IND-gyc-第三周

机器人对关键帧信息的获取与处理

Hinge Joint
- NAO机器人的所有关节均为Hinge Joint。每个关节定义为一个Hinge Joint
- BodyModel类中的成员变量joint为一个存放了所有关节的vector，每一个关节是一个SIMJoint类型变量，SIMJoint类中只有角度一个成员变量
- 在headers.h中将所有HJ的名称define为整数，对应每个关节在joint中的下标
Perceptor 和 Effector
- Perceptor用于表示每个关节的状态，一个HJ perceptor信息只包含关节名称和关节角度，Perceptor信息由服务器送给机器人
- Effector用于控制Hinge Joint动作，一个HJ effector信息只包含名称和角速度，Effector信息由机器人送给服务器
机器人接收服务器信息并处理的流程
- main函数调用Run()
- Run中创建NaoBehavior类的对象behavior，初始化后循环调用behavior的Think()成员函数处理来自服务器的信息msg
- Think函数调用NaoBehavior已经初始化的parser的parse()函数解析信息
- parse函数逐个处理服务器信息中的各个字段，其中与关节动作有关的是parseHingeJoint()函数
- parseHingeJoint函数将Perceptor信息中的角度提取出来并对BodyModel的joint变量进行更新
- Think函数在根据解析的信息进行一系列操作后，最后调用了composeAction()函数
- composeAction函数使用bodyModel的computeTorque()函数逐个计算各个关节的扭矩(或许是角速度)，并将计算结果构成Effector信息发送给服务器
- computeTorque函数调用关节对应effector的updateErrors()函数更新3个error并用更新后的结果进行计算，最终效果是实现了根据PID公式推定当前时刻关节角速度
捕捉关键帧的工作方向
- 首先令机器人执行某一技能，将机器人发送至服务器的所有Effector信息改为写入一个文件，并对这个文件进行读取处理得到各个时刻PID输出的角速度
- 根据PID公式反推技能中每个关键帧的关节状态，注意 Apply Acceleration Sampling to Learn Kick Motion for NAO Humanoid Robot 这篇论文的PID反推公式需要修改

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