Robotics 为机器人开发者准备了一根能撬动地球的杠杆 Magni Ubiquity 平台问世 (robotiq官网)

雷锋网按，近些年来，机器人开发平台百花齐放，涌现了如 TurtleBots、iRobot Creates 和 Mosty 等一大批冉冉上升的新星。总的来说，这些平台设计之初主要考虑搭配传感器和软件做实验，或者说更偏向于社会导向的应用，至于举起或移动物体的方式，则不是其第一要务。

硅谷新创公司 Ubiquity Robotics 则相信，这是市场留给它们的一个好机会。于是，该公司众筹了一款名为 Magni 的机器人，它的设计目标就是长时间搬运重物。 Ubiquity 希望发烧友们能创造出新一代实用机器人解决方案。

以下是 Magni 的一些性能指标：

除此之外，还能使用更小也更廉价的学习平台为 Magni 开发应用。

需要注意的是，Magni 可不是给新手程序员设计的，它甚至不是给那些有兴趣学习机器人和 ROS 的人准备的。 Magni 也有训练教程，但其前提是你已经有了相关的 ROS 知识和经验。就像 Ubiquity 说的，它们的平台是为那些在造机器人和写代码方面有一定经验的人准备的，这些人迫切需要的就是一个稳健且可扩展的平台。当然，一个较为低廉的价格也是必备元素。

Ubiquity 表示：“我们是一群喜欢搭建机器人的狂热分子，其中一些人在该领域已经有了十多年的经验。我们想快速便携的实现更多惊人的机器人应用。我们需要的是一个出发点，一款有载荷、视觉、导航、计算和驱动能力的基本款机器人。有了这样的基本款机器人，我们就能在几小时内搭建出新的应用，完成原来几个月的工作量。不过，现在市场上还没有这样的产品，这就是我们设计 Magni 的初衷。 它不但能帮你省 2 年时间，价格还低了 50 万美元。最重要的是，你不用再养活一个庞大的技术团队了。 我们想改变整个机器人行业的游戏规则，让那些只能在车库单打独斗的爱好者学会杀手锏。 有了 Magni，他们自己一个人就能完成项目。”

Magni 确实令人印象深刻，不过第一眼看上去 Ubiquity 好像有些过于乐观了。这里并不是说乐观是个坏事，但事实上做机器人开发平台的并非它们一家，但大家其实并没有拿出什么真正像样的好产品，基本都是面向研发人员或发烧友。

不过，Ubiquity 相信有很多人想借机器人做些实用的东西，因此市场空间绝对足够。可惜的是，这些人没有遇到好平台，而市场上能运输重物的移动机器人通常都很贵。

当然，现在下判断说 Magni 一定会大会成功还有些早，我们得继续观察市场需求，这才是它们公司未来的奠基石。

在众筹活动中，Ubiquity 定了个大多数人都能接受的价格——1000 美元 ，不过套装中并不包括 3D 视觉系统。这就意味着它们至少得卖出一两百套 Magni 才能达到众筹目标。

为了对 Magni 进行更深入的了解，IEEE对 Ubiquity Robotics 创始人 David Crawley进行了一次 深度采访， 雷锋网对采访内容做出一下编译：

IEEE Spectrum：人们为什么想要像 Magni 这样的开发平台？

David Crawley：在硅谷，只要是做移动机器人的新创公司都会花两年时间和 50 万美元搞出移动机器人的基础。一般来说，它们宝贵的时间和金钱都会花在电机控制、导航、动力系统等方面，而这些技术其实前人早就做好了。在我们看来，它们根本无需经历这个痛苦的过程，直接买我们的平台然后进入下一阶段开发就行。毕竟打好了基础，搞应用研发会快得多。

有这样一个标准基础其实有两大好处 ，一是它能让资金充裕的新创公司更早把产品导入市场，并省下现在花在电力和机械工程上的冤枉钱。其次，它能让那些原本只能在梦里才能将自己的机器人推向市场的“散户”在车库里顺利搞定一个展示。在 Obiquity 心中，显然第二个好处更为重要，这些胸怀梦想和技能却无从施展的人是我们做 Magni 的最重要原因。

IEEE Spectrum：除了载荷，Magni 与 TurtleBot 有什么不同？

David Crawley：我们发自内心的喜欢 TurtleBots，但你依然无法用一个效率提升了的真空吸尘器解决所有现实世界的问题。 它在以下 6 个方面与 Magni 有较大差别：

