Двухколёсный баланс с ИИ на мини-погрузчике оставляет открытым случай вне номинала
ETH Zurich и Intel обучили управление с подкреплением балансировать мини-погрузчик John Deere 332G на передних колёсах, но успех снизился, когда стрела ковша вышла за обученный диапазон углов.
Лаборатория робототехнических систем ETH Zurich совместно с Intel сообщила в Science Robotics 11 ноября, что управление с подкреплением позволило мини-погрузчику John Deere 332G подняться на два передних колеса, удержать баланс и опуститься. Нерешённый вопрос — насколько этот баланс сохраняется, когда машина выходит за условия, на которых её обучали.
Источник описывает механизм как выученную модель движения. Команда измерила физические свойства, такие как длина и центр масс, подавала команды управления в реальную гидравлическую трансмиссию около полутора часов и использовала отклики для построения нейросети, предсказывающей движение. Затем обучение с подкреплением выполнялось в симуляции с варьированием массы, инерции и ошибки датчиков, чтобы сократить разрыв между реальным и виртуальным.
Этот разрыв проявился в угле стрелы ковша. При 28 и 31 градусе погрузчик завершил все испытания подъёма; при 34 градусах, вне диапазона обучения, он преуспел в 11 из 14. Будет ли такая деградация иметь значение в земляных работах — это вопрос, а не вывод.
Конкретная деталь, которую ещё предстоит продемонстрировать, — обобщение за пределами обученных конфигураций; заявленный план команды добавить камеры и лидар может это решить.