Сегодня 25 ноября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Робоэкскаватор обучили прицельно швырять камни

Опытным экскаваторщикам знаком трюк, который позволяет отправлять содержимое ковша за пределы досягаемости стрелы. Наделённый нейросетью робоэкскаватор оказался прилежным учеником, который также смог освоить прицельное метание камней дальше зоны досягаемости стрелы. На очереди швыряние сыпучих материалов и повышение точности для работы ковшом на разных высотах.

 Источник изображения: ETH Zürich

Источник изображения: ETH Zürich

О процессе обучения нейросети робоэкскаватора для точного манипулирования содержимым ковша сообщили исследователи из Швейцарии (ETH Zürich). Нейросеть на основе обучения с подкреплением была обучена бросать мяч и камни в указанную точку, которая была дальше досягаемости стрелы (до 9,5 м при дальности захвата стрелой 7,5 м). Подобные операции помогут робототехнике справляться с большим кругом задач с меньшими затратами энергии на перемещения, а также сделают её работу более безопасной.

Экскаватор совершал захват и броски ковшом с двумя степенями свободы, который не был жёстко закреплён на стреле. Броски совершались как по прямой, когда в работе была одна только стрела, так и с поворотом кабины. Во втором случае точность была чуть меньше, но в любом случае снаряд отклонялся от точки прицеливания не более чем на 30–40 см.

Исследователи обучали нейросеть на базе модернизированного 12-т колёсного экскаватора Menzi Muck M545. Ранее они обучили экскаватор ряду нетривиальных операций, например, научив его строить устойчивую стену из неподготовленных каменных блоков. Экскаватор сам оценивал баланс камней и строил прочное каменное ограждение. Для точных автономных работ на местности экскаватор с помощью установленных на него датчиков строит модель окружающего пространства, в котором выполняет заданные операции.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Маск ударил по фабрикам троллей: X начала показывать местоположение аккаунтов 27 мин.
Календарь релизов 24 – 30 ноября: Of Ash and Steel, Project Motor Racing и Hail to the Rainbow 2 ч.
В Steam стартовала распродажа «Чёрная пятница» и голосование за лучшие игры 2025 года 2 ч.
Внедрение облачных технологий увеличивает прибыль компаний, показало исследование Yandex B2B Tech и «Яков и Партнёры» 2 ч.
Научно-фантастическое выживание StarRupture от авторов Green Hell скоро дадут попробовать с друзьями — анонсировано кооперативное тестирование 3 ч.
Даже ведущий разработчик Vampire: The Masquerade — Bloodlines 2 был против того, чтобы игра называлась Vampire: The Masquerade — Bloodlines 2 4 ч.
Дископанковый шутер RetroSpace в духе System Shock получил новый геймплейный трейлер и сроки выхода 5 ч.
Meta «похоронила» исследование о вреде соцсетей — теперь в суде ответят и она, и TikTok, и Google 6 ч.
Российская служба каталогов ALD Pro дополнилась ИИ-помощником для системных администраторов 6 ч.
Амбициозный шутер Ferocious отправит игроков выживать и управлять динозаврами — геймплейный трейлер и дата выхода 11 ч.
Amazon показала антенну Leo Ultra для спутникового интернета на 1 Гбит/с — в 2,5 раза быстрее Starlink 16 мин.
Steam Machine дешёвой не будет: Valve не станет продавать мини-ПК себе в убыток по консольной модели 3 ч.
Дешевле купить PS5: из-за дефицита комплект DDR5 на 64 Гбайт взлетел до $600 4 ч.
Джони Айв и Сэм Альтман создали прототип совместного ИИ-устройства, но никому его не показали 4 ч.
Qualcomm «убила» Arduino — теперь это не открытая DIY-платформа, а корпоративный сервис 4 ч.
MSI выпустила игровой монитор MAG 274QPF X32 — 1440p, 320 Гц и консольный режим 5 ч.
Подорожание видеокарт неотвратимо: AMD уведомила о повышении цен, потому что ИИ съел всю память 5 ч.
На китайском чёрном рынке начали торговать инженерными образцами Intel Panther Lake — и они работают 6 ч.
«Яндекс» запустил роботизированную доставку в Санкт-Петербурге 6 ч.
Nokia инвестирует $4 млрд в производство и исследования в США 7 ч.