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ROSでロボット開発中

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2018年8月29日開催
けーすた! #5 - Case Study ! Lightning Talk -
リンク: https://casestudy.connpass.com/event/95140/

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ROSでロボット開発中

  1. 1. Ver. ROSでロボット開発中 ~センサーデータ収集編~ Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved. 1 2018/08/29 けーすた!CASESTUDY! LIGHTNING TALK
  2. 2. 自己紹介 2Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved プロフィール 坂井 雄斗(@YutoSakai6) ROSCon行きます! FGOの脱出ゲーム行ってきました! 経歴 Pythonで時系列データ解析 Robotシステム構築
  3. 3. 問題 3Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved OPTiMで開発している ロボットはどこで活用される?
  4. 4. 問題 4Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 260.6 209.7 192.2 181.6 平成22度 平成27度 平成28度 平成29度 人口[万人] 人口の推移 農林水産省: http://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html ヒント1.
  5. 5. 問題 5Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 西日本豪雨被害総額 約1197億円 産経ニュース:https://www.sankei.com/affairs/news/180722/afr1807220006-n1.html ヒント2.
  6. 6. 問題 6Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 品目 労働時間(h) 時給換算(円/h) 575 591 1095 1223 1757 961 947 1298 1488 1364 1162 981 2983 489 時給換算表 ぱずーの農業日記:http://xn--98jxbh17co03s7oeww0eymj.jp/yasai-2-1159 ヒント3.
  7. 7. 問題 7Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 品目 労働時間(h) 時給換算(円/h) 青ネギ 575 591 きゅうり 1095 1223 なす 1757 961 大玉トマト 947 1298 ミニトマト 1488 1364 ピーマン 1162 981 ししとう 2983 489 ぱずーの農業日記:http://xn--98jxbh17co03s7oeww0eymj.jp/yasai-2-1159 ヒント4. 時給換算表
  8. 8. 問題 8Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 答え.
  9. 9. 問題 9Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 答え. AI・IoT・Roboticsを活用
  10. 10. 農業で活用するAI・IoT・ロボティクス 10Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 データ収集 遠隔支援 農作業記録 IoT
  11. 11. 農業で活用するAI・IoT・ロボティクス 11Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 収穫時期予測 収穫量予測 害虫検知 AI
  12. 12. 農業で活用するAI・IoT・ロボティクス 12Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 Robot 見回り 農薬散布 収穫
  13. 13. 農業で活用するAI・IoT・ロボティクス 13Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved スマート農業 https://smartagri-jp.com/ ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  14. 14. 農業で活用するAI・IoT・ロボティクス 14Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ©2 ©2: https://www.optim.co.jp/news-detail/24220
  15. 15. 本題 15Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ROSでロボット開発中 ~センサーデータ収集編~
  16. 16. 本題 16Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 Robot 見回り 農薬散布 収穫
  17. 17. 本題 17Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ROSでロボット開発中 ~センサーデータ収集編~ ROS?
  18. 18. ザックリROSとは 18Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot Operating System センサデータの 扱いが上手い! オープンソース!
