9、机器人任务分配与阻尼设计策略

机器人任务分配与阻尼设计策略

1. 无监督识别的复杂度和相似度指标

在机器人任务分配中，复杂度和相似度指标可用于无监督地识别不同任务。不同类型的任务具有不同的复杂度和相似度特征：
- 视觉聚类任务 ：具有较少的路点和较低的相似度，最多两个路点，相似度最高达 85%。
- 硬编码任务 ：复杂度范围与视觉聚类任务相似，但相似度高于 95%。
- 机器人回放任务 ：适用于更复杂的任务，路点在 2 - 5 个之间，相似度高于 85%。
- 人类执行任务 ：擅长复杂度最高的任务（10 个以上路点），包括高相似度和低相似度任务。

此外，计算机视觉、硬编码和回放聚类的任务聚类比人类行动的子任务聚类更紧密，这是因为人类执行的子任务复杂度显著更高且复杂度范围更广。

在自动化过程中，利用上述指标可对任务进行自动化分配。以煎饼制作过程为例，某些子任务的分配可能会根据实际情况进行调整：
|子任务|原聚类建议方法|最终选择方法|原因|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|杯子处理|硬编码和回放均可|硬编码|该任务重复四次且共享多个路点|
|搅拌杯拾取|视觉任务|机器人回放|相机视野限制|

这些案例表明，聚类方法能为每个子任务的执行方法提供有用的见解，但实际应用中还需考虑一些实际因素。

2. 机器人操作器的阻尼设计

在许多现代机器人应用中，抑制振荡并规定所需的刚度值至关重要。例如，在工业应用