麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)的研究人員正在研究一種更好的方法來處理戰區的物資：一種半自動叉車，人們可以安全地遠離現場的危險。

目前，當供應品到達伊拉克等戰爭地區的軍事前哨時，人們駕駛叉車卸下托盤并將其存放起來，然后裝上卡車將材料運到需要的地方。這些叉車操作員必須經常爭搶保險，減慢工作速度并使其處于危險之中。

完成后，新的機器人設備將提供更安全的方式來處理托盤裝載的各種物品，從卡車輪胎到水容器和建筑材料，CSAIL博士后研究員Matt Walter表示，該項目的主導作用。該設備設計用于在不平坦的地形上進行戶外操作，例如礫石或填土。

沃爾特說，在伊拉克，工人“每天必須放棄三到四次叉車因為受到攻擊”并不少見。“很多工作都可以實現自動化，”從而減輕了人們遭受危險的風險，“但這是一項非常艱巨的任務。”

在HOHTILE TERRITORY重型提升叉車設計為自動操作，人員可以在附近進行高級指導，也可以安全地安置在遠程沙坑中。在初始培訓階段，叉車了解存儲倉庫設施的基本布局，例如接收區域在哪里進入的供應卡車到達時有一堆托盤準備存放，以及存儲區域用于那些托盤到哪里存款 然后可以命令叉車在貨站內將托盤從一個地方運輸到另一個地方。

確定要拾取的托盤以及需要去的地方需要人工監督員的指導，至少目前如此。主管的平板電腦與叉車無線連接，可以顯示叉車前視攝像頭的視圖。在圖像上使用觸筆手勢，主管指示要卸載的卡車，接下來要接合的托盤，以及可能在托盤上插入叉車叉齒的位置。主管還對平板電腦說話，指示目標托盤的期望目的地。隨著系統越來越復雜，主管需要做的越來越少，最終只是打手勢并說“卸載那輛卡車”。

但是為了確保它始終能夠執行必要的任務，如果自動化系統出現問題，只要有人爬進操作員的駕駛室，機器就會恢復到傳統的有人駕駛叉車。

測試方式

研究始于一個小型測試平臺，該平臺裝有叉車叉齒和各種傳感器和計算機，用于一系列室內測試，現在繼續在麻省理工學院校園戶外進行全尺寸原型測試。

這項工作是CSAIL幾個項目的一部分，重點是“機器態勢感知的發展”，計算機科學與工程教授兼項目負責人Seth Teller解釋道。Teller說，情境意識涉及使用感知，運動，推理和記憶來獲取“世界空間布局及其內容的模型，以便我們在世界上有目的地規劃和移動”。人類在不考慮周圍環境的情況下開發這些內部地圖，但“機器還不能自動完成。”

在開發機器人系統時，CSAIL研究人員廣泛使用為其他項目開發的計算機代碼，包括2007年DARPA Grand Challenge汽車競賽中進入的自動駕駛汽車MIT，其中無人駕駛汽車在沒有人為干預的情況下駕駛道路，Teller說。這項工作已在“現場機器人雜志”的論文中得到報道，而叉車項目本身就是一篇論文的主題，該論文將在即將舉行的機器人會議上發表。

機器人必須自動執行的任務之一是避免意外障礙，特別是可能在該區域內走動的人。結果證明這不是一個比預期更大的挑戰：“有可能使用激光測距掃描儀檢測移動的人，”沃爾特說。“如果人們試圖通過隱藏或靜止不動來欺騙系統，情況會變得更加困難，”特勒指出。

該叉車項目涉及麻省理工學院的CSAIL，LIDS和課程2,6和16，以及林肯實驗室，Draper實驗室和BAE系統的約30名教職員工和學生(包括博士后，博士和碩士生以及UROP)。 。它由美國陸軍后勤創新局資助。