Оценка Стоимости Решений: CostTerm

Когда MTC находит несколько возможных решений для одной и той же задачи (например, несколько траекторий обхода препятствия), ему нужен способ выбрать "лучшее". Для этого используется концепция стоимости. Каждому решению присваивается числовое значение стоимости, и MTC, как правило, выбирает решение с наименьшей стоимостью.

Интерфейс CostTerm позволяет определять, как именно будет рассчитываться эта стоимость. Доступны различные реализации:
• Constant: присваивает каждому решению фиксированную, постоянную стоимость.
• PathLength: стоимость зависит от длины траектории в пространстве суставов. Чем длиннее путь, тем выше стоимость.
• TrajectoryDuration: стоимость основана на времени выполнения траектории.
• LinkMotion: стоимость зависит от длины пути, который проходит определенное звено робота.
• DistanceToReference: стоимость определяется тем, насколько конфигурация суставов далека от некой эталонной конфигурации.
• Clearance: стоимость обратно пропорциональна минимальному расстоянию до столкновения. Чем ближе робот к препятствию, тем выше стоимость.
• LambdaCostTerm: позволяет задать собственную функцию расчета стоимости с помощью лямбда-выражения.

Порядок решения задачи

1. Инициализация: cоздается объект Task, который является корневым контейнером.
2. Построение: в Task добавляются стадии и контейнеры, формируя полную логику задачи.
3. Настройка: для стадий задаются решатели (OMPL, CartesianPath) и, при необходимости, калькуляторы стоимости (CostTerm).
4. Планирование: запускается метод plan(). MTC проходит по всей иерархии стадий, генерируя и соединяя решения, и ищет сквозные пути с наименьшей итоговой стоимостью.
5. Выполнение: после нахождения успешного решения, оно передается контроллеру (ros2_control) для физического выполнения на роботе или симуляции.

Поиграться с конструктором задач можно в tutorial. Я, в свою очередь, также планирую сделать о нем ролик )

#ros2 #moveit

🧸 Друг, с которым можно поболтать обо всем

Взять мягкую игрушку, прикрутить к ней ChatGPT и немного заработать на ИИ для детей - что может пойти не так? Да, буквально, все 🤣

Беседа с мишкой или кактусом очень легко может перейти в плоскость вредных советов: где найти спички и ножи и как их пустить в дело, чтобы скоротать время в ожидании родителей. Или потолковать о БДСМ - тоже неплохой сценарий.

Двигаться, пить и курить как в фильме Ted подобные игрушки (пока) не могут, но по части поддержать разговор - то, что 13 лет назад выглядело как абсолютная фантастика, сегодня уже вполне доступно.

Понятно, что удержать детей в стороне от ИИ - тупиковый путь. Остается только разбираться самому и учить их не доверяться его советам, какими бы умными они не казались.