离线编程现场微调是在机器人离线编程完成后，进行现场调整和优化的过程。以下是一些关键步骤：
路径规划微调
根据实际场景的障碍物位置和机器人的动作能力，对机器人的路径进行微调，使其能够避开障碍物并完成任务。
动作参数微调
调整机器人的动作参数，如速度、加速度、姿态等，以提高机器人的运动效果和稳定性。
触发条件微调
根据实际情况调整机器人执行任务的触发条件，确保机器人在正确的时机执行任务。
传感器数据校准
校准机器人的传感器数据，以确保机器人对环境的感知准确性。
现场数据收集
在执行任务过程中，收集机器人的实际运动数据和传感器数据，用于进一步优化机器人的程序和参数。
数据预处理
在微调之前，对数据集进行预处理，以确保它们符合模型输入的格式要求。这可能包括文本清洗、分词、编码等步骤。
选择微调算法
选择适合的微调算法，例如QLoRA算法，这是一个快速且有效的微调方法，可以在很短的时间内完成微调。
设置训练参数
根据需求和硬件条件，设置合适的训练参数，如学习率、训练轮数、批处理大小等。
启动微调
使用准备好的数据集和设置好的参数，启动模型的微调过程。这个过程可能需要一些时间，具体取决于数据集大小和计算资源。
评估效果
微调完成后，评估模型的性能，确保微调达到了预期的效果。这可以通过在验证集上测试模型或者通过实际应用场景中的表现来完成。
部署使用
如果微调效果满意，将微调后的模型部署到实际的应用中去。
通过以上步骤，可以确保机器人在实际执行任务时的准确性和稳定性。建议在实际微调过程中，结合具体场景和需求，灵活调整各个参数，以达到最佳效果。