• Роботизация тяжелой строительной техники актуальна для различных отраслей.
• Роботы-экскаваторы должны уметь видеть среду, выбирать, за какую часть кучи хвататься, строить маршрут и управлять движением.
• В статье представлены результаты экспериментов с двумя модулями: планировщиком точек захвата и контроллером.
• Робот-экскаватор успешно справляется с управлением складскими запасами и точной погрузкой самосвалов.
• Система использует обучение с подкреплением для управления и планирования траекторий.
• Текущая архитектура имеет ограничения, такие как медленное движение и фиксированное положение основания.
• Исследование показывает потенциал обучения с подкреплением для создания автономных и отказоустойчивых роботов-экскаваторов.

Схема компонентов системы.