איך אתה מחליט אם חותמות הזמן של OpenArm טלאופ מיושרות מספיק כדי לסמוך על איכות ההשמעה החוזרת והדרכה במורד הזרם?
מערכי נתונים של OpenArm Teleop מאבדים ערך במהירות כאשר חותמות זמן פעולה, חותמות זמן של מצלמה ויומני מצב רובוטים אינם מיושרים מספיק חזק עבור למידה חוזרת או חיקוי.
איך אתה מאמת את יישור חותמת הזמן בהדגמות של OpenArm לפני שאתה סומך על הנתונים לאימון?
אנא שתף בדיקות מעשיות לסחף של הפעלה חוזרת, חוסר התאמה של מסגרת פעולה, דגימות שנפלו וכיצד אתה מחליט מתי יש לנקות או לאסוף מערך נתונים.
אם תשיב, כלול סימפטום אחד של חוסר התאמה מדויק ושלב אימות או תיקון מדויק אחד שעזר.
סחיפה חוזרת היא לעתים קרובות המקום שבו בעיות יישור הופכות ברורות. אם אתה משתמש במבחן חוזר רגיל, זה יעזור מאוד לשתף אותו.
יש צוותים שמתקנים איסוף, אחרים מתקנים עיבוד שלאחר. הבדיל בין גישות אלו כדי שהמחפשים ידעו היכן להתערב תחילה.
אם יש לך סף למועד שבו הקלטה לא מיושרת מכדי לשמור, כלול את הכלל הזה. זהו ידע רב שימושי.
בחר את הסימפטום הקרוב ביותר שלך כדי ללכת בדרך הנכונה לפתרון בעיות.
שחזר את "יישור חותמת הזמן של [OpenArm] הדגמה עבור מערכי נתונים של טלאופ עבור אינטגרטורים של בונים (בינוני)" בלולאה מבוקרת, ולאחר מכן השווה מדידות קו בסיס לעומת זרם לפני החלת תיקונים חלקיים.
python tools/reproduce_issue.py --case current_thread
python tools/validate_fix.py --checklist standard_intermediateאם שאריות או סחיפה נכשלות במגבלות הקבלה שלך לאחר חימום, עבור לזרימת עבודה מלאה של כיול מחדש/שחזור.
תחילה השתמש בהם כתבנית רשימת בדיקה. אשר את שמות הממשק, מזהי המכשירים ותנאי הבטיחות בתא שלך לפני הביצוע.