API 문서
로봇 제어 API
로봇 초기화
def initialize_robot(robot_config):
"""
로봇을 초기화합니다.
Args:
robot_config (dict): 로봇 설정 정보
- name: 로봇 이름
- type: 로봇 타입
- position: 초기 위치 [x, y, z]
- orientation: 초기 방향 [roll, pitch, yaw]
Returns:
Robot: 초기화된 로봇 객체
"""
pass
로봇 제어
def move_robot(robot, target_position, target_orientation):
"""
로봇을 지정된 위치와 방향으로 이동시킵니다.
Args:
robot (Robot): 제어할 로봇 객체
target_position (list): 목표 위치 [x, y, z]
target_orientation (list): 목표 방향 [roll, pitch, yaw]
Returns:
bool: 이동 성공 여부
"""
pass
환경 상호작용 API
환경 초기화
def initialize_environment(env_config):
"""
시뮬레이션 환경을 초기화합니다.
Args:
env_config (dict): 환경 설정 정보
- scene: 시뮬레이션 씬 파일 경로
- physics: 물리 엔진 설정
- lighting: 조명 설정
Returns:
Environment: 초기화된 환경 객체
"""
pass
객체 조작
def manipulate_object(env, object_id, action):
"""
환경 내의 객체를 조작합니다.
Args:
env (Environment): 환경 객체
object_id (str): 조작할 객체의 ID
action (dict): 수행할 동작
- type: 동작 유형 (grasp, release, move)
- params: 동작 파라미터
Returns:
bool: 동작 성공 여부
"""
pass
평가 시스템 API
평가 초기화
def initialize_evaluation(eval_config):
"""
평가 시스템을 초기화합니다.
Args:
eval_config (dict): 평가 설정 정보
- metrics: 평가 지표 목록
- weights: 각 지표의 가중치
- time_limit: 평가 시간 제한
Returns:
Evaluator: 초기화된 평가자 객체
"""
pass
평가 실행
def evaluate_performance(evaluator, robot, task):
"""
로봇의 성능을 평가합니다.
Args:
evaluator (Evaluator): 평가자 객체
robot (Robot): 평가할 로봇 객체
task (Task): 수행할 태스크
Returns:
dict: 평가 결과
- score: 총점
- metrics: 각 지표별 점수
- details: 상세 평가 내용
"""
pass
유틸리티 API
로깅
def setup_logging(log_config):
"""
로깅 시스템을 설정합니다.
Args:
log_config (dict): 로깅 설정 정보
- level: 로그 레벨
- file: 로그 파일 경로
- format: 로그 포맷
Returns:
Logger: 설정된 로거 객체
"""
pass
데이터 저장
def save_experiment_data(data, filepath):
"""
실험 데이터를 저장합니다.
Args:
data (dict): 저장할 데이터
filepath (str): 저장할 파일 경로
Returns:
bool: 저장 성공 여부
"""
pass
API 사용 예제
기본 사용법
```python
환경 초기화
env_config = { “scene”: “scenes/default_scene.json”, “physics”: {“gravity”: [0, 0, -9.81]}, “lighting”: {“intensity”: 1.0} } env = initialize_environment(env_config)
로봇 초기화
robot_config = { “name”: “robot_1”, “type”: “manipulator”, “position”: [0, 0, 0], “orientation”: [0, 0, 0] } robot = initialize_robot(robot_config)
평가 시스템 초기화
eval_config = { “metrics”: [“accuracy”, “efficiency”, “safety”], “weights”: [0.4, 0.3, 0.3], “time_limit”: 300 } evaluator = initialize_evaluation(eval_config)
태스크 수행 및 평가
task = {“type”: “pick_and_place”, “target”: [1, 1, 1]} result = evaluate_performance(evaluator, robot, task)