是一本國(guó)際性同行評(píng)審開(kāi)放獲取期刊，專注于應(yīng)用自然科學(xué)領(lǐng)域。由MDPI在線出版，每月發(fā)行兩次。在工程學(xué)（多學(xué)科）和一般工程學(xué)中均被JCR評(píng)為Q1級(jí)別。

2024年8月8日，由三一重機(jī)小挖研究院副院長(zhǎng)高樂(lè)博士團(tuán)隊(duì)與上海交通大學(xué)胡潔教授團(tuán)隊(duì)合作研究的，題為《E-GTN: Advanced Terrain Sensing Framework for Enhancing Intelligent Decision Making of Excavators》的論文正式發(fā)布。

面對(duì)復(fù)雜多變的挖掘環(huán)境，一項(xiàng)多模態(tài)大模型技術(shù)——E-GTN框架，由高樂(lè)博士團(tuán)隊(duì)與上海交通大學(xué)胡潔教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合研發(fā)，為無(wú)人挖掘的現(xiàn)有挑戰(zhàn)提供了一種理論的解決方案。

傳統(tǒng)的無(wú)人挖掘技術(shù)依賴于專家經(jīng)驗(yàn)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃，但在效率和泛化性上存在局限。E-GTN框架通過(guò)地形特征提取和多模態(tài)融合技術(shù)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和大模型架構(gòu)，顯著提升了無(wú)人挖掘的決策能力和環(huán)境適應(yīng)性。該框架包括地形信息處理、地形特征提取和決策三部分。

E-GTN框架的推出，為挖掘行業(yè)的自動(dòng)化和智能化發(fā)展提供了一種新的技術(shù)探索。隨著大模型技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用范圍的擴(kuò)大，將帶來(lái)更加精準(zhǔn)、安全和高效的無(wú)人作業(yè)方式。