據外媒報導，目前已有一些送貨機器人可以為客戶提供更快、更方便的運輸方式，但它們也迫使科技公司想出最佳方法，如何將機器人安全地引導到客戶家門口。預先詳細地繪製鄰域圖是一種解決方案，但是隨著時間的流逝，它變得不那麼可靠。前院的佈局會發生變化（由於假期，天氣，裝修或新房主的原因），這也有可能危及客戶隱私。

那麼，有什麼其他更好的選擇呢？麻省理工學院（MIT）與福特合作可能找到了該問題的解決方案。麻省理工學院的工程師最近開發了一種初步的導航方法，該方法利用環境線索來幫助送貨機器人即時規劃到目的地的路線。

該方法主要依賴於機器學習和人工智能算法，而不是特定或半特定的GPS坐標。

您可以在上面的視頻中看到正在運行的技術（某種程度上是在數字環境中），但總之，麻省理工學院的機器人被教導如何將各種信息組合在一起以形成一條完整的路徑。例如，如果“告訴”麻省理工學院機器人將包裹運送到某人的車庫，它可能會尋找附近的人行道，該人行道通常通向車道，幾乎可以肯定會連接到車庫。

麻省理工學院的研究人員認為，這種方法比舊系統更有效，而舊系統更依賴勘探（因此耗時更多）。麻省理工學院使用從必應地圖中提取的衛星圖像訓練了機器人。據報導，研究團隊在圖像中為“上下文特徵”分配了“語義標籤”，例如用於表示前門的灰色，表示車道的藍色，表示綠籬的綠色等等。