Как роботы помогают сотрудникам Яндекс Маркета

Как ты пришёл в робототехнику?

Я окончил факультет радиотехники и кибернетики МФТИ. Начал работать с беспилотными летательными аппаратами для мониторинга промышленных объектов, разрабатывал для них алгоритмы локализации и навигации — показалось, что это очень классное и перспективное направление (спойлер: так и случилось). Я поступил в магистратуру Сколтеха и уехал на стажировку в Массачусетский технологический институт, тот самый MIT, в котором мечтает оказаться каждый уважающий себя инженер. Там посмотрел на проекты других ребят и влюбился в робототехнику.

Когда я вернулся в Россию и окончил магистратуру, остался работать и учиться в аспирантуре лаборатории робототехники Сколтеха. Я занимался исследованиями, разрабатывал роботов и публиковал научные статьи. Параллельно развивал свой стартап: мы с командой создали компанию, привлекли гранты, стали резидентами фонда «Сколково» и сделали прототип робота для инвентаризации складов. На базе этой работы я защитил диссертацию и получил PhD.

С 2018 года совмещал работу в стартапе, научную деятельность, заказные исследования и разработки в Сколтехе. Например, мы с командой придумали и сделали роботов для «Декатлона»: начинали с одного устройства и дошли до десяти. Они катались по магазину и проводили инвентаризацию торговых залов.

А в 2021 году я пришёл в Яндекс Маркет развивать это направление с нуля. И вот я тут!

Хороший карьерный путь! А как началась работа над роботами для Яндекс Маркета?

Мне сразу выдали столько свободы и самостоятельности, сколько я сумел унести, — попросили только показать концепцию и описать ближайшие шаги. Это было несложно, ведь я уже неплохо представлял, как должен выглядеть полностью автоматизированный склад и какие технологии для этого требуются.

Но к ним сложно прийти сразу. Придётся потратить пять лет на исследования и разработку, при этом есть риск получить не то, что нужно. Мы выбрали другой вариант — двигаться небольшими шагами: создавать технологическое ядро, проверять гипотезы, постепенно дорабатывать конструкцию, электронику и софт. Так роботы будут становиться умнее.

Первым продуктом выбрали Spectro — 12-метровую машину, которая проводит инвентаризацию склада. Нам не нужно собирать сотню роботов, чтобы автоматизировать одну операцию. Мы создали прототип в августе 2022 года, протестировали его в выделенной части склада и постепенно нарастили функциональность до готового продукта. Чтобы подтвердить качество сканирования товаров, мы регулярно проводили эксперименты со складом: люди проходили за роботом и проверяли результат его работы. Когда мы убедились, что система стабильна и показатели сканирования высокие, освободили сотрудников от инвентаризации.

Идея собрать второго робота появилась вместе с прототипом Spectro. Мы подумали: в каком процессе можно переиспользовать полученную технологию? Оставили мобильную платформу, софт по автономности, заменили 12-метровую мачту на стол для палет — так появился Motus. Его задача — перевозить товары по складу.

Сейчас разрабатываем третьего робота, он будет умнее и сможет взаимодействовать с коробками. Наш Motus этого не делает: палеты ставит на него и снимает человек.

А какие люди создают роботов?

В моей команде работает почти 50 человек: инженеры-конструкторы, инженеры по электронике, схемотехнике и разработчики всех направлений. В робототехнике стек технологий больше, чем в привычном IT: нужно не только разрабатывать софт, но и собирать железо. Хороших специалистов всегда не хватает, их можно привлекать из других индустрий. Если человек занимался близкими темами, он быстро вливается в работу.

Вообще, в Яндекс Маркете я начинал это направление в одиночку: изучал процессы, создавал концепцию и согласовывал ресурсы. Когда проект одобрили, пригласил людей, с которыми раньше работал. С марта по август 2022 года мы создавали первый прототип Spectro минимальной командой из семи человек. Потом получили дополнительные ресурсы, и за осень отдел вырос до 25 специалистов. Тогда появились силы на второй продукт.

Наша команда продолжает развиваться, недавно мы переехали в свою лабораторию — это 700 м² офиса и 1000 м² производственной зоны, где мы собираем и обкатываем роботов.

