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 🔥
Yandex B2B Tech открыла доступ к Alice AI LLM — самому мощному семейству нейросетей «Яндекса» 31 мин.
«Просто бальзам на измученную геймерскую душу»: пользователи Steam оценили российскую ролевую игру Of Ash and Steel в духе «Готики» 49 мин.
Если научить ИИ маленькому обману, он начнёт жульничать систематически — Anthropic открыла вредную склонность ИИ 2 ч.
Утечка: российские фанаты «Принца Персии» опубликовали запись внутреннего показа ремейка Prince of Persia: The Sands of Time 2 ч.
В «Яндекс Картах» появился ИИ-помощник — он даёт подробные и актуальные подсказки 4 ч.
Google отчаянно защищает AdX от принудительной продажи: отделить рекламный бизнес технически невозможно 6 ч.
Ошибка Windows 11 24H2 приводит к сбоям в «Проводнике» и меню «Пуск» 7 ч.
ИИ оказался слишком рискованным даже для страхования от рисков 10 ч.
Anthropic бросает вызов Gemini 3: представлена мощная ИИ-модель Opus 4.5 и инструмент для покорения Excel 14 ч.
Маск ударил по фабрикам троллей: X начала показывать местоположение аккаунтов 15 ч.
AWS потратит $50 млрд на расширение облачных мощностей для правительства США: +1,3 ГВт на ИИ и HPC 8 мин.
Meta готова снизить зависимость от Nvidia и потратить миллиарды долларов на чипы от Google 26 мин.
Дефицит оперативной памяти выходит из-под контроля — магазины стали отказываться от фиксированных цен 27 мин.
ИИ облегчит диагностику редких генетических заболеваний — представлена модель PopEVE 31 мин.
Huawei представила четыре флагмана Mate 80 — новый дизайн, Kirin 9030 и до 20 Гбайт ОЗУ по цене до $1830 46 мин.
Китай запустил первую в своей истории спасательную космическую миссию 54 мин.
Российскому интернету грозит «помутнение»: до 70 % оптоволоконных магистралей устареют в 2025 году 56 мин.
Xiaomi научила электромобили автоматически объезжать препятствия в случае опасности 2 ч.
TSMC построит на Тайване ещё три фабрики 2-нм чипов и ускорит освоение этого техпроцесса в США 2 ч.
Microsoft представила настоящие кроксы в стиле Xbox — и их даже можно купить 2 ч.