svn merge ^/trunk/blender -r41227:41230 . --accept=theirs-full
[blender.git] / intern / itasc / WDLSSolver.cpp
1 /** \file itasc/WDLSSolver.cpp
2  *  \ingroup itasc
3  */
4  * WDLSSolver.hpp.cpp
5  *
6  *  Created on: Jan 8, 2009
7  *      Author: rubensmits
8  */
9
10 #include "WDLSSolver.hpp"
11 #include "kdl/utilities/svd_eigen_HH.hpp"
12
13 namespace iTaSC {
14
15 WDLSSolver::WDLSSolver() : m_lambda(0.5), m_epsilon(0.1) 
16 {
17         // maximum joint velocity
18         m_qmax = 50.0;
19 }
20
21 WDLSSolver::~WDLSSolver() {
22 }
23
24 bool WDLSSolver::init(unsigned int nq, unsigned int nc, const std::vector<bool>& gc)
25 {
26         m_ns = std::min(nc,nq);
27     m_AWq = e_zero_matrix(nc,nq);
28     m_WyAWq = e_zero_matrix(nc,nq);
29     m_WyAWqt = e_zero_matrix(nq,nc);
30         m_S = e_zero_vector(std::max(nc,nq));
31         m_Wy_ydot = e_zero_vector(nc);
32         if (nq > nc) {
33                 m_transpose = true;
34             m_temp = e_zero_vector(nc);
35             m_U = e_zero_matrix(nc,nc);
36                 m_V = e_zero_matrix(nq,nc);
37             m_WqV = e_zero_matrix(nq,nc);
38         } else {
39                 m_transpose = false;
40             m_temp = e_zero_vector(nq);
41             m_U = e_zero_matrix(nc,nq);
42                 m_V = e_zero_matrix(nq,nq);
43             m_WqV = e_zero_matrix(nq,nq);
44         }
45     return true;
46 }
47
48 bool WDLSSolver::solve(const e_matrix& A, const e_vector& Wy, const e_vector& ydot, const e_matrix& Wq, e_vector& qdot, e_scalar& nlcoef)
49 {
50         double alpha, vmax, norm;
51         // Create the Weighted jacobian
52     m_AWq = A*Wq;
53         for (int i=0; i<Wy.size(); i++)
54                 m_WyAWq.row(i) = Wy(i)*m_AWq.row(i);
55
56     // Compute the SVD of the weighted jacobian
57         int ret;
58         if (m_transpose) {
59                 m_WyAWqt = m_WyAWq.transpose();
60                 ret = KDL::svd_eigen_HH(m_WyAWqt,m_V,m_S,m_U,m_temp);
61         } else {
62                 ret = KDL::svd_eigen_HH(m_WyAWq,m_U,m_S,m_V,m_temp);
63         }
64     if(ret<0)
65         return false;
66
67     m_WqV = (Wq*m_V).lazy();
68
69     //Wy*ydot
70         m_Wy_ydot = Wy.cwise() * ydot;
71     //S^-1*U'*Wy*ydot
72         e_scalar maxDeltaS = e_scalar(0.0);
73         e_scalar prevS = e_scalar(0.0);
74         e_scalar maxS = e_scalar(1.0);
75         e_scalar S, lambda;
76         qdot.setZero();
77         for(int i=0;i<m_ns;++i) {
78                 S = m_S(i);
79                 if (S <= KDL::epsilon)
80                         break;
81                 if (i > 0 && (prevS-S) > maxDeltaS) {
82                         maxDeltaS = (prevS-S);
83                         maxS = prevS;
84                 }
85                 lambda = (S < m_epsilon) ? (e_scalar(1.0)-KDL::sqr(S/m_epsilon))*m_lambda*m_lambda : e_scalar(0.0);
86                 alpha = m_U.col(i).dot(m_Wy_ydot)*S/(S*S+lambda);
87                 vmax = m_WqV.col(i).cwise().abs().maxCoeff();
88                 norm = fabs(alpha*vmax);
89                 if (norm > m_qmax) {
90                         qdot += m_WqV.col(i)*(alpha*m_qmax/norm);
91                 } else {
92                         qdot += m_WqV.col(i)*alpha;
93                 }
94                 prevS = S;
95         }
96         if (maxDeltaS == e_scalar(0.0))
97                 nlcoef = e_scalar(KDL::epsilon);
98         else
99                 nlcoef = (maxS-maxDeltaS)/maxS;
100     return true;
101 }
102
103 }