Skid-steer yükleyicide AI iki tekerlek dengesi, nominal dışı durumu açık bırakıyor

ETH Zurich Robotik Sistemler Laboratuvarı, Intel ile birlikte 11 Kasım'da Science Robotics'te bildirdiğine göre, pekiştirmeli öğrenme kontrolü bir John Deere 332G skid-steer yükleyicinin iki ön tekerleği üzerine kalkmasını, dengelenmesini ve inmesini sağladı. Çözülmemiş nokta, makine eğitildiği koşullardan çıktığında bu dengenin ne kadar sürdüğü.

Kaynak, mekanizmayı öğrenilmiş bir hareket modeli olarak tanımlıyor. Ekip uzunluk ve kütle merkezi gibi fiziksel özellikleri ölçtü, kontrol komutlarını yaklaşık bir buçuk saat boyunca gerçek hidrolik aktarma organlarına verdi ve yanıtları hareketi tahmin eden bir sinir ağı oluşturmak için kullandı. Ardından pekiştirmeli öğrenme simülasyonda çalıştırıldı; gerçek-sanal açığı daraltmak için kütle, atalet ve sensör hatası çeşitlendirildi.

Bu açık kova kolu açısında ortaya çıktı. 28 ve 31 derecede yükleyici tüm kaldırma denemelerini tamamladı; eğitim aralığının dışındaki 34 derecede 14 denemenin 11'inde başarılı oldu. Böyle bir bozulmanın hafriyat işlerinde önemli olup olmayacağı bir bulgu değil, bir sorudur.

Hâlâ gösterilmesi gereken somut ayrıntı, eğitilen konfigürasyonların ötesine genelleme; ekibin kamera ve lidar ekleme yönündeki açıklanan planı bunu ele alabilir.