牛家赫

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2018年9月13日 (四) 03:11Niujh16讨论 | 贡献的版本

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Work Log

自62 2016013282 牛家赫


Day 1 / 2018.9.3

  1. 完成相关开发环境Aelos的搭建。
  2. 熟悉机器人基本结构、开发环境基础应用、动作设置方法。
  3. 分解一个踢腿动作,对机器人为了在做踢腿动作的同时保持平衡而所需的前后缓冲动作有一个基本了解。
Day 2 / 2018.9.4

  1. 进一步熟悉动作设置方法,独立完成金鸡独立、大鹏展翅、俯卧撑的动作编排:
    • 金鸡独立:通过调整舵机16(即右脚最下的舵机)可以有效调整重心。逐渐意识到调整重心的时候大可不必将整条腿的都解锁,可只选择有效舵机调整。
    • 大鹏展翅:重心问题更难掌控,尤其前倾时极易向前或向侧边翻倒。为了维持重心胳膊的动作也十分重要,就像人在单脚站立时会闪开胳膊保持平衡一样。同时应把动作做得符合人实际运动时的运动逻辑,使机器人的运动不会看起来怪怪的。
    • 俯卧撑:机器人前倾倒下比较简单,只需要让机器人的高度不是很高,倒下的时候没有摔下去的感觉即可。但是让机器人重新站立难度较高,尤其是将重心从身体前侧移回脚掌范围内,由于机器人不能像人类一样撑地的时候通过手腕给一个力量恢复站立,则需要对于动作的逻辑有一定调整。同时加快动作速度,使动作具有一定连贯度,惯性也能够使机器人站起来。老师后续还给了一个优化版本,机器人通过摊开呈一个大字再回收叉开的脚、手臂同时支撑实现站立。这是一个明显需要对机器人有一定了解时实现的动作。
  2. 更深入理解缓冲动作/过渡帧的重要性,基本掌握重心偏离时的调整方法,对机器的熟练度有了明显提升。
Day 3 / 2018.9.5

  1. 完成舞蹈编排。海草舞总时长2:38,其中重复部分50s左右,动作编排工作量在1:50左右。
  2. 动作编排的费时费力大大超出我的想象,在极为细致地编排了20s与音乐内容相关的动作之后发现时间所剩不多,故而将工作的精度降低,动作不再与歌词内容有紧密联系。在确保机器人不倒的情况下,将更多的时间从动作编排转移到才音乐的点上。最终呈现效果时间踩点较为精准,舞蹈效果不错。
Day 4 / 2018.9.6

  1. 学习Aelos教育版,其中可用直观的框图设定动作。实际感觉框图较为难用,灵活性较低,反而是代码框呈现的逻辑较为直接。利用教育版内嵌的while循环和for循环可以实现按下按键机器人持续行走的功能,对后续足球运动的编排大有裨益。(题外话:老师有提到整个平台是基于Qt搭建的,这使我想起自动化大一暑假的编程小学期,大作业即是用Qt搭建一个点餐系统,怪不得Aelos系统用起来有一种迷之熟悉感,其中的表格、按键都带有很强的Qt风格。)
  2. 了解传感器的应用,逐一尝试红外、地磁、火焰、触摸等传感器以及小风扇的使用。但实际由于传感器精度不是很高,故而无法在足球赛中实际应用,仅作了解。
Day 5 / 2018.9.7

  1. 完善左前/右前快走,完成原地60°左右转向,通过这两类动作让机器人在场上的动作可以更灵活。
  2. 统一队友写的代码,从而已基本有一套较为完整的足球动作,包括左右踢、侧踢、铲、倒地起身等一系列动作,后卫和前锋的动作不尽相同。临下课前去尝试了一下各个动作,除左右正踢之外其他已基本达到预期。由于机器人零点不同,我的机器人使用队友的左右正踢代码会百分百的摔,故而还需要根据自己的机器人进一步调整。
Day 6 / 2018.9.10

  1. 进一步完善动作,让队友写的种种踢腿代码适配自己的机器人。如左右正踢一踢就摔的问题,通过提高过渡帧的脚步位置、调整脚面角度等等做到稳定,同时调整速度保证踢出的力度。
  2. 基本熟悉所有动作及其按键,实地测试了解机器人动作路径规划。
Day 7 / 2018.9.11

  1. 动作已全部敲定,初赛一场发现其实操作是最大的问题。球就算离得很近也不能调控到机器人至合适的方向踢出一脚,最后发现其实是侧铲最有效(因为delay较短)同时由于规则为半场机器人出了围栏不能靠自己的力量回来就丧失比赛机会,所以死球的时候我们就会考虑把站在围栏边的对手推出去。前倒地起身的妙用就在于此。所以很多时候两个机器人会面对面触发前倒地起身,然后一块摔,最终把比赛演变为摔跤赛(...
Day 8 / 2018.9.12

  1. 正式比赛。一上场RCY便表现出众,趁乱一脚球冲入大门,打开整个局势,直接奠定本场比分。之后的时间两个队就在“开球-死球-互相推搡”的循环内挣扎,并涌现出众多翻出围栏又努力翻回来的坚强示例。最为人称道的操作是ZYF用后倒地起身巧妙地拨了一个倒在地上的机器人的开关,说来这也是之后机器人大赛的一种策略呢。
  2. 从编简单动作到用传感器到现在整套足球动作都一一投入应用,整个过程不仅使我对于乐聚这一套机器人有了更深的了解,更让我感受到目前就算是人形机器人也存在着与人类运动方式的巨大差异。机器人这个领域的上升空间真是很大,希望之后我能够做到有关这个领域的内容。