机构名称：
¥ 2.0
摘要：本文提出了一种学习世界模型的方法，用于在一堆土壤上执行自动装载动作。数据驱动的模型被学会了输出所得的桩状态，负载质量，时间和工作，并在给定输入的单个加载周期中工作，其中包括自动桶装控制器的初始桩形状和动作参数的高度图。在动态变化的环境中进行连续加载的长马计划被作为重复模型推断。由深神经网络组成的模型对来自3D多体动力学模拟的数据进行了培训，该数据对不同形状的砾石堆中的10,000多个随机加载动作进行了培训。预测负载性能的准确性和推理时间平均在1.2 ms中为95％和4.5 ms的97％。长马预测。
自主轮装载器的世界建模
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