Isaacsim

c-space：描述机器人姿态的多维空间，每个维度是机器人的一个自由度DoF。
frame：某个部件的位置（坐标系原点）姿态（xyz轴方向，四元数）。常见的如world/base/joint/link frame等
Articulation：多关节连接的物体，如机器人、机械臂等，其结构通常为多关节（joint）连接多个连杆（link），封装了关节约束、质量、惯性等参数。能够读取各关节位置、速度、受力，使用ArticulationAction控制关节运动的位置、速度、扭矩，获取整体或局部位姿。

实体对象，基于USD的复合数据格式，包括以下部分：

几何 Geometry：包括1. Mesh，即多边形模型；2. Collision Shape，碰撞检测，通常比mesh简单以简化计算。
Transform Hiearchy：以父子关系组织的坐标变换，形成骨架结构，例如关节的子节点为连杆
Physics Properties：定义物理引擎中的行为，包括Mass/Inertia/Collision Group/动力学类型（static/dynamic/kinematic）
Material：视觉材质（UsdShade）包括颜色、粗糙度、金属度、透明度、自发光。物理材质（UsdPhysics）包括静摩擦系数、动摩擦系数、恢复系数（Restitution）、密度。
Joints：针对可运动的asset。包括关节类型，运动限位、阻尼、刚度等。
Sensors：传感器及其参数
Metadata：额外信息如名称、作者、版本、标签等

负责前向和逆向动力学计算，其对机器人模型有其内在表示。主要属性如下：所有关节名、所有frame name、base pose、避障。

用于定义c-space和task-space的轨迹。

Trajectory Interface：连续时间轨迹。包括起始和终止时间、活动关节及其目标位置或角度（关于时间的函数）
Articulation Trajectory：用轨迹映射（控制）Articulation。两个方法：1. 获得指定时间点的ArticulationAction；2. 间隔timestep的ArticulationAction采样点列表。
Lula Trajectory Generator：用于通过c-space或task-space的waypoints生成轨迹（插值），两个class分别为LulaCSpaceTrajectoryGenerator和LulaTaskSpaceTrajectoryGenerator。同样需要提供URDF和YAML（加速和扭转限制）。
LulaCSpaceTrajectoryGenerator：起止速度均为0，加速均最大以使总轨迹时间最短。
LulaTaskSpaceTrajectoryGenerator：一系列的task-space targets和end effector frame name。

用于在c-space的起止位姿之间，或为达到task-space的目标位姿，生成一条避障路线。其对机器人也有内部表达，不同于USD。

Active and Watched Joints: 为从usd映射到pathplanner内部表达，需要fullfill .get_activate_joint()和.get_watched_joints()。前者要控制，后者要观测以规划。
Inputs: World State: 通过pathplanner.add_sphere()可以将world中的移动障碍物加入计算，目前（4.5.0）仅支持sphere和cone。
Inputs: Robot State：通过PathPlanner.set_robot_base_pose()设置base pose；通过PathPlanner.get_active_joints() 和 PathPlanner.get_watched_joints()指定的顺序获得关节位置。
Outputs: Path：compute_path返回一系列waypoints，可以插值形成避障路线。
Path Planner Visualizer：可视化规划路径，匹配机器人关节与规划器关节，核心函数PathPlannerVisualizer.compute_plan_as_articulation_actions(max_c-space_dist)可将规划结果转换为机器人可直接执行的ArticulationAction指令，并通过插值保证平滑，参数max_c-space_dist控制路径精细度。

用于PathPlanner，其中c-space用RRT-Connect，task-space用Jacobian transpose RRT。RRT当前不支持目标方向。
文件需要URDF、YAML描述文件、YAML配置文件（RRT参数如终止条件、探索权重、step size）

Motion Policy接受机器人的状态，输出一个期望的状态变化量，过程中考虑单或多目标、约束、环境状态。

Active and Watched Joints：同上
Input：World States：同上
Inputs: Robot State：同上
Outputs: Robot Joint Targets：控制目标关节
Articulation Motion Policy：其需要一个Articulation和一个MotionPolicy初始化，目标是映射两者的关节，其核心函数ArticulationMotionPolicy.get_next_articulation_action()根据当前状态和MotionPolicy获得可执行的关节控制指令。
Motion Policy Controller：将一个MotionPolicy包装为一个BaseController。

利用黎曼几何中的度量张量（metric tensor），离障碍物越近的地方将度量张量放得越大，因此通过最短路径寻找即可实现在c-space中实现智能避障。需要一个URDF、YAML描述文件（包括球形障碍）以及RMP配置文件。

通常使用example configuration即可，根据实际机器人的关节数以及尺寸大小对其做相应修改。如果还需要继续调整，则关闭所有RMP及惯量，依次重启RMP以微调。

Isaacsim文档简记