Как вообще работают Spectro и Motus?

Роботы катаются сами, но два инженера за ними приглядывают и проверяют на ошибки. С точки зрения софта в машинах заложено несколько технологий:

• Модуль построения карты с помощью информации с сенсоров создаёт карту склада.

• Блок локализации позволяет роботу определять, где он находится, и ориентироваться на заранее построенной карте.

• Навигационная часть софта говорит, как ему из текущей точки доехать до финальной.

• Модуль управления бизнес-логикой декомпозирует задачу из WMS (системы управления складом) и переводит её на язык робота. Например, машина получает задание проверить определённый участок. Она понимает, в какую точку нужно поехать и что сделать: открыть мачту, включить камеры, начать инвентаризацию.

• Система компьютерного зрения отвечает за проверку товаров. У неё под капотом нейронная сеть, которая обрабатывает видеопоток с десяти камер, находит товар на палете и его QR-код. Затем загоняет этот фрагмент фотографии в декодер и извлекает информацию, что артикул X хранится в ячейке Y.

Многие боятся, что роботы вдруг поднимут восстание, пусть даже на отдельно взятом складе. Но на деле робота довольно легко остановить, причём тремя разными способами:

1. Нажать кнопку экстренной остановки на корпусе.

2. Отправить команду в программе, чтобы он поехал на базу.

3. Перевести его из автономного режима в ручной с помощью пульта, который хранится у инженера.

А что с сотрудниками склада? Они не расстроились при появлении роботов?

Складские работники обрадовались, когда мы представили им роботов. Они стали трудиться эффективнее: Spectro и Motus расширили их возможности. Никто не потерял работу, на складе есть много операций, где всегда нужны люди.

Инвентаризация — это рутинный, долгий и небезопасный процесс. Человек поднимается на высоту 11 метров, ищет на коробке QR-код и тянется к нему, чтобы отсканировать. Раньше два сотрудника выборочно проверяли товары каждый день и успевали обойти только 5–7% склада. Spectro катается без перерыва 12 часов и сканирует все коробки по несколько раз. В итоге робот проводит инвентаризацию в 300 раз быстрее: за три минуты он проверяет зону, на которую два сотрудника тратят восемь часов. Он находит 20–30 ошибок в день (например, если неправильно наклеена этикетка или повреждена упаковка). Люди точечно реагируют и исправляют недочёты.

Motus работает семь дней в неделю по две смены без перерыва, с 9:00 до 3:30, а потом заряжается. Каждый день нужно перемещать по складу в среднем восемь тонн груза, из них пять тонн перевозит Motus.

К тому же Spectro и Motus экономят ресурсы компании. Иногда сложно найти людей на все складские процессы, особенно в сезон, когда на маркетплейсах растёт спрос, а работников на рынке не хватает.

Как бы ты сформулировал четвёртый закон робототехники?

Есть много исследований, направленных на создание аватаров. Это позволит человеку увеличить свои физические возможности и управлять не одним роботом, который катается автономно, а десятком, сотнями или тысячами полезных машин.

Будущее за умными роботами, они должны не просто заменять людей, а создавать процессы, которых раньше не было.

Роботы должны расширять границы возможностей человека и приносить дополнительную функциональность. Например, освобождать специалисту руки, чтобы он переключался с рутины на интеллектуальные задачи, мыслил и творил.

Что думаешь о человекоподобных роботах?

Они выглядят интересно и способны помочь человеку во многих сферах жизни. Это отдельная тема для исследований. Таких роботов пока сложно применять в бизнесе: требуются крупные инвестиции и много времени, чтобы добиться нужного результата.

Задача роботов — сделать жизнь людей лучше. Как они выглядят, не так важно. Главное — не дойти до того, что человек приходит за ответами и поддержкой, а его встречает армия машин, которая не помогает и не позволяет пробиться к живому специалисту. Например, так бывает с операторами по телефону, когда приходится десять минут висеть на линии и нажимать разные кнопки, чтобы услышать человека и задать вопросы, на которые роботы не смогли ответить.