IND-gyc-第一周
关键帧采样 Keyframe Sampling
- 概念定义
- seed skill: 动作优化的起点，传统做法是由人工调参得到或用动作捕捉模仿人类
- keyframe sampling: 观察另一个机器人的动作并进行模仿，理论上可以被推广到模仿其它模型的机器人或人类
- KSOBI: 关键帧采样，优化和动作整合
- keyframe: k∈K:=Rn×Rn×{0,1}k ∈ K := \mathbb{R}^n × \mathbb{R}^n × \{0, 1\}k∈K:=Rn×Rn×{0,1}，对所有关节的描述，包含三个元素，第一个是关节的角度，第二个是每个关节扭矩对该关节最大扭矩的比值，第三个表示是绝对值还是相对与上一帧的相对值(0或1)
- (keyframe) skill: 一个技能-时间对的元组，时间表示该技能持续的时间，整个元组表示连续执行一组技能
- 采样算法
- 每隔一个时间周期进行一次采样，采取机器人的关节角度以及扭矩，并整合成skill作为训练的起点(seed skill)
- 优化过程
- 预处理
- 手动将对动作没有影响的参数从优化空间中去除，即将其值固定
- 在两帧之间变化不大的参数可以由两帧熔合成固定值
- 开头和结尾的一些帧可以去掉
- 论文中将头部的关节去除，规定两帧间任何关节不能改变大于0.5度，固定脚落地前所有帧固定。最后加3个参数表示起始坐标和朝向，共62个参数待优化
- 设计的3个fitness函数
- 球踢出的距离，若踢失败则为-1，注重踢球距离
- 球踢出的距离乘上角度偏移误差，若踢失败则为1，注重踢球精准
- 球踢出的距离加上球高度，注重飞过对方球员
- 使用CMA-ES优化
- 预处理
- 动作整合
- 开球得分战术：先单独优化一个触球并立即闪开的动作，再将触球和射门使用两个机器人联合优化
- 其它可能的动作整合：跑踢
- Acceleration Sampling
- 在每次采样时，将得到的角度θj,t\theta_{j,t}θj,t和角加速度ata_tat用PID公式反解得到关键帧信息，但论文中的pid反推公式有误
参考文献
[1] Depinet M , Macalpine P , Stone P . Keyframe Sampling, Optimization, and Behavior Integration: Towards Long-Distance Kicking in the RoboCup 3D Simulation League[J]. Springer International Publishing, 2014.
[2] Hu X , Li Z , Sun G , et al. Apply Acceleration Sampling to Learn Kick Motion for NAO Humanoid Robot[C]// 2020 International Conference on Computer Engineering and Intelligent Control (ICCEIC). 2020.
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