Salem Robotics创始人8月27日在Hacker News发布消息，该公司为工业检测机器人开发了一款应用软件，能够让现有移动机器人自主完成核设施污染擦拭、油气泄漏检测等涉及物理交互的检查任务。该公司是Y Combinator S26期创业团队。

创始人在帖子中介绍，他们来自德克萨斯大学奥斯汀分校的机器人研究团队，并在核工业领域合计工作15年，其中约10年在洛斯阿拉莫斯国家实验室开发和部署自主机器人。他们发现，近年来机器人硬件能力已大幅提升，但要让机器人完整执行一项工业规程，仍需大量机器人编程和人工干预。

该软件面向的典型任务包括核污染调查中的“擦拭”取样，即按规程擦拭一定面积的表面以检测可移除放射性污染；或在油气化工厂的泄漏检测与修复（LDAR）作业中，将探测器移至特定阀门、法兰或连接点；以及将仪器相对于管道或设备放置在精确的位置和姿态。

Salem Robotics表示，这些任务对人类而言可概括为“擦拭”“测量”或“检查”，但让机器人可靠完成并不容易。传感器可能需要在整个轨迹中保持与曲面垂直，或与管道保持狭窄偏移，同时规划器还需考虑机械臂运动学、关节限位、碰撞和环境几何。该公司会深入到关节级控制，并快速生成基于实际观测几何的受约束规划，而不是为每个表面或阀门人工编写轨迹。

该团队的技术路线是人工智能与经典机器人学的结合。他们认为，在安全至上的环境中，经典方法在显式约束、可预测行为和理论保证方面仍然重要。AI则用于理解不熟悉场景中与规程相关的语义信息，而具体物理交互则采用显式几何、规划、优化和控制。他们并不试图让整个机器人栈都变成端到端学习。

此外，该公司强调其硬件无关性，不预期单一机器人平台永远最优，而是根据任务需求映射到合适的机器人。他们观察到，即使在先进的核工业和工业场所，许多检查工作流仍高度依赖人工：员工步行巡视、逐条测量、目视检查、手动记录，甚至根据声音判断设备状态。

目前，Salem Robotics从核工业的放射性检查起步，因为这是团队最熟悉的领域。