Coppeliasim仿真日记(四): 如何在Coppeliasim进行多计算机联合仿真

CoppeliaSim(原V-REP)新手上路 CoppeliaSim(原V-REP)是一个机器人仿真平台,里面有很多来自别的公司的机器人模型以及完备的物理引擎,我们可以通过python,c++,matlab等语言控制里面的机器人。,您也可以在官网中Downloads里找您需要的版本,一般只需要下载EDU版本就可以了,我下载的是v4.1.0 windows EDU版本。在版本V4之前,CoppeliaSim叫V-REP,在官网可以下载到之前的V-REP版本。 阅读详情

上篇:Coppeliasim仿真日记(三): Coppeliasim与python的联动——The B0-based remote API

当我们进行群体机器人仿真时,往往需要进行几十台或者几百台机器人的仿真,由于单台计算机的计算机资源有限,往往需要进行多台计算机联合并行仿真,本节将说明具体的操作步骤。


具体步骤:

首先将进行并行仿真的计算机都连接到同一个局域网上面,这边我采用的是通过路由器来连接局域网,连接完后选择其中一台作为和仿真软件连接的主计算机,查看其内网ip,具体步骤详见https://jingyan.baidu.com/article/00a07f38f8e483c2d128dc3c.html

这台主计算机的内网ip如图所示:

然后我们在这台计算机添加一个环境变量B0_RESOLVER_PORT,设置一个端口号:

最后在其它计算机添加另一个环境变量B0_RESOLVER,以便其它计算机能通过局域网连接上软件:

主计算机端(打开软件的计算机)的相关代码(一般只控制仿真的运行和结束):

import b0RemoteApi
import time

with b0RemoteApi.RemoteApiClient('Scene', 'b0RemoteApi') as client:
    client.doNextStep = True

    def simulationStepStarted(msg):
        simTime = msg[1][b'simulationTime']

    def simulationStepDone(msg):
        simTime = msg[1][b'simulationTime']
        client.doNextStep = True

    client.simxSynchronous(True)
    client.simxGetSimulationStepStarted(client.simxDefaultSubscriber(simulationStepStarted))
    client.simxGetSimulationStepDone(client.simxDefaultSubscriber(simulationStepDone))
    client.simxStartSimulation(client.simxDefaultPublisher())
    startTime = time.time()
    while time.time() < startTime + 1000:
        if client.doNextStep:
            client.doNextStep = False
            client.simxSynchronousTrigger()
        client.simxSpinOnce()
    client.simxStopSimulation(client.simxDefaultPublisher())

其它计算机相关代码(一般只包含机器人的控制代码):

import b0RemoteApi
import time

with b0RemoteApi.RemoteApiClient('uav', ' b0RemoteApi') as client:
    client.doNextStep = True

    def simulationStepStarted(msg):
        simTime = msg[1][b'simulationTime']

    def simulationStepDone(msg):
        simTime = msg[1][b'simulationTime']
        client.doNextStep = True

    client.simxSynchronous(True)
    client.simxGetSimulationStepStarted(client.simxDefaultSubscriber(simulationStepStarted))
    client.simxGetSimulationStepDone(client.simxDefaultSubscriber(simulationStepDone))
    startTime = time.time()
    while time.time() < startTime + 150:   # 仿真时间设定
    if client.doNextStep:
        client.doNextStep = False
        '''控制代码'''
        client.simxSynchronousTrigger()
    client.simxSpinOnce()

最后,在主计算机端打开b0resolver和仿真软件,之后运行主计算机端的程序,然后其它计算机运行自身的程序就能连接到主计算机端的仿真软件,执行机器人的控制操作。

最后

这个方法也是困扰了我好长的时间解决,最后在论坛上有人回答才搞定的,希望大家有问题还是多多查阅用户手册还有论坛。

下篇:Coppeliasim仿真日记(五): 如何利用Soildworks添加模型到场景中

Coppeliasim关节控制 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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