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高度ポリテクセンター「RTミドルウェアによるロボットプログラミング技術」(2020年11月10日~11日)
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1.
5.総合演習(2) 2021年11⽉10⽇ ⾼度ポリテクセンター・能⼒開発セミナー (E0771) 「RTミドルウェアによるロボットプログラミング技術」
2.
• 本⽇の講習会のWebページ – https://bit.ly/3EI3peN •
こちらに、必要な情報がま とまっていますので、ブッ クマークしてください。 2 はじめに
3.
3 概要 1. SLAMについて 2. 地図作成実習 3.
ナビゲーション実習 ⽬標︓ 1.SLAMとは何かについて学ぶ。 2.SLAMの機能のうち地図作成を実機で⾏う。 3.SLAMの機能のうち⾃⼰位置推定とナビゲーションを実機で⾏う。
4.
4 4 • SLAMによる – 地図作成 –
⾃⼰位置推定 – ナビゲーション 実習内容(3)
5.
SLAMについて 5
6.
移動ロボットの制御 6 デッドレコニング (Dead Reckoning): ⾞輪のエンコーダや ジャイロ等内界センサのみ利⽤す る⾃⼰位置を推定⼿法。誤差が蓄 積するため⻑時間使⽤できない。 オドメトリ(Odometry)
と呼ばれ ることもある。 ナビゲーション(Navigation): 現 在位置を推定しながらロボットを⽬ 的地まで移動させること。 内界センサ︓⾞輪の⾓速度やジャ イロ等ロボットの内部の情報を計 測するセンサ 外界センサ︓レーザーや⾳波、カ メラ、GPS等ロボットの外部の情 報を取得するセンサ SLAM (スラムと読む、 Simultaneous Localization and Mapping) ︓外界センサを ⽤いて、ロボット周辺のマップを 作成しながら同時に⾃⼰位置も推 定する技術。センサには、レーザ ー(2次元、3次元)やカメラ、⾳ 波などが⽤いられる。相対位置を ⽐較的安定的に推定できる。 パスプランニング (Path Planning) ︓与えられたマップ上 で、現在位置から⽬的地までの経路 を計画する⽅法。 ⾃⼰位置推定 (Localization, ロ ーカリゼーション、ローカライゼ ーション) ︓種々のセンサを利⽤ し、ロボットの現在の位置を推定 する技術。移動ロボットを制御す るために最も基本的かつ必要とさ れる技術。
7.
• SLAM (Simultaneous
Localization and Mapping) – 「⾃⼰位置推定とマッピングの同時実⾏」 • SLAM=「スラム」と読む – 外界センサを⽤いて、ロボット周辺のマップ を作成しながら同時に⾃⼰位置も推定する技 術。 – センサには、レーザー(2次元、3次元)やカ メラ、⾳波などが⽤いられる。 – 相対位置を⽐較的安定的に推定できる。 7 SLAMとは︖ 外界の情報を利⽤するので、オドメトリとは異なり誤差が蓄積せず、 ⼤域的に⾃⼰位置を正確に推定できる
8.
• MRPT︓Mobile Robot
Programming Toolkit – https://www.mrpt.org/ – 本講習会で使⽤するライブラリ – 様々なSLAMアルゴリズム、マップ形式を包 含したSLAMライブラリ集 – ここでは、2Dレーザセンサを利⽤したアルゴ リズムを仕様 8 SLAMライブラリ
9.
• LiDAR – レーザー測距センサ –
レーザ光を発し対象物ま での距離を測定反るセン タ – RasPiMouseに搭載してい るものは、全⽅向、2次元 的に計測可能 • ※⼩さなチャック付き袋に、 LiDAR固定⽤ねじが2本⼊っていま すので⾛らせるとき固定してくだ さい。 • 無くさないよう注意してください 9 LiDAR搭載版RasPiMouse LiDAR =Laser Imaging Detection and Ranging
10.
• 「MRPT RTC群によるSLAMナビゲーショ ンシステム」のページを参照 –
講習会ページにリンクあり – https://openrtm.github.io/RasPiMouse_with_MRPT/ 10 ⼿順Webページ
11.
MRPT RTC群によるSLAMナビゲーションシステム Githubページ • MRPT
RTC群を搭載したRasPiMouseでSLAMを ⾏う⽅法を説明 • 前半 – RaspberryPiのセットアップとRTCのインストール⽅ 法について解説 • 教材のRasPiMouseにはソフトはインストール済み • スキップ可能 • 特徴 – WebベースのRTC起動システム搭載 – システム単位で起動可能 11
12.
12 作業⼿順 1. 地図作成 (Mapper) 2.
⾃⼰位置推定 (Localization) 3. 経路⽣成・移動 (Navigation) 地図作成を⾏う。地図作成に必要な右 のコンポーネントを起動し接続、ジョ イスティックでRasPiMouseを移動さ せ、環境をLiDARで計測し、地図を作 成する。 地図の作成が完了したら、システム構 成を変更し、⾃⼰位置推定を⾃動的に ⾏う構成に変更する。 経路⽣成と移動を⾏うコンポーネント を新たに起動し、地図内に適当な⽬的 位置を指定、現在の場所から、⽬的位 置までの経路を⽣成、移動ロボットを 移動させる。
13.
地図作成実習 13
14.
作業⼿順 1. 地図作成 (Mapper) 地図作成を⾏う。地図作成に必要な右 のコンポーネントを起動し接続、ジョ イスティックでRasPiMouseを移動さ せる。 右図のように、LiDARで検出したロボ ット周辺の障害物の地図が現れる。 RasPiMouseを移動させ、より広範囲 の地図を作成する。 ある程度まで地図ができたら、地図を 保存する。地図はyamlファイルとpng ファイルから構成される。このファイ ルは後述のMapServer
RTCの⼊⼒と なる。
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ナビゲーション実習 15
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現在の場所から、⽬的位置までの経路 を⽣成、移動ロボットが⾃律的に移動 する。 経路⽣成と移動を⾏うコンポーネント を新たに起動し、地図内に適当な⽬的 位置を指定する(右図)。 地図の作成が完了したら、システム構 成を変更し、⾃⼰位置推定を⾃動的に ⾏う構成に変更する。 16 作業⼿順 2. ⾃⼰位置推定 (Localization) 3.
経路⽣成・移動 (Navigation) MapServerに作成した地図(ファイ ル名)をConfigurationパラメータで 与え、⾃⼰位置推定に利⽤する。 ⽬的地の位置と 向きを指定する
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17 17 • ⽤意してある迷路や、教室全体の地 図を作成し、ナビゲーションしてみ ましょう • TeraTermでRaspberryPiにログイン して、中を覗いてみましょう。 おわりに 2⽇間お疲れさまでした︕︕ 質問などがあれば、Slackからどうぞ。 以下のリンクをクリックしてSlackに参加。 https://join.slack.com/t/openrtm-users/shared_invite/zt-6024yig0-OjDk6yXSsDo8SX6NOuv5yA
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