Du har inte javascript påslaget. Det innebär att många funktioner inte fungerar. För mer information om Vinnova, ta kontakt med oss.

Systemarkitektur för lärande machiner (SALM)

Diarienummer
Koordinator Luleå tekniska universitet - Institutionen för system- och rymdteknik
Bidrag från Vinnova 3 500 000 kronor
Projektets löptid augusti 2017 - augusti 2019
Status Avslutat
Utlysning Elektronik, mjukvara och kommunikation - FFI
Ansökningsomgång Elektronik, mjukvara och kommunikation - FFI - 2017-03-14
Slutrapport 2017-01958eng.pdf(pdf, 709 kB) (In English)

Syfte och mål

Projektet har syftat till att utveckla och demonstrera lösningar som gör det lättare att utveckla och testa reglertekniska lösningar för tele-fjärrstyrda, semiautonoma och helt autonoma arbetsmaskiner. Projektet har framgångsrikt demonstrerat lösningar för automatiserad lastning som bygger på imiterande respektive förstärkt (återkopplad) maskinlärning. Demonstrationerna har visat att ett neuronnät kan tränas till att imitera en expertoperator för lastning, och att detta nät kan automatiskt anpassas till andra material med mindre än en timmes automatiserad lastning.

Resultat och förväntade effekter

Lösningarna har demonstrerats internt Volvo CE för kompetensuppbyggnad samt presenterats med tre akademiska publikationer och en doktorsavhandling. Det har bidragit till hur maskinlärning systematiskt kan utvecklas och testas på en fullskalig lastmaskin (dvs. snabbare och med mindre risk för oväntade beteenden). Trådlös kommunikation har utvärderats vilket bidragit till Volvos satsning på en testplats för 5G. Adaptiv videokodning över trådlösa nät (i.e. SCReAM) har utvärderats i samarbete med Ericsson Research och rapporterats med en akademisk publikation.

Upplägg och genomförande

Projektet har genomförts i nära samarbete mellan Luleå tekniska universitet (LTU) och Volvo CE i Eskilstuna. Samarbetet har inkluderat flertalet besök från personal från LTU och flera längre vistelser i Eskilstuna för förberedelse och genomförande av experiment, tester och demonstrationer. Det har möjliggjort projektet som varit starkt beroende på tillgång till experimentutrustning, fullskalig hjullastare (Volvo L180H) och kapacitet att instrumentera och anpassa maskinen. Det har också skapat goda förutsättningar för kompetensutbyte och gemensam kompetensuppbyggnad.

Texten på den här sidan har projektgruppen själv formulerat. Innehållet är inte granskat av våra redaktörer.

Senast uppdaterad 8 juni 2017

Diarienummer 2017-01958

Statistik för sidan