家用非吸尘机器人普及受限的核心原因
家用非吸尘机器人难以普及，首要原因在于家庭环境的非结构化或半结构化特性。没有两户人家的布局、光照、表面材质以及人和宠物是完全相同的。即使机器人能够有效建图，这些空间也始终处于动态变化之中。
MIT新方案：iPhone扫描赋能仿真训练
本周，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研究人员展示了一种在模拟环境中训练家用机器人的新方法。用户可使用iPhone扫描家中特定区域，并将其上传至模拟环境。
近几十年来，仿真已成为机器人训练的基础要素。它允许机器人在与现实任务相同的时间段内，尝试并失败数千次甚至数百万次，且试错成本远低于现实——例如教机器人将杯子放入洗碗机，无需在现实中打碎100个真实杯子。
研究人员Pulkit Agrawal指出：“虚拟仿真训练极其强大，机器人可练习数百万次；即便‘打碎’一千件餐具也无妨，因为一切均发生在虚拟世界中。”
提升动态环境适应性的关键
然而，面对家庭这类动态环境，仿真的能力依然有限。让仿真像iPhone扫描一样易于获取，将极大增强机器人对不同环境的适应能力。
事实上，构建足够强大的此类环境数据库，能使系统在遭遇物品错位（如家具移动、台面遗留盘子等）时更具适应性。