（我随便写的）专门用于机械狗仿真/控制的ros代码。
之前，由于硬盘故障，我一直以来所做的工作，全 部 木 大。
为了防止悲剧重演，我把备份上传至Github上。
- 把这个仓库clone到ros的工作空间（catkin_ws）之下
catkin_init_workspace src_dogcatkin_make --source=src_dog
p.s.
感觉github的md语法好怪
化简动力学公式真的累死。。听说MMA的化简比matlab靠谱？
最近在读MIT的源码。这个MIT的代码吧，风格上不会用太多奇技淫巧，比Google的朴素多了。但是他们的算法里面用了不少论文里没提到的黑科技（至少不用手推动力学公式了）。不得不说他们的技术积累还是很深厚的，其中还有很多东西我可以学。
改代码风格真的好痛苦啊。。。
我发现我现在需要用到的好多技术，别人在二十年前甚至四十年前就已经做出来了。难道人类也进入了科技靠考古的时代了？还有，那些做学术的人时不时会在论文里面引一个年代超久的资料，这是不是意味着他们已经把这个领域里近几十年来的文献都读过了？
MIT这个代码写的。。。我感觉太“碎片化”了，同一份内容被分布在不同的文件中，缺乏封装，令人难以快速掌握源码的逻辑。这样的话其实要在他们的代码上做进一步的修改是很有挑战性的，要把这样的代码应用在其它机器人平台上也很困难。
读了ETH的姿态估计论文。这篇文章的数学确实漂亮，推导过程堪比DeepMind的TRPO。（拿着个18阶（好像是27阶？）的系统矩阵分析能控性，真有你的啊ETH。）
我是不是应该把我的吐槽写在git commit log里面？
想想还是算了，写在commit log里面，就如衣锦夜行，没人看啊。
看了ETH最近（？）做的RL控制机器人的展示，感觉好猛啊。讲道理，这个强化学习真的是万精油。它啥都能做，而且都能做好，但是技术含量呢？在解决控制问题的方面，ETH的这个工作是非常有意义的。但是在学术上，这样的控制算法恐怕并没有任何实质性的贡献。
从某种角度上来说，这是绝大部分深度学习工作的通病————知其然而不知其所以然，即使做出了结果，也不代表研究者对这个领域有任何进一步的认知。
ETH的代码风格比MIT的要好看多了，至少我看起来比较习惯。讲道理其实ETH和MIT的工作者已经把四足机器人开发得差不多了，不知道接下来还有哪些内容可以做。
就信息传输速率（比特数每单位时间）而言，人与人的语言交互、人向电脑单向传递信息速度较慢（大约10bit/s）。作为对比，电脑向人单向传递信息速度较快（可以达到100~1000bit/s，因为可以通过图像的形式传递信息）。也许，很多老师经常去听很长时间的报告就是因为人际的信息传递速度比较慢吧。