[Neibot]

Наоборот. Резко не догоняет до предела, ибо длинная по времени большая разница - это есть буксование и плавность в муфте, а короткая и мелкая - это рывок, который не полезен никому

Ты еще до запятых докопайся )
Предел - в обе стороны ессно, у коробки есть оптимальное значение и допустимый диапазон. Больше/меньше - подстраиваемся.
Но по крайней мере мысль ты уловил, похвально.

Потому, как доказать то, чего нет? Как найти тот источник, которого нет?

Твоими же словами - ты не видишь то, что не хочешь видеть.
А источники и данные есть. Источники - которые с этими коробками и их прошивками работают, и вполне логично/доступно объясняют принципы их работы.
Отрицать это - можно, а зачем?

Легко:
https://yandex.ru/search/?text=как+р...270455&win=528

Роботы адаптируются к внешней среде с помощью комплекса технологий и методов, которые позволяют им воспринимать окружающую обстановку, анализировать данные и корректировать свои действия для выполнения задач в меняющихся условиях.
electricalschool.info
ru.ruwiki.ru
Основные методы адаптации
Сенсорное восприятие и объединение данных. Роботы используют различные сенсоры для получения информации о внешней среде:
Камеры позволяют распознавать объекты, лица, формы, движения.
Лидары (LIDAR) работают на основе лазерного сканирования, создают трёхмерные карты окружающей среды, помогают избегать препятствий.
Радары используются для обнаружения объектов на больших расстояниях и в сложных погодных условиях.
Тактильные сенсоры дают информацию о контакте и силе взаимодействия с объектами, что важно для точного контроля при схватывании или перемещении предметов.
Сенсоры расстояния (инфракрасные датчики, ультразвуковые сенсоры) помогают избегать столкновений, определять границы рабочей области.

electricalschool.info
vc.ru
Объединение данных из разных сенсоров повышает точность восприятия и помогает принимать обоснованные решения.
electricalschool.info
Алгоритмы обучения и машинного обучения. Роботы могут извлекать знания из опыта и использовать их для улучшения своего поведения. Применяются:
Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — алгоритм, при котором робот совершает действия в среде и получает обратную связь в виде награды или штрафа.
electricalschool.info
Нейросетевые методы позволяют моделировать нелинейные зависимости и быстро обучаться на основе опыта.
electricalschool.info
Модификации популярных подходов, например, модификация концепции Forward-Backward, которая помогает ИИ-агентам адаптироваться к новым условиям без дополнительного дообучения.

Да я давно понял, что источников не будет, не переживай )

Вот это куча датчиков

Все датчики были перечислены изначально одним предложением, напишу третий раз:
датчиков вращения валов и датчиков положения вилок

С алгоритмами, состоящими из достаточно простых логических шагов - справится достаточно простой контроллер, условно:
если (времяПереключения > нормативВремени) {счетчикТупизны++;}
если (счетчикТупизны > 9000){давлениеНаФрикцион++;}
.. и много подобного кода, с сохранением состояния в таблицы.

Именно это со временем приводит к более оптимальной работе коробки.
А не ИИ-агенты, лидары, алиса ..

1.jpg

.. как ты очень смищно попытался представить )