1. 在 TurtleBots 上，电池续航只有 45 分钟，而 Magni 却能运行一整天。

2. TurtleBots 的移动能力也严重不足，它可能会卡在地毯边缘，而且过个小坡都费劲。我们的机器人可是符合 ADA 标准（美国残疾人法案），能去到大多数地方。

3. 牵引力上 TurtleBots 也不行，而 Magni 能拖动一辆汽车。这点非常重要，因为它与机器人的载荷能力息息相关。

4. 定位能力弱。市场上现有产品的定位能力实在无力吐槽，所以我们干脆自行研发了一套。它使用即时定位与地图构建（SLAM）的方法来完成精确和稳定的定位。

5. 我们在设计时还考虑到了机器人的可扩展性。也就是说，Magni 的 7 A 12 V 和 7 A 5 V 供电能满足不同用户的需求。

6. 最后，也是最重要的，我们将所有功能塞进了一个超廉价的套装中，它比 TurtleBot 3 Waffle、TurtleBot 2 和 TurtleBot Euclid 都便宜。

总的来说，Magni 在现实世界中的许多应用是 TurtleBot 无法实现的。想以如此低的价格实现这些功能，市场上恐怕我们是独一家。

IEEE Spectrum：你们展示了许多 Magni 的应用，如递送和远程监控等，其实都已经出现在其它商用平台上了。你们准备怎么说服人们花更多时间在 Magni 上实现类似功能呢？

David Crawley：这些展示应用其实并非 Magni 的卖点。确实，我们在展示中凸显了这些应用，但我们希望用户能用它开发更多新的应用。 Ubiquity Robotics 的目标是为每个人开发硬件，而不是盯死某项应用。我们更专注于基础能力、供应链、运行和设计，而用户们则更应该投身于增值软件、系统集成和客户关系等领域。

IEEE Spectrum：Magni 能实现什么程度的自主导航？

David Crawley：Magni 拥有完整的 ROS 堆栈，因此你能使用与其他 ROS 机器人相同的自主导航能力。同时，我们还自主开发了自主定位与导航堆栈。

Magni 的基准定位系统非常稳健，除此之外我们还有一个非常简单的导航系统 Move_basic，它与常用的 Move_base 较为相似，但使用和设置起来却简单得多，非专业人员也能玩得转。

IEEE Spectrum：您一直在说：“Magni 非常易用，甚至达到了即插即用的程度”。它到底简单在哪？

David Crawley：我们完美吸收了 TurtleBot 的精神内核，降低门槛让那些玩不转 ROS 的人也能成为机器人开发者。 我们的用户群是那些原本没能力独立搞开发的人。 当然，Magni 也不是为初学者打造的平台。

在我看来，无论是 TurtleBot 还是 Magni，都在努力降低用户的学习成本，而易用性则体现在能帮用户合理的处理各种细节。 从本质上来说，我们赋予机器人三大核心能力：

语音识别、位置识别与定位、目标识别（靠深度神经网络来实现）。

我们的系统能通过语音识别解析用户语音命令。如果某人命令机器人“找个瓶子”，它就会规划一个搜索路径以寻找瓶子，直到深度神经网络完成任务。

当然，你也可以通过位置识别完成搜寻任务。

这一系列命令其实不能算个项目，但它是一个没有编程经验的人与机器人交互的入口。这样一来，无需在键盘上输入就能让机器人动起来了。

IEEE Spectrum：你们都从机器人社群得到了什么反馈？这些反馈又如何影响了你们的开发进程？

David Crawley：项目开始之初，我们专门列了一个需求清单并询问了大量发烧友他们到底想要什么。他们的反馈也很简单，“我们很喜欢 TurtleBot，但用它可造不出什么实用产品。”

通常来说，人们会按照自己的愿景设计机器人，但愿景是愿景，现实是现实，最终的产品很难实现既定目标。 我们则直接选择了相反的路径：先找出哪些容易做，然后按照供应链情况设计机器人。 最终的结果就是价廉物美的机器人。

在我看来，最重要的其实是给那些在家中车库里埋头苦干的人一个机会，他们的努力不该被埋没。

Via. Spectrum.ieee 雷锋网编译

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