这里是我们的学习笔记仓库~
Build,是生成的二进制文件和编译源代码期间创建的临时文件的目标目录。最初没有,将由生成系统创建。
Config,是一些配置信息,在官方文档的2.9章节可以找到。
Install,安装包含在NAO上设置b-human所需的所有文件。
Make,make包含make files、编译代码所需的其他文件、copyfiles工具和从nao下载日志文件的脚本。此外,还生成了为Xcode、Visual Studio和CodeLite创建项目文件的脚本。
Src,SRC包含b-human软件的源代码,包括b-human用户shell(在官方文档[4,第10.2章])。
Util,Util包含辅助和第三方库(参见第5)以及模拟器Simrobot(在官方文档[4,第10.1章])。
naoqi-cpp-api、cpp-class-index、cpp-func-index、naoqi-event-index、naoqi-memory-index
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介绍
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1.1 关于我们
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1.2 关于文档
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开始
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2.1 下载
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2.3.1 项目生成
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2.3.2 Windows上的Visual Studio
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2.3.3 macOS上的Xcode
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2.3.4 Linux
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- 2.4.1 要求
- 2.4.2 安装操作系统
- 2.4.3 为NAO创建机器人配置文件
- 2.4.5 管理无线配置
- 2.4.5 安装机器人
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2.8 机器人校准(Calibrating the Robots)
- 2.8.1 整体物理校准
- 2.8.2 接头校准
- 2.8.3 摄像机校准
- 2.8.4 颜色校准
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构建
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3.1 绑定(Binding)
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3.2 进程(Processes)
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3.3 模块和表示(Modules and Representations)
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3.3.1 黑板(Blackboard)
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3.3.2 模块定义
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3.3.3 配置提供者
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3.3.4 伪模块默认
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3.3.5 参数化模块
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3.4.1 流(Streams)
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3.4.2 流式数据(Streaming Data)
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3.4.3 流式类(Streamable Classes)
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3.4.5 配置映射(Configuration Maps)
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3.4.6 枚举(Enumerations)
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3.4.7 函数(Functions)
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3.5 沟通
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3.5.1 进程间通信
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3.5.2 消息队列
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3.5.3 调试通信
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3.5.4 团队沟通
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3.6 调试支持
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3.6.1 调试请求
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3.6.2 调试图像
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3.6.3 调试图纸
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3.6.4 三维调试图纸
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3.6.5 小区
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3.6.6 修改
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3.6.7 秒表
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3.7 日志
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3.7.1 在线登录
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3.7.2 配置在线日志记录器
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3.7.3 远程日志记录
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3.7.4 日志文件格式
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3.7.5 回放日志文件
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3.7.6 注释
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3.7.7 缩略图
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3.7.8 图像补丁
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感知
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4.1 感知基础架构
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4.1.1 使用两个摄像头
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4.1.2 坐标系的定义
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4.1.3 身体轮廓
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4.1.4 颜色分类
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4.1.5 细分与区域建设
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4.1.6 检测现场边界
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4.2 检测黑白球
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4.2.1 寻找候选球
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4.2.2 拟合球轮廓
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4.2.3 过滤候选球
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4.2.4 检查表面花纹
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4.3 定位功能
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4.3.1 检测线路
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4.3.2 检测圆心圆
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4.3.3 行符合检测
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4.3.4 预处理线和交叉点
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4.3.5 罚分感知
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4.3.6 字段特性
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4.4 检测其他机器人和障碍物
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建模
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5.1 Self-Localization
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5.1.1 概率状态估计
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5.1.2 基于现场特征的传感器复位
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5.1.3 处理场的对称性
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5.2 球跟踪
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5.2.1 局部球模型
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5.2.2 摩擦与预测
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5.2.3 团队球模型
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5.3 障碍建模
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5.3.1 局部障碍模型
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5.3.2 全局障碍模型
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5.4 现场报道
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5.4.1 现场覆盖
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5.4.2 全球现场覆盖
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5.5 识别呢喃
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5.5.1 汽笛信号的相关性
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5.5.2 口哨识别过程中的声音回放
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5.5.3 多数票
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6.1 CABSL
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6.2 2017机器人世界杯使用的行为
