据外媒报道，目前已有一些送货机器人可以为客户提供更快、更方便的运输方式，但它们也迫使科技公司想出最佳方法，如何将机器人安全地引导到客户家门口。预先详细地绘制邻域图是一种解决方案，但是随着时间的流逝，它变得不那么可靠。前院的布局会发生变化（由于假期，天气，装修或新房主的原因），这也有可能危及客户隐私。

那么，有什么其他更好的选择呢？麻省理工学院（MIT）与福特合作可能找到了该问题的解决方案。麻省理工学院的工程师最近开发了一种初步的导航方法，该方法利用环境线索来帮助送货机器人即时规划到目的地的路线。

该方法主要依赖于机器学习和人工智能算法，而不是特定或半特定的GPS坐标。

您可以在上面的视频中看到正在运行的技术（某种程度上是在数字环境中），但总之，麻省理工学院的机器人被教导如何将各种信息组合在一起以形成一条完整的路径。例如，如果“告诉”麻省理工学院机器人将包裹运送到某人的车库，它可能会寻找附近的人行道，该人行道通常通向车道，几乎可以肯定会连接到车库。

麻省理工学院的研究人员认为，这种方法比旧系统更有效，而旧系统更依赖勘探（因此耗时更多）。麻省理工学院使用从必应地图中提取的卫星图像训练了机器人。据报道，研究团队在图像中为“上下文特征”分配了“语义标签”，例如用于表示前门的灰色，表示车道的蓝色，表示绿篱的绿色等等。