关于未来的数十年预测-主要由科幻小说和流行娱乐推动-已经鼓励公众期望有朝一日家庭机器人将会发生。多年来，公司一直在尝试提供这样的预测，并弄清楚如何安全地将更有能力的机器人引入非结构化的家庭环境中。

尽管这个技术进步巨大，但我们迄今为止在家中看到的机器人主要是真空吸尘器和玩具。大多数人都没有意识到今天最好的机器人能够完成基本的家务劳动。当他们看到工厂中大量使用机器人手臂或YouTube上的令人印象深刻的视频显示机器人可以做什么时，他们可能会合理地预期这些机器人现在可以在家中使用。

将机器人带入家中

为什么家用机器人没有像某些人预期的那样迅速实现?一个重大挑战是可靠性。考虑：

如果你有一个机器人可以为你装入洗碗机，如果它每周打破一次菜怎么办?

或者，如果您的孩子带回家“怎么办?1爸爸!“她在当地艺术工作室画的杯子，晚餐后，机器人将那个杯子丢弃到垃圾桶里，因为它不认为它是一个真正的杯子?

将机器人带入家庭的主要障碍是操纵中未解决可靠性的核心问题。正如我本周在机器人：科学与系统会议上所展示的那样，丰田研究所(TRI)正在研究机器人操纵的基本问题，以解决这些未解决的可靠性挑战。我们一直致力于在非结构化环境中专注于灵巧任务的机器人技术的独特组合。

与工厂的无菌，可控和可编程环境不同，家庭是一个“狂野的西部”-非结构化和多样化。我们不能指望实验室测试能够解释机器人在您家中看到的每个不同对象。这种挑战有时被称为“开放世界操纵”，作为“开放世界”电脑游戏的标注。

尽管最近在人工智能和机器学习方面取得了长足进步，但仍然很难设计出能够处理家庭环境复杂性的系统并保证它(几乎)始终正常工作。

TRI解决了可靠性差距

上图是一个演示视频，展示了TRI如何探索解决可靠性差距的鲁棒性挑战。我们正在使用机器人在洗碗机中装载餐具作为示例任务。我们的目标不是设计一个装载洗碗机的机器人，而是将此任务用作开发工具和算法的手段，这些工具和算法又可以应用于许多不同的应用程序。

我们的重点不在于硬件，这就是为什么我们在这个演示中使用工厂机器人手臂，而不是设计一个更适合家庭厨房的机器人手臂。

我们演示中的机器人使用安装在水槽周围的立体摄像机和深度学习算法来感知水槽中的物体。今天有很多机器人可以拾取几乎任何物体-随机物体杂乱清除已成为标准的基准机器人挑战。在杂乱清除中，机器人不需要太多了解物体-感知基本几何形状就足够了。

例如，算法不需要识别物体是毛绒玩具，牙刷还是咖啡杯。鉴于此，这些系统对这些对象的处理也相对有限;在大多数情况下，他们只能拿起物品并将它们放在另一个地方。在机器人世界中，我们有时将这些机器人称为“拾取和放下”。

装载洗碗机实际上比大多数机器人专家目前所展示的要困难得多，并且需要对物体有更多的了解。机器人不仅必须识别杯子或盘子或“杂乱”，而且还必须了解每个物体的形状，位置和方向，以便将其准确地放入洗碗机中。

TRI正在进行的工作不仅表明这是可能的，而且可以通过坚固性来完成，使机器人能够连续运行数小时而不会中断。