麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员正在研究一种更好的方法来处理战区的物资：一种半自动叉车，人们可以安全地远离现场的危险。

目前，当供应品到达伊拉克等战争地区的军事前哨时，人们驾驶叉车卸下托盘并将其存放起来，然后装上卡车将材料运到需要的地方。这些叉车操作员必须经常争抢保险，减慢工作速度并使其处于危险之中。

完成后，新的机器人设备将提供更安全的方式来处理托盘装载的各种物品，从卡车轮胎到水容器和建筑材料，CSAIL博士后研究员Matt Walter表示，该项目的主导作用。该设备设计用于在不平坦的地形上进行户外操作，例如砾石或填土。

沃尔特说，在伊拉克，工人“每天必须放弃三到四次叉车因为受到攻击”并不少见。“很多工作都可以实现自动化，”从而减轻了人们遭受危险的风险，“但这是一项非常艰巨的任务。”

在HOHTILE TERRITORY重型提升叉车设计为自动操作，人员可以在附近进行高级指导，也可以安全地安置在远程沙坑中。在初始培训阶段，叉车了解存储仓库设施的基本布局，例如接收区域在哪里进入的供应卡车到达时有一堆托盘准备存放，以及存储区域用于那些托盘到哪里存款 然后可以命令叉车在货站内将托盘从一个地方运输到另一个地方。

确定要拾取的托盘以及需要去的地方需要人工监督员的指导，至少目前如此。主管的平板电脑与叉车无线连接，可以显示叉车前视摄像头的视图。在图像上使用触笔手势，主管指示要卸载的卡车，接下来要接合的托盘，以及可能在托盘上插入叉车叉齿的位置。主管还对平板电脑说话，指示目标托盘的期望目的地。随着系统越来越复杂，主管需要做的越来越少，最终只是打手势并说“卸载那辆卡车”。

但是为了确保它始终能够执行必要的任务，如果自动化系统出现问题，只要有人爬进操作员的驾驶室，机器就会恢复到传统的有人驾驶叉车。

测试方式

研究始于一个小型测试平台，该平台装有叉车叉齿和各种传感器和计算机，用于一系列室内测试，现在继续在麻省理工学院校园户外进行全尺寸原型测试。

这项工作是CSAIL几个项目的一部分，重点是“机器态势感知的发展”，计算机科学与工程教授兼项目负责人Seth Teller解释道。Teller说，情境意识涉及使用感知，运动，推理和记忆来获取“世界空间布局及其内容的模型，以便我们在世界上有目的地规划和移动”。人类在不考虑周围环境的情况下开发这些内部地图，但“机器还不能自动完成。”

在开发机器人系统时，CSAIL研究人员广泛使用为其他项目开发的计算机代码，包括2007年DARPA Grand Challenge汽车竞赛中进入的自动驾驶汽车MIT，其中无人驾驶汽车在没有人为干预的情况下驾驶道路，Teller说。这项工作已在“现场机器人杂志”的论文中得到报道，而叉车项目本身就是一篇论文的主题，该论文将在即将举行的机器人会议上发表。

机器人必须自动执行的任务之一是避免意外障碍，特别是可能在该区域内走动的人。结果证明这不是一个比预期更大的挑战：“有可能使用激光测距扫描仪检测移动的人，”沃尔特说。“如果人们试图通过隐藏或静止不动来欺骗系统，情况会变得更加困难，”特勒指出。

该叉车项目涉及麻省理工学院的CSAIL，LIDS和课程2,6和16，以及林肯实验室，Draper实验室和BAE系统的约30名教职员工和学生(包括博士后，博士和硕士生以及UROP)。 。它由美国陆军后勤创新局资助。