parallel-rnea.cpp

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#include "pinocchio/spatial/fwd.hpp"
#include "pinocchio/algorithm/parallel/rnea.hpp"
#include "pinocchio/algorithm/rnea.hpp"
#include "pinocchio/algorithm/joint-configuration.hpp"
#include "pinocchio/parsers/sample-models.hpp"
#include "pinocchio/utils/timer.hpp"

#include <iostream>

#include <boost/test/unit_test.hpp>
#include <boost/utility/binary.hpp>

using namespace pinocchio;

BOOST_AUTO_TEST_SUITE(BOOST_TEST_MODULE)

BOOST_AUTO_TEST_CASE(test_parallel_rnea)
{
  pinocchio::Model model; buildModels::humanoidRandom(model);
  Data data_ref(model);
  
  model.lowerPositionLimit.head<3>().fill(-1.);
  model.upperPositionLimit.head<3>().fill( 1.);
  
  const Eigen::DenseIndex batch_size = 128;
  const int num_thread = omp_get_max_threads();

  Eigen::MatrixXd q(model.nq,batch_size);
  Eigen::MatrixXd v(model.nv,batch_size);
  Eigen::MatrixXd a(model.nv,batch_size);
  Eigen::MatrixXd tau(model.nv,batch_size);
  Eigen::MatrixXd tau_ref(model.nv,batch_size);
  
  for(Eigen::DenseIndex i = 0; i < batch_size; ++i)
  {
    q.col(i) = randomConfiguration(model);
    v.col(i) = Eigen::VectorXd::Random(model.nv);
    a.col(i) = Eigen::VectorXd::Random(model.nv);
  }
  
  ModelPool pool(model,num_thread);
  rnea(num_thread,pool,q,v,a,tau);
  
  for(Eigen::DenseIndex i = 0; i < batch_size; ++i)
  {
    tau_ref.col(i) = rnea(model,data_ref,q.col(i),v.col(i),a.col(i));
  }

  BOOST_CHECK(tau == tau_ref);

}

BOOST_AUTO_TEST_SUITE_END()