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在科技的幫忙下，要讓機器人完成送貨已經不是難事，但要怎麼讓機器人找到正確的地址，還是個問題。不過，美國麻省理工學院(MIT)的科學家已經研究出新方法，能夠引導機器人自己找到收貨人的家，完成真正的「送貨到府」的服務。 過去的機驗，機器人導航得提前先繪製區域地圖，用演算法來引導機器人朝著特定目標或GPS座標前進，但這樣的方法其實費時又耗工。MIT表示，「如果我們得提前繪製機器人送貨區域內的每個社區，包含社區內每棟房子配置、每棟房子前面的實際座標等，這樣的繪製任務其實很難拓展到整個城市，特別是房屋外觀很常隨著季節而有所不同。」 除了成本高、操作難度大增外，將每戶人家的座標都傳送到系統也會讓外界擔心有隱私問題，所以與其用這個方法，快遞物流搞不好寧願多請幾個外送人員。 但現在MIT的科學家卻開發出一套新的導引方式，無須事先繪製區域地圖，而是讓機器人依照像是「前門」、「車庫」等普遍看到的語意辭彙作為線索，並自行規劃路線及前往目的地。 舉例來說，一台機器人可能被賦予了運送貨物到某家前門的任務，它可能會從大馬路出發後遇到一條車道，藉由訓練讓它知道車道可能會通往人行道，而人行道最後可能會通向房子的大門。 事實上，這套方法主要是運用了同步定位跟地圖建構技術(Simultaneous Localization And Mapping；SLAM)，還有近年科學家將自然語意語言(semantic language)導進機器人系統的努力，鍛鍊機器人按照語意標籤來辨識物體，機器人就能像是人類一般，把大門當作是門，而非只是一個堅硬的方形障礙物。 過去的演算法並不考慮周圍語意，也因此探索了很多不大可能接近目標的區域，但若使用新的演算法，機器人找到前門的速度比起傳統導航演算法還快了189%，相信在不久的將來，機器人就能自己決定通往目的地的最佳路徑。
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