  19. 19. ザックリROSとは 19Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot Operating System Ubuntu Mac Windows
  20. 20. ザックリROSとは 20Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved コードの中身は? ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  21. 21. ザックリROSとは 21Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher Subscriber Node この2つを 用意する
  22. 22. ザックリROSとは 22Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher 𝒚 𝒙 ロボットの 位置情報を 送信したい
  23. 23. ザックリROSとは 23Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher geometry_msgs/Pose2D float64 x float64 y float64 theta 𝒚 𝒙 ロボットの 位置情報を 送信したい メッセージタイプ
  24. 24. ザックリROSとは 24Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher geometry_msgs/Pose2D float64 x float64 y float64 theta 値を代入 値を代入 値を代入 𝒚 𝒙 ロボットの 位置情報を 送信したい メッセージタイプ
  25. 25. ザックリROSとは 25Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher Master 名前を付けて マスターに登録
  26. 26. ザックリROSとは 26Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher Master 名前を付けて マスターに登録 /agri_crawler/robot_2Dpose
  27. 27. ザックリROSとは 27Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Publisher Master 名前を付けて マスターに登録 /agri_crawler/robot_2Dpose
  28. 28. ザックリROSとは 28Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Subscriber ロボットの 位置情報が 欲しい Master /agri_crawler/robot_2Dpose
  29. 29. ザックリROSとは 29Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Subscriber ロボットの 位置情報が 欲しい /agri_crawler/robot_2Dpose ください Master /agri_crawler/robot_2Dpose
  30. 30. ザックリROSとは 30Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Subscriber ロボットの 位置情報が 欲しい /agri_crawler/robot_2Dpose ください Master /agri_crawler/robot_2Dpose
  31. 31. ザックリROSとは 31Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved /encoder /imu /agri_crawler/encoder /agri_crawler/imu /calc_odom /agri_crawler/robot_2Dpose 組み合わせることでシステムを構築
  32. 32. センサーデータを収集して障害物検知 32Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ROSでロボット開発中 ~センサーデータ収集編~
  33. 33. センサーデータを収集して障害物検知 33Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ©3: RobotShop: https://www.robotshop.com/jp/ja/rplidar-a2m8-360-laser-scanner.html ©3 RPLiDAR A2M8 測距センサ 360度 スキャン 測定範囲 0.15 – 12m
  34. 34. センサーデータを収集して障害物検知 34Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved LiDAR周辺の障害物検知
  35. 35. センサーデータを収集して障害物検知 35Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved rvizでLiDARのセンサデータを表示 点群データ
  36. 36. センサーデータを収集して障害物検知 36Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ROSでLiDARのセンサデータをecho 配列内に 大量のデータ
  37. 37. センサーデータを収集して障害物検知 37Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ROSでLiDARのセンサデータをecho だいたい10/secの 勢いで流れてくる
  38. 38. センサーデータを収集して障害物検知 38Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 速すぎて 追えない… ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  39. 39. センサーデータを収集して障害物検知 39Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 配列内に入っているデータとセンサの関係 [359] [89] [269] [179]
  40. 40. センサーデータを収集して障害物検知 40Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 配列内に入っているデータとセンサの関係 [359] [89] [269] [179] 右側の データが…
  41. 41. センサーデータを収集して障害物検知 41Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 配列だと 全然わからない ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  42. 42. センサーデータを収集して障害物検知 42Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 理解できる 形にしよう! ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  43. 43. センサーデータを収集して障害物検知 43Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 配列内に入っているデータとセンサの関係 [359] [89] [269] [179] とりあえず Θ欲しい
  44. 44. センサーデータを収集して障害物検知 44Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved LiDARのセンサ情報を座標系で扱いたい Θと𝒍の関係 X Y θ 𝒍 𝒊番目
  45. 45. センサーデータを収集して障害物検知 45Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Θはどうやってだす? 開始角度 角度の増加量 何番目のデータか [i]
  46. 46. センサーデータを収集して障害物検知 46Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Θはどうやってだす? 開始角度 角度の増加量 + 何番目のデータか [i] ×
  47. 47. センサーデータを収集して障害物検知 47Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved LiDARのセンサ情報を座標系で扱いたい 𝒊番目のΘと𝒍 X Y θ 𝒍 𝒊番目
  48. 48. センサーデータを収集して障害物検知 48Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved あとは高校数学&物理 たぶん
