Cân bằng hai bánh bằng AI trên máy xúc lật bánh xích vẫn bỏ ngỏ trường hợp ngoài danh định
ETH Zurich và Intel huấn luyện điều khiển học tăng cường để cân bằng máy xúc lật bánh xích John Deere 332G trên hai bánh trước, nhưng tỷ lệ thành công giảm khi tay gầu nằm ngoài dải góc đã huấn luyện.
Phòng thí nghiệm Hệ thống Robot của ETH Zurich, phối hợp với Intel, báo cáo trên Science Robotics ngày 11 tháng 11 rằng điều khiển bằng học tăng cường cho phép một máy xúc lật bánh xích John Deere 332G nâng lên hai bánh trước, giữ thăng bằng và hạ xuống. Điểm chưa được giải quyết là khả năng cân bằng này duy trì được bao lâu khi máy rời khỏi các điều kiện đã huấn luyện.
Nguồn tin mô tả cơ chế này là một mô hình chuyển động được học. Nhóm đã đo các thuộc tính vật lý như chiều dài và trọng tâm, đưa lệnh điều khiển vào hệ truyền động thủy lực thực tế trong khoảng một tiếng rưỡi, và dùng các phản hồi để xây dựng mạng nơ-ron dự đoán chuyển động. Sau đó, học tăng cường chạy trong mô phỏng, với khối lượng, quán tính và sai số cảm biến thay đổi để thu hẹp khoảng cách thực - ảo.
Khoảng cách đó thể hiện ở góc tay gầu. Ở 28 và 31 độ, máy xúc lật hoàn thành mọi lần thử nâng; ở 34 độ, ngoài dải huấn luyện, máy thành công 11 trong 14 lần. Liệu sự suy giảm như vậy có quan trọng trong công việc đào đất hay không là một câu hỏi, không phải một phát hiện.
Chi tiết cụ thể vẫn cần được chứng minh là khả năng tổng quát hóa ngoài các cấu hình đã huấn luyện, điều mà kế hoạch bổ sung camera và lidar của nhóm có thể giải quyết.