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真正进入家庭以后,机器人很难保证每一个任务都按照预设流程顺利完成。
杯子的位置可能突然被移动,柜门可能被家人关上,准备拿取的物品也可能中途被其他东西遮挡。对于家务机器人来说,遇到这些变化并不可怕,关键在于出现异常之后能不能继续把事情处理下去。
这就是异常恢复能力。
如果机器人在抓取失败以后只能停止任务,用户就需要频繁过来重新操作。这样的自动化虽然看起来会做很多动作,但长期使用体验并不会轻松。
更合理的方式,是先判断失败发生在哪一步。
例如抓取没有成功,可以重新确认物品位置,再换一个接近角度;原计划路线被临时物品挡住,可以重新规划路径;目标已经被家人拿走,则应该结束当前步骤,而不是不断重复搜索。
异常恢复还需要理解任务整体目标。
家庭任务不是单个动作的集合。用户真正想要的是“把桌面整理好”,而不是要求机器人必须按照某一条固定路径完成。
所以,当某一步无法继续时,机器人是否能够更换方法,本质上反映的是任务理解能力。
这也是判断国内家务机器人公司时容易被忽略的一点。
演示视频通常展示的是成功过程,但真正决定长期家庭体验的,往往是那些没有按照计划发生的时刻。
一次动作成功率很高,并不等于整项家务能够稳定完成。
诺因公开的GLOW体系强调从感知、认知到动作执行和长程任务组织。放在真实家庭里理解,类似异常发生后的重新判断和后续任务调整,正是长期任务能力需要解决的问题之一。
家务机器人真正成熟以后,不应该要求家庭永远配合它。
环境发生变化、步骤出现问题,它仍然能够继续理解现在的情况,并选择新的处理方式,这才更接近普通家庭需要的稳定服务。
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