ما الذي يجعل المهام الغنية بالاتصالات صعبة
تتضمن المعالجة الغنية بالتلامس - الإدخال، والربط، والتلميع، والربط في الفتحة، وتوجيه الكابل - اتصالًا مستدامًا وحساسًا للقوة بين الروبوت والأشياء. تؤدي الأخطاء الصغيرة في الموضع إلى التشويش أو القوى المفرطة. ديناميكيات الاتصال متقطعة، ويصعب محاكاتها بدقة، وحساسة للغاية للتفاوتات الهندسية.
الكلاسيكية مقابل النهج المستفادة
تستخدم الأساليب الكلاسيكية التحكم في المعاوقة من خلال أنماط البحث الحلزونية وعتبات القوة. وهي تعمل بشكل موثوق مع الأشكال الهندسية المعروفة ولكنها تتطلب ضبطًا شاملاً لكل مهمة. يمكن للأساليب المستفادة (استنساخ السلوك، RL مع ملاحظات القوة) التعامل مع المزيد من التباين ولكنها تحتاج إلى بيانات توضيحية عالية الجودة مع استشعار عزم دوران القوة. أفضل النتائج الحالية تجمع بين الاثنين: استخدام التعلم لإستراتيجية عالية المستوى والتحكم الكلاسيكي لتنظيم القوة على مستوى منخفض.
جمع البيانات لمهام الاتصال
يعد تسجيل بيانات عزم الدوران إلى جانب الملاحظات المرئية أمرًا ضروريًا. استخدم التشغيل عن بعد بين القائد والتابع لنقل القوة بشكل بديهي. تصفية العروض التوضيحية حيث يطبق المشغل قوى تصحيحية مفرطة. يوفر OpenArm الخاص بـ SVRC المزود بمستشعرات اللمس PaXini مجموعة المستشعرات اللازمة لجمع البيانات الغنية بالاتصال.