17 const std::shared_ptr<const IHexapodCoordinateConverter>& converter_ptr,
18 const std::shared_ptr<const IHexapodPostureValidator>& checker_ptr)
19 : converter_ptr_(converter_ptr),
20 checker_ptr_(checker_ptr),
21 evaluator_(InitializeEvaluator()) {}
23std::tuple<GraphSearchResult, GraphSearchEvaluationValue, RobotStateNode>
27 const int max_depth)
const {
49 const float target_z_value = InitTargetZValue(
50 graph.
GetRootNode(), divided_map_state, target_quaternion);
54 int max_evaluation_value_index = -1;
66 candidate_evaluation_value.
value.at(kTagAmountOfTurn) =
67 GetAmountOfTurnEvaluationValue(graph.
GetNode(i), target_quaternion);
68 candidate_evaluation_value.
value.at(kTagLegRot) =
70 candidate_evaluation_value.
value.at(kTagZDiff) =
71 GetZDiffEvaluationValue(graph.
GetNode(i), target_z_value);
75 max_evaluation_value)) {
76 max_evaluation_value = candidate_evaluation_value;
77 max_evaluation_value_index = i;
82 if (max_evaluation_value_index < 0 ||
85 "最大評価値のインデックスが範囲外です."};
98std::tuple<GraphSearchResult, GraphSearchEvaluationValue, RobotStateNode>
100 const std::vector<GaitPatternGraphTree>& graph_vector,
102 int max_depth)
const {
104 std::tuple<GraphSearchResult, GraphSearchEvaluationValue, RobotStateNode>>
107 for (
const auto& graph : graph_vector) {
111 result_vector.push_back(result);
117 int max_evaluation_value_index = -1;
119 for (
int i = 0; i < result_vector.size(); i++) {
120 const auto& [result, evaluation_value, _] = result_vector.at(i);
126 if (evaluator_.
LeftIsBetter(evaluation_value, max_evaluation_value)) {
127 max_evaluation_value = evaluation_value;
128 max_evaluation_value_index = i;
133 if (max_evaluation_value_index < 0 ||
134 max_evaluation_value_index >= result_vector.size()) {
136 "最大評価値のインデックスが範囲外です."};
140 return result_vector[max_evaluation_value_index];
149 GraphSearchEvaluator::EvaluationMethod leg_rot_method = {
150 .is_lower_better =
false,
154 GraphSearchEvaluator::EvaluationMethod z_diff_method = {
155 .is_lower_better =
true,
159 GraphSearchEvaluator ret({{kTagAmountOfTurn, amount_of_turn_method},
160 {kTagLegRot, leg_rot_method},
161 {kTagZDiff, z_diff_method}},
171float GraphSearcherSpotTurn::InitTargetZValue(
172 const RobotStateNode& node,
const DividedMapState& divided_map_state,
173 [[maybe_unused]]
const Quaternion& target_quat)
const {
175 const float min_z = -150.0f;
176 const float max_z = 150.0f;
178 for (
int i = 0; i < div; i++) {
179 const float z = min_z + (max_z - min_z) /
static_cast<float>(div) *
180 static_cast<float>(i);
182 Vector3 pos = node.center_of_mass_global_coord;
185 RobotStateNode temp_node = node;
186 temp_node.ChangeGlobalCenterOfMass(pos,
false);
187 temp_node.ChangePosture(converter_ptr_, target_quat);
189 if (!checker_ptr_->IsBodyInterferingWithGround(temp_node,
190 divided_map_state)) {
193 return node.center_of_mass_global_coord.z + z;
197 return node.center_of_mass_global_coord.z;
200float GraphSearcherSpotTurn::GetAmountOfTurnEvaluationValue(
201 const RobotStateNode& node,
const Quaternion& target_quat)
const {
207 const Quaternion target_to_current =
208 node.posture.GetConjugate() * target_quat;
210 return target_to_current.w;
213float GraphSearcherSpotTurn::GetLegRotEvaluationValue(
214 const RobotStateNode& node,
const RobotStateNode& root_node)
const {
220 (node.leg_pos[i].ProjectedXY() - root_node.leg_pos[i].ProjectedXY())
223 result += (node.leg_pos[i] - root_node.leg_pos[i]).GetLength();
232float GraphSearcherSpotTurn::GetZDiffEvaluationValue(
233 const RobotStateNode& node,
const float target_z_value)
const {
234 return abs(node.center_of_mass_global_coord.z - target_z_value);
RobotStateNode 構造体をノードとする木構造のグラフのクラス.
