣选解决方案，每小时的拣选率为1,200-1,800 sku。
XYZ机器人由获奖人才打造
XYZ Robotics的创始人从学术培训和各种比赛中积累了开发机器人操作的经验。
Yu拥有麻省理工学院电子工程和计算机科学博士学位，首席执行官兼首席科学家Zhou Jiaji拥有卡耐基梅隆大学机器人博士学位。
“在麻省理工学院，我从事机器人操作的物理建模和状态估计，”Yu说。
“我关于推操作的实验数据集的研究是IROS的最佳论文决赛，”他补充说，IROS指的是2016年智能机器人和系统国际会议。“我们的首席执行官还致力于推动基于机器学习的建模，他的论文获得了当年ICRA(国际机器人与自动化会议)的最佳论文奖。”
Yu说:“在2017年的亚马逊机器人挑战赛上，我是支持装载任务的麻省理工-普林斯顿团队的技术负责人。”“在日本名古屋举行的机器人世界杯上，我们的系统能够挑选和放置各种各样的新颖仓库货物，并以最快的速度完成任务。”
除了与麻省理工学院的联系外，该公司的创始人选择马萨诸塞州也是因为那里邻近一个充满活力的机器人社区。
“在波士顿地区的优势之一是，有机会接触到很多人才，”Yu说。“我们在2018年4月成立了XYZ，目前我们在这里有大约20名员工，还有一些在上海。”
他说，公司希望在机器人感知和机械工程方面聘用一流的员工。
需要速度，多功能性
亚马逊机器人挑战赛(Amazon Robotics Challenge)的冠军是30秒/次，但这远远低于3-5秒/次或720- 1800次/小时的速度物流行业,Yu指出。因此，XYZ机器人继续提高它的速度。
遵循基于需求的开发，Yu和他的团队一直专注于视觉驱动的自动化。
XYZ的系统不需要对新对象进行培训，这就减少了在仓库中扫描数百万sku所需的劳动力。XYZ机器人公司(XYZ Robotics)使用自我监督机器学习技术训练机器人如何在杂乱的环境中抓取物品。
“我们在实验室和客户的设备中使用数据训练我们的视觉系统，”余说。“机器人学会了各种各样的东西，所以它有信心捡起任何(之前)没见过的东西。”
为了物理地拾取更大范围大小和重量的物品，XYZ机器人公司开发了一种工具更换器，可以在0.7秒内快速、平稳地在飞行中切换工具。余说，他的公司正在申请自动换刀器的专利。
此外，XYZ的系统可以拾取透明的物体，具有各种表面纹理，并且在箱子或手提箱中处于随机位置。由于高级规划，他们可以通过关于放置的战略推理来自动重新定位项目以便更好地掌握和节省堆叠物品中的空间。
Yu表示，该公司的手眼协调软件设计得易于集成，并适应客户的SKU分布，从而使性能不断提高。此外，它还有一个自定义的臂端工具(EOAT)的设计，以进一步提高速度，可靠性，最重要的是，可以处理的项目范围。
可靠性的必要性
“我们的系统可以持续运行，以跟上电子商务的实现，”余说。“我们最近完成了几项现场测试，以验证我们的解决方案，我们将继续工作，以确保我们的技术和服务满足客户的需求。”
XYZ Robotics的目标客户包括美国和东亚的第三方仓库所有者和物流供应商。除了为终端用户提供交钥匙解决方案外，它还为集成商提供独立的视觉系统。
XYZ机器人正在上海的客户现场进行测试，并正在为a轮融资寻找美国客户和投资者。
“服装和化妆品市场很大，”余说。“我们希望在速度、物品种类、坚固性和易用性方面突破界限。”
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