就目前为止，还看不到通用的家用机器人的原因有很多，其中一个主要原因在於非结构化与半结构化的环境。试想一下，世上并没有两栋完全相同的房子，从布局、照明、地板，再来是家中的人与宠物等都会让房子内部不同。且即便机器人可以有效地绘制每个家庭的地图，空间也一直都有所变化。
麻省理工学院 CSAIL 的研究人员於本周稍早时展示一种模拟训练家庭机器人的新方法，其透过 iPhone 中的光达扫描仪（LiDAR）来扫描家中环境，并将其所收集的数据做为模拟训练用。
近几十年来，「模拟」成为训练机器人的基础要素，其允许机器人在与现实世界中完成一次任务的相同时间内，以虚拟的方式尝试执行数千次甚至数百万次任务并失败。模拟後的失败将会有效降低在现实生活中的失败比例。
这件事其实不难想像，当你教机器人将杯子放入洗碗机的这个动作，如果没有模拟情境，机器人可能会在现实生活中打破一百个杯子，才有办法让机器人学会如果不打破杯子。
研究人员 Pulkit Agrawal 指出，在虚拟世界中进行模拟训练非常强大，因为机器人可以在短时间内练习数百万次。在模拟的情境中，机器人可能打碎了一千个盘子，但这并没有关系，因为这一切都是发生在虚拟世界中。
而当涉及像是家庭这样的动态环境时，透过 iPhone 的光达扫描可以大大地增强机器人对不同环境的适应能力。
（首图来源：截自影片）