MIT 研發新型挖掘機控制器 助力解決建築業操作員短缺問題

重點
  • 麻省理工學院研發新型控制器,幫助新手快速達到專家水平。
  • 新系統消除了操作挖掘機的心理映射步驟,簡化了學習過程。
  • 研究顯示,新手在使用新系統時表現可與專家持平。
  • 團隊計劃增加觸覺反饋功能,提升操作的直觀性。

學習操作挖掘機通常需要數年時間,主要是因為操作者必須建立手部動作與機器臂之間的不自然心理映射。麻省理工學院的工程師們開發了一種新型控制器,完全跳過了這個轉換步驟,使新手幾乎可以立即達到專家的表現。該團隊由麻省理工學院機械工程系的首席研究科學家 Hermano Krebs 領導,設計了一種類似於迷你挖掘機臂和鏟斗的設備。受訓者握住該設備,並以類似於操作真正挖掘機的方式移動自己的手臂,同時六個顯示屏將這些動作映射到虛擬挖掘機上。

研究人員在《計算與土木工程期刊》中報告了他們的研究結果。

新型控制器的設計與功能

克雷布斯將這種挑戰比作操作遊戲廳的夾娃娃機。協調兩個操縱桿來控制夾具的運動需要一種心理映射,這種映射通常並不直觀。挖掘機要求操作者同時將操縱桿的動作轉換為臂、手臂、鏟鬥和駕駛室的運動,這是一個更為複雜的版本。克雷布斯表示,新接口消除了大部分的轉換負擔。他認為該設備可以發揮兩種功能:作為新操作員的快速培訓工具,以及作為操作真正機器的直接控制方法。無論操作員是在駕駛室內還是從拖車中遠程操作,這一點都適用。

克雷布斯於 2018 年開始與日本機械製造商住友重機械工業合作,當時該公司提出了一個熟悉的問題。日本的挖掘機操作員 workforce 正在快速老齡化,而傳統方式培訓替代者的時間過長。新手操作員通常需要在控制路線上駕駛實際機器,慢慢建立操縱桿輸入與挖掘機動作之間的心理聯繫。協調這些動作以完成實際任務可能需要數月甚至數年的時間才能掌握。麻省理工學院團隊推測,完全消除心理映射步驟,而不是僅僅改進它,能顯著縮短這一時間。

系統測試與比較結果

研究人員測試了這一系統,稱為世界空間界面,與傳統的操縱桿模擬器進行比較,參加者包括具有專家和新手經驗水平的志願者。參與者每天訓練一小時,持續七天,挑戰包括施工現場、公路、礦區和河岸等 15 個真實虛擬環境。根據研究,使用操縱桿模擬器時,新手在訓練過程中始終落後於專家,儘管有所改善。而使用世界空間界面時,新手從第一節課開始就與專家表現持平。研究合著者、麻省理工學院博士後研究員 Joao Buzzatto 表示,這是第一個完全不需要操縱桿命令的挖掘機界面。

該團隊目前正在努力增加觸覺反饋功能,這樣設備就能產生抵抗力,模擬挖掘重物時的物理感受。合著者 Solmon Jeong 説,這一特性將使系統更加直觀。包括卡特彼勒、現代和小松在內的製造商已經在開發自己的虛擬挖掘機模擬器,用於培訓和最終的遠程操作。然而,這些系統仍然是基於傳統的操縱桿控制。麻省理工學院團隊設想,他們的臂和鏟鬥設計最終將完全取代這種方法,讓即使是首次操作的操作者也能從第一天起開始工作。

新型挖掘機控制器的潛在影響

麻省理工學院的這項新技術不僅能解決挖掘機操作員短缺的問題,還能顯著縮短新手的培訓時間。隨著全球建築業對高效能操作員的需求增加,這種創新可能會改變傳統的培訓模式,讓更多人能夠快速掌握操作技巧。此外,觸覺反饋功能的引入將進一步提升使用者的操作體驗,為未來的遠程操作和自動化技術奠定基礎。

本文由 The Base Principle 編譯自以下英文報道,內容經翻譯及整理,事實與數據以原文為準。
Henderson
Henderson

Henderson 是 The Base Principle 的編輯,負責 AI 與工程科技報道的選題與編輯,並監督本站的自動化編譯流程。關注範圍包括大型語言模型、半導體與運算、太空與能源工程。

The Base Principle 是一個繁體中文(香港)科技媒體,專注報道人工智能與工程前沿。我們持續追蹤 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Grok(xAI)、Meta AI、DeepSeek 等主要 AI 模型與公司,並涵蓋電動車與工程技術趨勢,每日精選與分析。

友情網站:手機・開箱・評測 → TechRitualTechNippon 日本語版