Robótica y IA en el Edge
Cómo Serve Robotics Logró un Éxito del 99.8 % para la Entrega Autónoma de Último Tramo
Serve Robotics
Objetivo
Serve Robotics es pionera en la entrega autónoma en la acera con más de 1000 robots impulsados por IA física que sirven a más de 2500 restaurantes en cinco ciudades importantes.
La industria de la entrega de último tramo ha luchado durante mucho tiempo contra la ineficiencia y el aumento de los costos. Los métodos de entrega tradicionales suelen depender de automóviles de dos toneladas para transportar comidas de dos libras, lo que crea congestión y emisiones innecesarias. Serve Robotics, un pionero en la entrega autónoma en la acera, se propuso revolucionar la logística urbana con robots impulsados por IA que navegan por las aceras de las ciudades con una precisión y confiabilidad sin precedentes.
Desde que se escindió de Uber en 2021, Serve Robotics ha desarrollado una de las flotas de robots autónomos más grandes que operan en espacios públicos. Los robots de entrega de tercera generación de la compañía se simulan en NVIDIA Isaac Sim, una plataforma de simulación de robótica fotorrealista de código abierto e impulsada por las plataformas de edge AI de NVIDIA Jetson Orin. Serve Robotics ha completado más de 100.000 entregas en Los Ángeles, Miami, Dallas, Atlanta y Chicago.
Cliente
Uber Technologies
Socio
Serve Robotics
Caso de Uso
Robótica
Productos
Aprendizajes Clave
- Una tasa de finalización de entregas del 99.8 % en más de 100,000 entregas autónomas impulsadas por las plataformas de edge AI de NVIDIA
- Mejora de 5 veces en la computación con el procesamiento de video impulsado por Jetson Orin en robots de tercera generación
- La arquitectura eficiente de IA en el edge de Jetson Orin impulsa más de 12 horas de duración de la batería con una sola carga
Navegación por Entornos Urbanos Complejos
El entorno de las aceras urbanas presenta desafíos de navegación únicos que requieren sistemas confiables y operativamente seguros con soluciones de hardware y software rentables. A diferencia de las implementaciones en entornos de almacenes controlados, los robots de Serve necesitan navegar en condiciones exteriores impredecibles, como baches, peatones y obstáculos inusuales, lo que hace que las capacidades avanzadas de simulación de sensores sean esenciales para las pruebas y la validación.
Serve Robotics se enfrentó a obstáculos técnicos significativos que amenazaban con limitar el desempeño de la entrega autónoma. La compañía tuvo que lidiar con limitaciones de computación de CPU que impedían la autonomía en tiempo real. Además, las restricciones de consumo de energía estaban afectando la vida útil de las baterías, lo que dificultaba las operaciones de campo que duraran todo el día.
Para hacer realidad sus ambiciones de entrega autónoma, Serve necesitaba actualizar su plataforma de computación y optimizar su arquitectura de software.
Serve Robotics
Serve Robotics
Computación Compacta y de Alto Rendimiento para Uso Todo el Día
Para abordar estos desafíos, Serve Robotics se asoció con NVIDIA para implementar una plataforma de desarrollo integral de robótica. La compañía aprovechó Isaac Sim, la plataforma de simulación de robótica de NVIDIA basada en NVIDIA Omniverse, para validar el desempeño autónomo a escala a través de miles de escenarios simulados y la generación de datos sintéticos. Este enfoque de simulación primero permitió a Serve probar casos de edge y refinar los algoritmos antes de la implementación en el mundo real.
En cuanto a la base de hardware, Serve adoptó las plataformas NVIDIA Jetson, avanzando de Xavier a la poderosa Orin AGX a medida que sus robots alcanzaban nuevas generaciones. La pila compatible con software de NVIDIA permitió una migración perfecta entre generaciones de hardware a la vez que mantuvo el impulso de desarrollo. La plataforma Jetson está optimizada para cargas de trabajo de robótica y mejorada con las herramientas de desarrollo Jetpack y la optimización de inferencia de TensorRT. Esta combinación proporcionó la computación de IA en el Edge de alto desempeño y bajo consumo que Serve necesitaba para las operaciones autónomas de todo el día.
Serve Robotics
Ofreciendo Resultados Innovadores a Escala
Al pasar de Xavier a Orin, los robots de tercera generación de Serve quintuplicaron su capacidad de computación, incorporaron procesamiento de video acelerado por hardware y extendieron su autonomía a más de 12 horas por carga.
Desde 2021, han llevado a cabo más de 100.000 entregas autónomas con una tasa de finalización de 99,8% y han logrado un crecimiento promedio de más de 40% trimestre a trimestre desde el primer trimestre de 2022. Actualmente, la flota presta servicio a más de 2,500 restaurantes en cinco grandes ciudades y recopila alrededor de 1 millón de millas de datos mensualmente (casi 170 mil millones de muestras de imagen y LiDAR) para optimizar continuamente el aprendizaje de los robots, los mapas HD y los sistemas de navegación.
Escalado de la Innovación en la Entrega Autónoma
Luego de la adquisición de Vayu Robotics por parte de Serve, la compañía está integrando modelos base de IA con su pila de autonomía comprobada para habilitar la navegación de robots interpretables y impulasada por modelos base. Esta combinación de datos de aceras del mundo real y capacidades de simulación avanzadas permite a Serve acelerar la expansión hacia nuevos mercados sin comprometer la excelencia operativa.
Mientras la compañía se prepara para implementar 2000 robots para fines de 2025, la plataforma de Serve impulsada por NVIDIA demuestra cómo la IA física puede transformar la logística urbana y redefinir la entrega sostenible de la última milla.
"Serve está en camino de implementar 2000 robots y convertirse en una de las flotas más grandes de robots autónomos en espacios públicos para fines de 2025. Nuestro rápido progreso y liderazgo en tecnología no serían posibles sin nuestra asociación con NVIDIA".
Ali Kashani
, Cofundador y CEO de Serve Robotics
Explore NVIDIA Isaac Sim para validar sus sistemas autónomos a escala a través de la simulación fotorrealista y la generación de datos sintéticos.