  49. 49. センサーデータを収集して障害物検知 49Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved XY座標系に変換 𝑿 = 𝒍 × cos 𝜽 X Y θ 𝒍 𝒊番目 𝒀 = 𝒍 × sin 𝜽
  50. 50. 左後 𝑿, 𝒀 = (+, −) 左前 𝑿, 𝒀 = (−, −) 右前 𝑿, 𝒀 = (−, +) 右後 𝑿, 𝒀 = (+, +) センサーデータを収集して障害物検知 50Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved X Y
  51. 51. センサーデータを収集して障害物検知 51Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved とてもわかる ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  52. 52. 右後 𝑿, 𝒀 = (+, +) センサーデータを収集して障害物検知 52Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 右後ろの障害物について考える X Y
  53. 53. センサーデータを収集して障害物検知 53Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved X Y 点群を直線に
  54. 54. センサーデータを収集して障害物検知 54Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved X Y 𝒀 = 𝒂 ∗ 𝑿 + 𝒄を求める 点群を直線に
  55. 55. センサーデータを収集して障害物検知 55Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved X Y 𝒀 = 𝒂 ∗ 𝑿 + 𝒄を求める 最小二乗法 𝒂 = 𝒊=𝟏 𝒏 𝒙𝒊 − 𝒙 𝒚𝒊 − 𝒚 𝒊=𝟏 𝒏 𝒙𝒊 − 𝒙 𝟐 𝒄 = 𝒚 − 𝒂 𝒙 点群を直線に
  56. 56. センサーデータを収集して障害物検知 56Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved LiDARから直線までの距離 X Y 𝑑 障害物までの 距離が欲しい
  57. 57. センサーデータを収集して障害物検知 57Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved LiDARから直線までの距離 X Y 𝑑 点と直線の距離 𝒀 = 𝒂 ∗ 𝑿 + 𝒄 直線: 𝒂 ∗ 𝑿 + 𝟏 ∗ 𝒀 + 𝒄 = 𝟎 変換 点:原点 𝟎, 𝟎 𝒅 = 𝒂 ∗ 𝟎 + 𝟏 ∗ 𝟎 + 𝒄 𝒂 𝟐 + 𝟏 𝟐
  58. 58. センサーデータを収集して障害物検知 58Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved X Y 𝑑 計算の結果 障害物の 直線:𝒀 = 𝒂 ∗ 𝑿 + 𝒄 距離:𝒅 θ傾き:𝜽 = tan−𝟏 𝒂 座標: 𝒙, 𝒚 = 𝒅 sin 90 − 𝜽 , 𝒅 cos 90 − 𝜽
  59. 59. センサーデータを収集して障害物検知 59Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 障害物の情報をパブリッシュ Publisher geometry_msgs/Pose2D float64 x float64 y float64 theta メッセージタイプ 座標を代入 傾きを代入 Master
  60. 60. センサーデータを収集して障害物検知 60Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved /rplidarNode /findObject /scan /r_object システム構成
  61. 61. センサーデータを収集して障害物検知 61Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 障害物の 検知が可能に
  62. 62. 目的 62Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 障害物検知 ロボットの位置情報 &
  63. 63. 目的 63Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 自律走行
  64. 64. 目的 64Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 農業 Robot 見回り 農薬散布 収穫
  65. 65. 進捗 65Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved シミュレーションv1
  66. 66. 進捗 66Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved シミュレーションv1 ここで制御 システム構成
  67. 67. 進捗 67Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 自動走行テスト中。。
  68. 68. 進捗 68Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved ギリギリで停止
  69. 69. 進捗 69Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 昨日できた まだVer1
  70. 70. まとめ 70Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot 見回り ©2: https://www.optim.co.jp/news-detail/24220 ©4: https://www.kidsplates.jp ©5: https://www.youtube.com/watch?v=9wUbiGVJ0nM ©4 ©5
  71. 71. まとめ 71Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot 見回り AI・IoT ©2: https://www.optim.co.jp/news-detail/24220 ©4: https://www.kidsplates.jp ©5: https://www.youtube.com/watch?v=9wUbiGVJ0nM ©4 ©5 ©2
  72. 72. まとめ 72Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot 見回り AI・IoT 予測 害虫 検知 ©2: https://www.optim.co.jp/news-detail/24220 ©4: https://www.kidsplates.jp ©5: https://www.youtube.com/watch?v=9wUbiGVJ0nM ©4 ©5 ©2
  73. 73. まとめ 73Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved Robot 見回り AI・IoT 予測 害虫 検知 農薬 散布 ©2: https://www.optim.co.jp/news-detail/24220 ©4: https://www.kidsplates.jp ©5: https://www.youtube.com/watch?v=9wUbiGVJ0nM ©4 ©5 ©2
  74. 74. まとめ 74Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved 品目 労働時間(h) 時給換算(円/h) 青ネギ 575 591 きゅうり 1095 1223 なす 1757 961 大玉トマト 947 1298 ミニトマト 1488 1364 ピーマン 1162 981 ししとう 2983 489 時給換算表 ぱずーの農業日記:http://xn--98jxbh17co03s7oeww0eymj.jp/yasai-2-1159 削減
  75. 75. 終わり 75Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved スマート農業 https://smartagri-jp.com/ ©1 ©1: https://www.optim.co.jp/agriculture/
  76. 76. www.optim.co.jp 質問タイム Copyright © 2018 OPTiM Co. All Rights Reserved. けーすた!CASESTUDY! LIGHTNING TALK

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