التحكم المستمر
يشير التحكم المستمر إلى سياسات الروبوت التي تُخرج متجهات عمل ذات قيمة حقيقية (مثل عزوم المفاصل أو السرعات أو الفروقات الديكارتية) بدلاً من الاختيار من مجموعة محدودة من الإجراءات. تتطلب معظم مهام التلاعب بالروبوتات الفيزيائية التحكم المستمر لأن الحركة السلسة والدقيقة لا يمكن تمثيلها بشكل كافٍ بقائمة عمل محدودة. تشمل خوارزميات التعلم العميق القياسية للتحكم المستمر: DDPG و TD3 و SAC؛ للتعلم بالمحاكاة، يُستخدم استنساخ السلوك و Diffusion Policy بشكل شائع في فضاءات العمل المستمرة. انظر هذا عملياً: متجر الأجهزة →







