AI双轮平衡滑移装载机在偏离标称工况下仍存悬念

苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室与英特尔合作，于11月11日在《科学机器人》上报告，强化学习控制让一台约翰迪尔332G滑移装载机抬起至两个前轮上、保持平衡并着陆。未解决的问题是，一旦机器离开训练条件，这种平衡能维持到什么程度。

来源将这一机制描述为学习到的运动模型。团队测量了长度、质心等物理属性，将控制指令输入真实液压传动系统约一个半小时，并利用响应构建预测运动的神经网络。随后在仿真中运行强化学习，通过变化质量、惯性和传感器误差来缩小虚实差距。

这一差距在铲斗臂角度上显现出来。在28度和31度时，装载机完成了所有举升试验；在34度——超出训练范围——14次中成功了11次。这种性能下降在土方作业中是否要紧，是一个问题，而非发现。

仍有待展示的具体细节是超越训练配置的泛化能力，团队所述增加摄像头和激光雷达的计划可能解决这一问题。