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摘要 - 尽管自动机器人具有提高整个零售链中效率和吞吐量的巨大潜力，但它们主要被部署在大型仓库和配送中心中。与客户（例如超级市场）一起在商店中部署机器人需要更多的开发工作，因为他们需要安全地围绕客户运营并可靠地应对各种不确定性和干扰，例如放错地方的产品。我们介绍了我们最近在开发一个移动操纵器平台上用于在现实的超市设置中选择订单的努力。我们的机器人平台使用最先进的感知和规划算法在存在干扰的情况下稳健地选择项目。，它成功地证明了自适应决策和快速重新掌握。我们的机器人允许添加新产品并从恶魔中教授新的采摘动作。我们在实验室重新创建的超市以及一家大型荷兰零售商的测试超市中验证了我们的机器人。我们的结果显示了我们的机器人如何从各种干扰中成功恢复，包括放错了产品，采摘错误以及人类互动。我们总结了我们学到的课程，将自主机器人带入与客户的真实零售环境中。
在零售环境中展示自适应移动操作
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