QUT 的澳大利亚机器人视觉中心凭借其定制的笛卡尔机器人 Cartman 在亚马逊机器人挑战赛中获得一等奖和 80,000 美元。卡特曼击败了来自世界各地的其他 16 支队伍，尽管它是竞争中最便宜的建筑，而且其中一个部分是用电缆扎带固定的。
挑战赛于昨晚在名古屋的 RoboCup 举行。两个团队代表澳大利亚，团队的任务是构建自己的硬件和软件，以成功地在仓库中挑选和存放物品。
虽然亚马逊能够从其履行中心网络快速包装和运送数百万件商品给客户，但解决非结构化环境中自动拣货的商业技术仍有待开发。
八支队伍进入了决赛，澳大利亚机器人视觉中心在拣选和装载轮次后排名第五。
“那是紧张的几个小时，”该中心的首席运营官 Sue Keay 博士说，“我们的团队在最后的堆放和拣选任务中早早获得了 272 分，但随后我们不得不等待其他五个团队的结果，其中很多在我们赢得胜利之前，他们中的一些人在几轮比赛中的表现都超过了我们。”
“对于一个仅在活动开始前几天才从手提箱中拆开并重新组装起来的机器人来说还不错，至少有一个关键部件用电缆扎带固定在一起。”
卡特曼可以沿三个相互垂直的轴移动，就像龙门起重机一样，并配备了一个旋转抓手，允许机器人使用吸力或简单的两指抓握来拾取物品。
团队的胜利可能是由于制造了一个定制的机器人，团队负责人 Juxi 指出，卡特曼在完成任务方面提供了比大多数机器人所能提供的更大的灵活性。
“Cartman 很健壮，以创新的方式处理任务，而且具有成本效益。我们从去年使用现成机器人的经验中吸取了教训。我认为我们在活动中拥有成本最低的机器人!”
来自昆士兰科技大学、阿德莱德大学和澳大利亚国立大学的 27 名研究人员团队中的 15 名成员在参加了此次活动。
“我们感觉很棒，我们非常感谢你们给予我们的所有支持。比赛的工作量很大，但真的很有意义，也很有趣，”该中心的博士研究员 Adam Tow 说。该团队为该项目投入了超过 15,000 小时。
QUT 的机器人专家 Chris Lehnert 博士表示，时间和努力得到了回报，“从机器人设计、视觉系统和抓取系统到决赛中，一切都完美无缺。竞争很激烈，我们认为永远不会发生的许多不可能的情况都发生了。”
该挑战赛结合了物体识别、姿势识别、抓取规划、顺从操作、运动规划、任务规划、任务执行以及错误检测和恢复。机器人根据他们在固定时间内成功挑选和存放的物品数量来评分。
“我们是机器人视觉领域的世界领导者，我们正在突破计算机视觉和机器学习的界限，以在非结构化环境中完成这些任务，”Juxi 说。
根据 Anton Milan 博士的说法，卡特曼的视觉系统是数小时训练数据和训练时间的结果，“我们必须创建一个强大的视觉系统来处理我们只能在比赛中看到的物体。”
“我们的视觉系统在训练数据、训练时间和准确性之间取得了完美的平衡。我们系统的一个特点是它处理了非常少量的手工注释训练数据。我们只需要每个看不见的物品的七张图像就可以检测到它们。”
阿德莱德大学团队成员 Trung Pham 博士对此表示赞同，“促成团队成功的最重要因素之一是世界领先的机器人技术和视觉的无缝集成。由于智能设计，我们的机器人使用深度学习来稳健地观察和可靠地行动。比赛对我们来说是一个绝佳的机会，可以真正测试我们最先进的算法，并开辟超越学术研究的新现实世界挑战。”
“能做到这一点感觉很棒”，Anton 说。“出色的团队合作。从所有团队的整体表现来看，我们看到了机器人和人工智能的巨大进步。我们肯定有非常激动人心的时刻在我们面前。”