總部位于東京的初創(chuàng)企業(yè) Telexistence 宣布將在日本數(shù)百家全家(FamilyMart)便利店部署NVIDIA AI驅(qū)動的智能機(jī)器人來為貨架補(bǔ)貨。
全日本共有 56000 家便利店,密度居全球第三。其中約 16000 家由全家經(jīng)營。Telexistence 希望為這些商店節(jié)省時間,將重復(fù)性的工作(如為貨架補(bǔ)充飲料)交給機(jī)器人,使店員能夠處理與顧客互動等更復(fù)雜的任務(wù)。
這只是 Telexistence 機(jī)器人的功能之一,這些機(jī)器人在NVIDIA Jetson 邊緣 AI 和機(jī)器人平臺上運行。該公司還在開發(fā)能夠使用機(jī)器人分揀包裹的 AI 倉儲物流系統(tǒng)。
Telexistence 首席執(zhí)行官 Jin Tomioka 表示:“我們希望將機(jī)器人部署到各個支持人們?nèi)粘I畹男袠I(yè),首先就是便利店這個我們在日常生活中離不開,但卻面臨著勞動力短缺問題的行業(yè),尤其是在便利店星羅密布的日本?!?/p>
這家成立于 2017 年的公司下一步準(zhǔn)備擴(kuò)張到美國的便利店。美國的零售業(yè)同樣受到勞動力短缺的困擾,該國目前有 15 萬家便利店,超過一半的消費者表示他們每月至少去一次便利店。
Telexistence將在全家便利店
部署補(bǔ)貨機(jī)器人
Telexistence 將于 8 月開始在 300 家全家便利店部署名為 TX SCARA 的補(bǔ)貨機(jī)器人,并計劃在未來幾年將這種自主機(jī)器人部署到更多的全家便利店以及其他主要的連鎖便利店。
Tomioka 表示:“為了給貨架補(bǔ)貨,便利店店員在里屋耗費了大量本該在外面與顧客打交道的時間。機(jī)器人服務(wù)可以讓店員有更多的時間與顧客接觸?!?/p>
TX SCARA 一邊在軌道上運行,一邊通過多個攝像頭掃描每個貨架并使用 AI 識別數(shù)量過少的飲料,然后規(guī)劃補(bǔ)貨路線。這套 AI 系統(tǒng)為飲料自動補(bǔ)貨的成功率達(dá)到 98% 以上。
即便在極少數(shù)情況下,該機(jī)器人對飲料的擺放位置判斷失誤或者飲料翻倒,店員也不需要放下手中的工作來讓機(jī)器人重新運轉(zhuǎn)。待命的 Telexistence 遠(yuǎn)程操作人員會通過使用 NVIDIA GPU 進(jìn)行視頻流傳輸?shù)奶摂M現(xiàn)實(VR)系統(tǒng)進(jìn)行手動控制,為便利店迅速解決問題。
Telexistence 估計,一家繁忙的便利店每天需要補(bǔ)充 1000 多份飲料。TX SCARA 的云系統(tǒng)會根據(jù)機(jī)器人在運行過程中的補(bǔ)貨名稱、日期、時間和數(shù)量來維護(hù)一個產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)庫,使 AI 能夠根據(jù)過去的銷售數(shù)據(jù)考慮哪些商品需要優(yōu)先補(bǔ)貨。
使用 NVIDIA Jetson 進(jìn)行邊緣 AI 處理
TX SCARA 內(nèi)置多個 AI 模型。物體檢測模型可以識別商店里的飲料類型,確定哪種飲料屬于哪個貨架,并且與另一個模型一起幫助檢測機(jī)器人手臂的運動,使機(jī)器人可以拿起飲料并準(zhǔn)確地將其放在貨架上的產(chǎn)品之間。第三個模型負(fù)責(zé)異常檢測,即識別飲料是否掉落或離開貨架。還有一個模型負(fù)責(zé)檢測每個貨架區(qū)域中哪些飲料的數(shù)量不足。
Telexistence 團(tuán)隊將自定義的預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)模型,通過添加合成和注釋的真實世界數(shù)據(jù)來微調(diào)應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該團(tuán)隊使用一個模擬環(huán)境創(chuàng)建了 8 萬多張合成圖像用于增強(qiáng)他們的數(shù)據(jù)集,使機(jī)器人能夠?qū)W會檢測任何顏色、圖案、照明環(huán)境中的飲料。
該團(tuán)隊依靠NVIDIA DGX Station來訓(xùn)練 AI 模型。機(jī)器人本身使用兩個 NVIDIA Jetson 嵌入式模塊:用于邊緣 AI 處理的NVIDIA Jetson AGX Xavier以及用于傳輸視頻串流數(shù)據(jù)的NVIDIA Jetson TX2模塊。
在軟件方面,該團(tuán)隊使用用于邊緣 AI 的NVIDIA JetPack SDK和用于高性能推理的NVIDIA TensorRT SDK。
Telexistence 首席機(jī)器人自動化官 Pavel Savkin 表示:“如果沒有 TensorRT,我們的模型就無法快速運行,也就無法高效地檢測店里的商品。”
Telexistence 使用半精度浮點格式(FP16)來進(jìn)一步優(yōu)化其 AI 模型,而非單精度浮點格式(FP32)。
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原文標(biāo)題:穿梭于貨架之間的AI:數(shù)百家日本便利店開始使用機(jī)器人補(bǔ)貨
文章出處:【微信號:NVIDIA-Enterprise,微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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