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6.2.1 角色与策略
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6.2.2 前锋
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6.2.3 支持者
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6.2.4 后卫
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6.2.5 门将
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6.2.6 开球
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6.2.7 头控制
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6.3 罚球行为
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6.4 路径规划
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6.4.1 方法
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6.4.2 避免振荡
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6.4.3 障碍物圆重叠
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6.4.4 禁止区域
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6.4.5 避免不可能的计划
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6.5 踢位提供器
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6.6 摄像头控制引擎
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6.7 领导处理程序
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本体感觉(传感)
- 7.1 接地检测
- 7.2 机器人模型生成
- 7.3 惯性传感器数据滤波
- 7.4 躯干矩阵
- 7.5 检测跌落
- 7.6 手臂接触识别
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运动控制
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8.1 运动的选择
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8.2 运动相结合
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8.3 走
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8.3.1 Walk2014Generator
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8.3.2 改进
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8.3.3 步行踢腿
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8.3.4 逆运动学
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8.4 下降
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8.5 特殊行为
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8.6 起床运动
- 8.6.1 修改起床动作
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8.7 ZMP平衡
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8.8 头的运动
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8.9 臂动作
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技术挑战和混合团队比赛
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9.1 罚球挑战
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9.2 混合团体赛中的b组
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工具
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10.1 SimRobot
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10.1.1 架构
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10.1.2 B-Human工具栏
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10.1.3 场景视图
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10.1.4 信息视图
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10.1.5 场景描述文件
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10.1.6 控制台命令
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10.1.7 记录远程日志文件
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10.2 B-Human用户Shell
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10.2.1 配置
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10.2.2 命令
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10.2.3 向机器人部署代码
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10.2.4 管理多个无线配置
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10.2.5 地点和场景
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10.2.6 用机器人
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10.2.7 监控机器人
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10.3 GameController
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10.3.1 架构
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10.3.2 UI设计
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10.3.3 日志
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10.3.4 Log Analyzer
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10.4 团队沟通监控
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10.4.1 功能
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10.4.2 游戏状态可视化
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10.5 事件记录器
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Introduction(介绍)
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Getting Started(开始)
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Download(下载)
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Components and Configurations(组建和配置)
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Building the Code(构建代码)
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Project Generation
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Visual Studio on Windows
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Xcode on macOS
Note that the cross compiler actually builds code for Linux, although the scheme says “My Mac”.
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Linux
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Setting Up the NAO(建立NAO)
- Requirements(需求)
- Installing the Operating System(安装操作系统)
- Creating Robot Configuration Files for a NAO(为NAO创建机器人配置文件)
- Managing Wireless Configurations(管理无线网络配置)
- Installing the Robot(安装在机器人)
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Copying the Compiled Code(复制已编译的代码)
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Working with the NAO(与NAO合作)
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Starting SimRobot(开始SimRobot)
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Calibrating the Robots(校准机器人)
- Overall Physical Calibration(整体物理校准)
- Joint Calibration(联合标定)
- Camera Calibration(摄像机标定)
- Color Calibration(颜色校准)
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Configuration Files(配置文件)
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Changes Since 2017(自2017年以来的变化)
- Infrastructure(基础设施)
- Type Registration(类型注册)
- Inference of Neural Networks(神经网络推理)
- Perception(感知)
- Controlling Camera Exposure(相机曝光控制)
- Detecting the Field Boundary(检测场边界)
- Detecting Obstacles(检测障碍)
- Detecting the Ball(探测球)
- Motion Control(运动控制)
- Enhancement of the Kick Range(增加踢距)
- Getup Motions(起身动作?)
- Behavior Control(行为控制)
- Behavior Infrastructure(行为基础设施)
- Free Kick(任意球)
- Kick Pose Provider(踢球提供程序)
- Infrastructure(基础设施)
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Technical Challenge and Mixed-Team Competition(技术挑战和混合团队比赛)
- General Penalty Kick Challenge(一般点球挑战)
- B-Swift in the Mixed Team Competition(B-Swift在混合团体赛中)
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Acknowledgements(鸣谢)
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Bibliography(参考书目)
⭐⭐⭐暗示⭐⭐⭐