ロボットプログラミング 5.2

# 環境地図を使った位置推定および地図の構築 --- --- **必要なパッケージのインストール** ノートパソコンにはgmappingパッケージがインストールされていません。インストールするため、以下のコマンドを実行してください。 ```bash sudo apt install -y ros-noetic-openslam-gmapping ros-noetic-slam-gmapping ``` --- --- ## 主なROSパッケージ - 地図サーバー - `map_server` - ローカリゼーション - `amcl` - 地図構築（SLAM） - `gmapping` --- ## 地図サーバー ### パッケージ`map_server` - 地図（占有グリッド地図）は白黒画像（.pgm、.png形式など）として保存されます。 - 使用するためのパラメータ（原点、解像度など）は.yamlファイル内に入っています。 ```yaml image: testmap.png resolution: 0.1 origin: [0.0, 0.0, 0.0] occupied_thresh: 0.65 free_thresh: 0.196 negate: 0 ``` ノード`map_server` - 地図をROSサービスおよびROSメッセージとして公開します ```bash rosrun map_server map_server watashi_no_chizu.yaml ``` 地図を保存するツール（SLAMアルゴリズムによって作成）： `map_saver` --- ## ローカリゼーション（自己位置推定） ###　パッケージ`amcl` ノード`amcl` - （適応型）MCLローカリゼーションアルゴリズムの実装 - 使用する情報： - レーザースキャン（通常は`/scan`トピック） - TF（odom座標系）で公開されたオドメトリ - `map_server`ノードによって公開された地図 - 初期位置を手動で設定するために使用できる`initialpose`トピック（メッセージはRVizからパブリッシュできます） - 公開する情報： - トピック`amcl_pose`に推定ポーズのメッセージ - パーティクル（粒子）群のメッセージ - TFには、地図座標系（`map`）⇔`odom`の変換 - グローバルローカリゼーションを開始するための`global_localization`サービスも提供します。　- 呼ばれるとパーティクルが再初期化されます（地図全体に） --- ### amclのパラメータ多くのパラメータを設定できます例えば、オドメトリのノイズ： - `odom_alpha1`、`odom_alpha2`、`odom_alpha3`、`odom_alpha4` ⇒ 速度測定ノイズパラメータ（大きくすると、パーティクルがより広がります） <img src ="./v5_media/eq_speednoise.png" alt="" style="height: 17pt; display: inline-block;" />  多くの場合、デフォルトのパラメータのままで使うので充分です。詳細は：　https://wiki.ros.org/amcl --- ### その他の自己位置推定パッケージ（任意）この演習では使いませんが、その他のROSローカリゼーションパッケージもあります： - https://wiki.ros.org/mrpt_localization - `amcl`に似ていますが、より多くのアルゴリズムが含まれています - 「Kalmanフィルター」を使用したローカリゼーション： https://wiki.ros.org/robot_localization --- ### AMCLの使用例 <iframe width = "560" height = "315" src = "https://www.youtube.com/embed/QHq6pSFS1kA" frameborder = "0" allowfullscreen> </iframe> --- ## 環境地図構築 ### パッケージ`gmapping` `slam_gmapping`ノード ⇒ 地図を構築するためのSLAMアルゴリズム（粒子フィルター）の実装 - 使用する情報： - レーザースキャンを含むメッセージ（通常、トピック`/scan`） - TFで公開されたオドメトリ（座標系`odom`） - 公開する情報： - `map`トピックに地図を含むメッセージ - TFには、地図座標系と`odom`の間の変換 - `map`トピックに地図は`map_server`パッケージの`map_saver`ツールで保存できます --- ### slam_gmapping：基本的なパラメーター amclと同様に、多くのパラメータを設定できます。 - 例えば：`srr`、`srt`、`str`、`stt` ⇒ 名前が違いますが、`amcl`の`odom_alphaX`と同じです - `map_update_interval` ⇒ 地図の更新期間 amclと同様に、多くの場合、デフォルトのパラメータのままで使うので充分です。充分です。すべてのパラメーターの説明はこちらです：　https://wiki.ros.org/gmapping --- ### その他の地図構築パッケージ（任意）地図構築ツールもいろいろあります - https://wiki.ros.org/mrpt_slam - https://wiki.ros.org/cartographer - https://wiki.ros.org/hector_slam --- ### 地図構築の動画 <iframe width = "560" height = "315" src = "https://www.youtube.com/embed/7iM2ynZEuf0" frameborder = "0" allowfullscreen> </iframe> --- ## 試してみましょう ### 地図構築（1）以下のリンクから robot_house パッケージの圧縮ファイルをダウンロードし、catkin_ws/src/フォルダに解凍してください。 https://www.robot.soc.i.kyoto-u.ac.jp/roboprog/materials/robot_house.zip そのパッケージから`robot_house.launch`ファイルを実行して、Gazeboのシミュレーションが開始します。（CPU負荷を軽減するために、Gazeboによる視覚化を無効にしています。3次元のシミュレーションを表示したい場合は、別のターミナルで`gzclient`を実行するか、launchファイルを編集してGazeboの引数`gui`を`false`に設定してください。） RVizを起動して、ロボットとレーザースキャンを表示してください。 turtlebot3_teleopパッケージを使ってロボットを動かしてみてください。 --- （2） `gmapping`パッケージの`slam_gmapping`ノードを実行します。 RVizで地図（トピック`/map`）を表示して、ロボットを移動させてみてください。地図が少しずつ構築されることが見えるはずです。パーティクル（`/particlecloud`）を表示してみてもいいです。 --- （3）環境全体のデータをとるようにロボットを動かします。よさそうな地図ができたら、`map_server`パッケージの` map_saver`ツールを使用してディスクに保存してください。保存されたファイルの中身を確認してください。 ### 位置推定（1）以上と同様に、`robot_house`パッケージの`robot_house.launch`ファイルを起動します。 RVizを起動し、ロボットの位置とレーザースキャンを表示するようにしてください。 --- （2）地図サーバ（`map_server`）のノードを実行し、先ほど構築した地図をパブリッシュしてください。（注意：この時点でRVizで地図を表示しようとすると、mapフレームとodomフレームの間から変換がないというエラーが表示されます。この変換は自己位置推定ノード（amcl）によって提供されます。） --- （3） AMCL（パッケージ`amcl`内のノード`amcl`）を実行します。 RVizに地図とパーティクル群の表示を追加してください。ロボットを移動させて、ローカリゼーションがうまく機能することを確認してください。レーザースキャンが地図の障害物（壁など）と一致する必要があります。 RVizでは、「2D Pose Estimate」ツールを使用して、現在のロボットポーズを設定することができます（`initialpose`トピックにメッセージが送信されます）。試してみてください。 --- （4） `/global_localization`サービスを呼び出して、グローバル位置推定を実行してみてください。パーティクルに何が起こるかに注意して見てください。グローバル位置推定がうまくいかないことがあります（例えば、初期化の時にどのパーティクルもロボットの近くに配置されない可能性があります）。その時はグローバル位置推定をもう一度開始してください。 --- → [課題](v5_task.html) ← [実習その1](v5_1.html) ↑ [ホームページ](index.html)