Erfahrenen Baggerfahrern ist der Trick bekannt, der es ermöglicht, den Inhalt der Schaufel auĂerhalb der Reichweite des Auslegers zu befördern. Der mit einem neuronalen Netzwerk ausgestattete Robo-Bagger hat sich als fleiĂiger SchĂŒler erwiesen, der ebenfalls Steine gezielt weiter als die Reichweite des Auslegers zu werfen. Als NĂ€chstes steht das Werfen von SchĂŒttgĂŒtern und die Erhöhung der Genauigkeit bei der Arbeit mit der Schaufel auf unterschiedlichen Höhen an.
Ăber den Lernprozess des neuronalen Netzwerks des Robo-Baggers, das prĂ€zise mit dem Inhalt der Schaufel umzugehen weiĂ, berichteten Forscher aus der Schweiz (ETH ZĂŒrich). Das auf VerstĂ€rkungslernen basierende neuronale Netzwerk wurde darauf trainiert, einen Ball und Steine auf einen bestimmten Punkt zu werfen, der weiter als die Reichweite des Auslegers lag (bis zu 9,5 m bei einer Greifweite des Auslegers von 7,5 m). Solche Operationen werden der Robotik helfen, einen gröĂeren Aufgabenbereich mit geringerem Energieaufwand fĂŒr Bewegungen zu bewĂ€ltigen und ihre Arbeit sicherer zu machen.
Der Bagger fĂŒhrte das Greifen und Werfen mit zwei Freiheitsgraden durch, die nicht fest am Ausleger montiert waren. Die WĂŒrfe erfolgten sowohl geradlinig, wenn nur der Ausleger in Verwendung war, als auch mit Drehung der Kabine. Im zweiten Fall war die Genauigkeit etwas geringer, aber in jedem Fall wich das Projektil nicht mehr als 30 bis 40 cm vom Zieltspunkt ab.
Die Forscher trainierten das neuronale Netzwerk auf der Basis eines modifizierten 12-rĂ€drigen Baggers Menzi Muck M545. Zuvor hatten sie den Bagger eine Reihe von nicht-trivialen Operationen erlernen lassen, beispielsweise wie man eine stabile Wand aus ungeplanten Steinblöcken errichtet. Der Bagger bewertete selbst das Gleichgewicht der Steine und baute eine stabile Steinmauer. FĂŒr prĂ€zise autonome Arbeiten im GelĂ€nde erstellt der Bagger mithilfe seiner installierten Sensoren ein Modell der Umgebung, in der er die gestellten Aufgaben ausfĂŒhrt.
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Quelle: 3dnews.ru
