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“蓝朋友”帮跑腿：复旦大学RoboWay团队发布第三代智能配送机器人

RoboWay团队由复旦大学信息科学与工程学院教授郑立荣、博士张天资等8位核心成员组成。团队致力于打造安全高效、有序可控的智能配送机器人。据悉，“蓝朋友”已于2019年7月10日开始在校园场景进行运营测试。实现了在获取用户订单信息后，经由后台调度系统规划出最优路径，进而启动配送。这台机器人拥有多传感器融合的自主导航系统，具备对于周围环境高精度建模、识别、避障等功能。可以在道路阻塞的情况下，利用后台调度系统自动切换配送路径。其运行速度为0.7-1m/s，最高可提速至2m/s，预计可投入到快递收发、外卖配送、超市跑腿等应用场景。

去年9月，顺利实现校园首单配送的第一代样机RoboWay R1亮相2018人工智能大会。它是“蓝朋友”的“前辈”，自2018年5月始经历了近4个月的技术攻关，方才诞生。

一晃16个月，RoboWay团队几易其稿，不断实现技术突破。如今的“蓝朋友”俨然是第三代产品。较之两代“前辈”，它的尺寸更小，运载更轻便，在定位和建图、调度规划和用户交互方面也完成了优化升级。

据团队负责人张天资介绍，为“提性能、降成本”，团队曾在“蓝朋友”的底盘和导航系统两方面投入了大量精力。仅硬件结构设计便经历20余次改版、测试验证，最终才研发出了结构紧凑、性能稳定的低成本底盘。这一底盘由四驱转为前轮两驱，创造性地从软件层面解决了前轮两驱底盘在小台阶（高约5cm）场景中打滑的问题。

在导航系统自主研发方面，团队同样下足了功夫。2018年12月，团队决定尝试采用超低成本的IMU（惯性测量单元）和GNSS（全球导航卫星系统）。然而却发现大场景建图中里程计的累积误差对该方案的建图质量影响非常大并难以消除，且室内和室外建图表现相去甚远。为了解决这一问题，在后续的3个月中，团队几乎更换了底盘、传感器等整套硬件方案，算法从紧耦合到松耦合最终又回到紧耦合，无数次调整传感器位置进行测试，方才得以保证导航性能在校园场景中不受传感器位置影响。

2019年6月，稳定可靠、软硬件一体的低成本定位导航系统RLMS-3.0诞生。相较前两代，这一系统最大的优势在于不再依赖昂贵的IMU+GNSS设备和毫米波雷达。得益于RLMS-3.0的成功研发应用，“蓝朋友”的硬件成本降低到了RoboWay R1的六分之一。

前景看好：“无人配送的规模化应用未来可期”

“该领域的繁荣值得期待。”谈及对无人配送前景的看法，张天资乐观而坚定。他坚信：“这是趋势，是未来。”他表示，随着人力成本的上升，传统人力配送将无法满足日益增长的物流需求，而智能配送机器人的大规模使用将辅助“电瓶车+人”的传统配送模式，实现人机协同。除此之外，机器人更可配备保温保鲜设备，为食品、隐私安全提供有力保障。

尽管智能配送机器人的大规模商用仍有很长的路要走，可能至少需要5年的时间，但就目前研究情况来看，RoboWay团队的研发已处在行业的前沿。在复旦大学良好氛围和强大资源的支持下，RoboWay将在“定位、感知、路径规划”三大方面持续攻关，为智能配送机器人的大规模应用打好坚实基础，为该行业的发展添砖加瓦。