一款新机器人已被设计出来，用于帮助对可能被新冠病毒及其他病毒污染的表面进行消毒。
它采用UV-C紫外线，该技术已被证实能有效杀灭表面及气溶胶中的病毒和细菌。
它只需半小时即可覆盖大波士顿食品银行仓库中4,000平方英尺的空间。
随着肉眼无法看见、触摸或感知的飞沫散布到空气中，新冠病毒传播的威胁始终存在。防止这些较重的飞沫滞留变得愈发关键，尤其是在表面上，因为表面往往是病毒理想的“栖息之所”。
所幸，我们的化学清洁产品确有成效，但若用于对大型场所进行消毒，则成本高昂、存在危险且耗时费力。全球范围内有数以千计的仓库、杂货店、学校及其他场所，其中的清洁人员都面临风险。
有鉴于此，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与Ava Robotics及大波士顿食品银行（GBFB）合作，设计了一种新型机器人系统，能够有效地对表面进行消毒，并中和气溶胶形式的冠状病毒。
该方法采用CSAIL设计的定制UV-C灯具，并与Ava Robotics的移动机器人底座集成。结果令人鼓舞，研究人员表示，该方法可用于工厂、餐厅和超市等其他环境中的自主紫外线消毒。
UV-C紫外线已被证实能有效杀灭表面及气溶胶中的病毒和细菌，但人体暴露其中并不安全。所幸，Ava的远程呈现机器人无需任何人工监管。团队并未使用远程呈现顶部组件，而是换装了一个用于表面消毒的UV-C阵列。具体而言，该阵列利用短波紫外线杀灭微生物并破坏其DNA，这一过程称为紫外线杀菌照射。
这套完整的机器人系统能够对空间进行测绘（本案例中即GBFB的仓库），并在路径点及其他指定区域之间导航。在测试该系统时，团队使用了UV-C剂量计，结果证实，机器人输出的UV-C光剂量与模型预测的预期剂量相符。
“食品银行为我们的社区提供了至关重要的服务，因此帮助其保持运营至关重要，”CSAIL研究科学家兼UV-C灯组件技术负责人Alyssa Pierson说道，“在这里，我们有一个难得的机会，为其现有工作流程提供额外的消毒能力，并帮助降低新冠病毒暴露的风险。”
由于新冠疫情带来的压力，食品银行目前也面临着格外迫切的需求。联合国预测，受病毒影响，全球面临严重粮食不安全问题的人数可能翻倍，达到2.65亿人。仅在美国，五周内的失业总人数已升至2,600万人，这可能会使数百万人进一步陷入粮食不安全状态。
在GBFB进行的测试中，机器人能够以约每小时0.22英里的速度驶过托盘和存储通道。以此速度，机器人可在GBFB仓库中仅用半小时覆盖4,000平方英尺的空间。在此期间所输出的UV-C剂量，可中和表面上约90%的冠状病毒。对于许多表面而言，该剂量会更高，从而中和更多的病毒。
通常情况下，这种紫外线杀菌照射方法主要用于医院及医疗环境中，以对病房进行灭菌，并遏制耐甲氧西林金黄色葡萄球菌等微生物的传播，金黄色葡萄球菌和艰难梭菌，且UV-C光还可对空气传播的病原体发挥作用。虽然其在直射的“视线范围”内效果最佳，但光线会在表面之间反射，从而可到达角落和缝隙之中。
“我们已有十年历史的仓库是一座相对较新的食品配送设施，执行AIB认证的、最先进的清洁与食品安全标准，”大波士顿食品银行总裁兼首席执行官Catherine D’Amato说道，“新冠病毒是一种新型病原体，GBFB以及全世界其他机构原本都未曾为应对它而设计。我们很高兴有此机会与麻省理工学院CSAIL及Ava Robotics合作，创新并提升我们的卫生消毒技术，以战胜这一威胁。”
作为第一步，团队对机器人进行了远程操控，教会其在仓库内行进的路线，这意味着它具备自主移动能力，无需团队远程导航。
它可以前往其地图上设定的路径点，例如前往装卸码头，再前往仓库发货区，然后返回基地。这些路径点由远程操控模式下的专业人类用户设定，此后可根据需要在地图上添加新的路径点。
在GBFB内部，团队将仓库发货区确定为机器人需要消毒的“高优先级区域”。每天，工作人员都会在通道中摆放产品，并将其整理好，以供次日合作伙伴及配送卡车多达50次的取货。通过聚焦发货区域，机器人会优先对离开仓库的物品进行消毒，以减少新冠病毒向社区扩散。
目前，团队正在探索如何利用机器人自带的传感器，以适应环境变化，从而在新的区域中，机器人能够调整其速度，确保对新物体和表面施加推荐剂量。
一项独特的挑战在于，发货区域处于持续变化之中，因此机器人每晚都会遇到略有不同的新环境。机器人部署时，未必知道哪些暂存通道会被占用，或每条通道的占用程度如何。因此，团队指出，他们需要教会机器人区分已占用与未占用的通道，以便其相应地调整规划路径。
就生产而言，“内部制造”对于这款原型机及团队而言，有了全新的含义。UV-C灯在Pierson的地下室中组装完成，而CSAIL博士生Jonathan Romanishin则在自己的公寓里搭建了一个简易工坊，用于组装电子电路板。
“在我们驾驶机器人于食品银行内行驶的同时，我们也在研究新的控制策略，使机器人能够适应环境变化，并确保所有区域都能获得适当的估算剂量，”Pierson说道，“我们专注于远程操作，以尽量减少人工监管，从而在运行系统的同时，降低新冠病毒进一步传播的额外风险。”
在近期的下一步工作中，团队将重点提升机器人在GBFB的各项能力，并最终实施设计升级。其更广泛的目标在于，如何使这些系统更好地适应我们所处的世界：机器人如何基于估算的UV-C剂量动态调整其计划，如何在新环境中工作，以及如何协调多台UV-C机器人团队协同作业。
“我们很高兴看到这款UV-C消毒机器人在当前这一特殊时期为我们的社区提供支持，”CSAIL主任兼项目负责人Daniela Rus说道，“我们在GBFB所获得的洞见凸显了若干算法方面的挑战。我们计划着手解决这些问题，以拓展复杂空间中自主紫外线消毒的应用范围，包括宿舍、学校、飞机和杂货店。”
目前，团队的重点是GBFB，但其正在开发的算法和系统未来可转用于其他应用场景，例如仓库、杂货店和学校。
“麻省理工学院是一位出色的合作伙伴。他们找到我们时，团队便急于启动集成工作，仅用四周时间便投入运行，”Ava Robotics首席执行官Youssef Saleh说道，“机器人解决工作场所挑战的机遇比以往任何时候都更大，与麻省理工学院合作，为食品银行带来实际影响，这是一次很棒的经历。”
Pierson和Romanishin与Hunter Hansen（软件能力）、麻省理工学院林肯实验室的Bryan Teague（协助UV-C灯组件的组装）、Igor Gilitschenski和Xiao Li（协助未来的自主性研究）、麻省理工学院教授Daniela Rus和Saman Amarasinghe，以及Ava负责人Marcio Macedo和Youssef Saleh共同合作完成了这项工作。