const RobotStateNode & GetRootNode() const
グラフの根ノードの参照を返す.
const RobotStateNode & GetParentNode(const int index, const int depth) const
指定したノードの親ノードの参照を返す.depthは親ノードの深さを指定する.
const RobotStateNode & GetNode(const int index) const
グラフのノードの参照を返す.
constexpr bool HasRoot() const
グラフが根ノードを持つかどうかを返す. 根ノードとは,親を持たないノードのこと. 一番最初に追加するノードは必ず根になるため, 根を持つかどうかはノードの総数が0でないかどうかで判定できる.
constexpr int GetGraphSize() const
グラフのノードの総数を返す.
bool LeftIsBetter(const GraphSearchEvaluationValue &left, const GraphSearchEvaluationValue &right, bool return_true_case_of_equal=true) const
2つの評価値を比較する.左側の評価値が良い場合は true を返す.
GraphSearchEvaluationValue InitializeEvaluationValue() const
評価値を初期化する. 自身の持つ評価方法を用いて,評価値を初期化する.
std::tuple< GraphSearchResult, GraphSearchEvaluationValue, RobotStateNode > SearchGraphTree(const GaitPatternGraphTree &graph, const RobotOperation &operation, const DividedMapState ÷d_map_state, int max_depth) const override
グラフを受け取り,その中から最適な次の動作を出力する.
GraphSearcherSpotTurn(const std::shared_ptr< const IHexapodCoordinateConverter > &converter_ptr, const std::shared_ptr< const IHexapodPostureValidator > &checker_ptr)
std::tuple< GraphSearchResult, GraphSearchEvaluationValue, RobotStateNode > SearchGraphTreeVector(const std::vector< GaitPatternGraphTree > &graph_vector, const RobotOperation &operation, const DividedMapState ÷d_map_state, int max_depth) const override
static constexpr int kLegNum
bool IsGrounded(const LegStateBit &leg_state, const int leg_index)
脚番号 leg_index 0 ~ 5 に応じて,その脚が接地しているかを調べる. 脚は右前脚を0番として,時計回りに0,1,2,3,4,5となる.左前足が5番.
constexpr T ConvertDegToRad(const T deg) noexcept
角度を [deg] から [rad] に変換する関数.
@ kSpotTurnRotAxis
その場で旋回させる(回転軸を示し,その軸周りの右ねじの回転)
@ kSpotTurnLastPosture
その場で旋回させる(最終的な姿勢 Posture を示す)
std::map< Tag, float > value
bool is_lower_better
評価値が小さいほど良い場合は true.
static Quaternion MakeByAngleAxis(float rad_angle, const Vector3 &axis)
回転軸と回転角からクォータニオンを作成する. q = cos(θ/2) * w + sin(θ/2) * { v.x + v.y + v.z } となる. ノルムは必ず1になる.
探索において目標となる座標や角度,評価する値についてまとめた構造体.
RobotOperationType operation_type
Quaternion spot_turn_last_posture
旋回時の回転軸.右ねじの回転.
Vector3 spot_turn_rot_axis
Quaternion posture
[4 * 4 = 16byte] 姿勢を表すクォータニオン.
int depth
[4 byte] 自身の深さ.一番上の親が深さ0となる.