Tinh chỉnh, Tinh chỉnh, Tinh chỉnh: Thử nghiệm và Lỗi

Sơ đồ điều khiển đi kèm với Sobot Rimulator được điều chỉnh rất tinh vi. Phải mất nhiều giờ chỉnh sửa một biến nhỏ ở đây và một phương trình khác ở đó, để biến nó hoạt động theo cách mà tôi hài lòng. Lập trình robot thường liên quan đến rất nhiều thử nghiệm và lỗi cũ đơn giản. Robot rất phức tạp và có rất ít lối tắt để khiến chúng hoạt động tối ưu trong môi trường giả lập robot… ít nhất, không thiếu nhiều công nghệ máy học hoàn toàn, nhưng đó là một cách hoàn toàn khác của sâu.

Người máy thường liên quan đến rất nhiều thử nghiệm và sai lầm cũ kỹ.

Tôi khuyến khích bạn chơi với các biến điều khiển trong Sobot Rimulator và quan sát và cố gắng giải thích kết quả. Tất cả những thay đổi sau đây đều có ảnh hưởng sâu sắc đến hành vi của robot mô phỏng:

Mức tăng lỗi kPtrong mỗi bộ điều khiển
Cảm biến tăng được sử dụng bởi bộ điều khiển tránh chướng ngại vật
Việc tính toán v dưới dạng hàm của ω trong mỗi bộ điều khiển
Khoảng cách đứng trước chướng ngại vật được sử dụng bởi bộ điều khiển gắn tường
Các điều kiện chuyển mạch được sử dụng bởi supervisor_state_machine.py
Khá nhiều thứ khác

Khi rô bốt có thể lập trình bị lỗi

Chúng tôi đã làm rất nhiều việc để đi đến thời điểm này và con robot này có vẻ khá thông minh. Tuy nhiên, nếu bạn chạy Sobot Rimulator qua một số bản đồ ngẫu nhiên, sẽ không lâu trước khi bạn tìm thấy một bản đồ mà robot này không thể đối phó. Đôi khi nó tự lái trực tiếp vào các góc hẹp và va chạm. Đôi khi nó chỉ dao động qua lại không ngừng ở phía bên trái của một chướng ngại vật. Đôi khi nó bị bỏ tù một cách hợp pháp mà không có con đường khả thi nào dẫn đến mục tiêu. Sau tất cả các thử nghiệm và tinh chỉnh của chúng tôi, đôi khi chúng tôi phải đi đến kết luận rằng mô hình chúng tôi đang làm việc không phù hợp với công việc và chúng tôi phải thay đổi thiết kế hoặc thêm chức năng.

Trong vũ trụ robot di động, "bộ não" của robot nhỏ của chúng ta nằm ở phần cuối đơn giản hơn của quang phổ. Nhiều trường hợp lỗi mà nó gặp phải có thể được khắc phục bằng cách thêm một số phần mềm nâng cao hơn vào hỗn hợp. Các robot tiên tiến hơn sử dụng các kỹ thuật như lập bản đồ , để nhớ vị trí của nó và tránh việc thử lặp đi lặp lại những thứ giống nhau; heuristics , để đưa ra các quyết định có thể chấp nhận được khi không có quyết định hoàn hảo nào được tìm thấy; và máy học , để điều chỉnh hoàn hảo hơn các thông số điều khiển khác nhau chi phối hành vi của robot.

Một ví dụ về những gì sẽ đến

Robot đã và đang làm rất nhiều việc cho chúng ta, và chúng sẽ chỉ làm được nhiều việc hơn trong tương lai. Mặc dù ngay cả lập trình người máy cơ bản là một lĩnh vực nghiên cứu khó khăn đòi hỏi sự kiên nhẫn cao độ, nó cũng là một lĩnh vực hấp dẫn và vô cùng bổ ích.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã học cách phát triển phần mềm điều khiển phản ứng cho rô bốt bằng ngôn ngữ lập trình cấp cao Python. Nhưng có nhiều khái niệm nâng cao hơn có thể được học và thử nghiệm nhanh chóng với khung robot Python tương tự như khung mà chúng tôi tạo mẫu ở đây. Tôi hy vọng bạn sẽ cân nhắc tham gia vào việc định hình những điều sắp tới!