Turtlebot3 の自作 #4

2. 回路図。
実際の回路図は、下記になります。

注1) DCモーターの、パルスエンコーダーの電源(VCC-GND) は、 3V3 を使います。

3. platfomio.ini
; PlatformIO Project Configuration File ; ; Build options: build flags, source filter ; Upload options: custom upload port, speed and extra flags ; Library options: dependencies, extra library storages ; Advanced options: extra scripting ; ; Please visit documentation for the other options and examples ; https://docs.platformio.org/page/projectconf.html [platformio] ;lib_dir = /home/your-id/Arduino/libraries lib_dir = /home/your-id/Arduino/lib-nishi3 default_envs = esp32dev [env:esp32dev] platform = espressif32 board = esp32dev framework = arduino build_flags = ${env.build_flags} -D BOARD_ESP32 -D ESP32 ; change MCU frequency board_build.f_cpu = 240000000L board_build.f_flash = 40000000L

4. odometry の調整
RATE_CONTROLLER_KP、WHEEL_RADIUS、BASE_LENGTH を変えれば良い様です。
foxbot_core_config.h
... //#define RATE_CONTROLLER_KP 130.0 // default 150 // changed by nishi #define RATE_CONTROLLER_KP 110.0 // default 150 ... /* Mechanical parameters */ //#define WHEEL_RADIUS 0.0326 // [m] Radius // changed by nishi #define WHEEL_RADIUS 0.0310 // [m] Radius // distance between the two wheels //#define BASE_LENGTH 0.272 // [m] 0.288 // changed by nishi #define BASE_LENGTH 0.214 // [m] 0.196 ...

開発途中の問題点や対応方法は、前回の記事に書いています。
現時点で、ESP32 WiFi で、PCから操作できるまでになっています。

5. Turtlebot3 として、SLAMを試す。
カメラも、liDAR もついていませんが、SLAM の Rviz での確認ができます。
1) $ roscore
2) $ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch --screen
注1) turtlebot3_core.launch の記述のデバイスを変更します
/dev/ttyACM0 を tcp に変更します。
注2) Foxbot_coreと通信できると、トピックの一覧が表示されます。
3) SLAMの実行。
$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch
4) Rviz の起動。
$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
$ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtlebot3_slam`/rviz/turtlebot3_slam.rviz
注) Rviz の設定
Robot Model と Odometry を有効にします。
5) キーボード操作のプログラムを起動。
$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

odometory だけでは、なかなか、SLAMのRviz上の位置と、実物の位置とは一致しません。
他に、IMU による補正を行うのでしょうが、なかなか、難しい所があります。
最後は、ランドマークによる位置推定も取り入れるのでしょうが、これも難しそう?

注1) LiDAR、カメラが付いていないので、残念ながら、Slam の出力である、map は、パブリッシュされません。
LiDAR、カメラ等は、SBC(Raspberry Pi、Jestson Nano 等) につけます。
SBC と ESP32 は、 SBC の GPIOに繋げた、Uart 通信で行います。
Jetson Nano 2G を付けて、RGB-D カメラを付けて、rtabmap_ros の Stereo mapping を動かしたら、
map(2D Map) が出てくるか!!
其処まで行っても、まだ夢の途中!! です。
其処まで行って、やっと草刈りロボットの開発のスタートです。
道のりは、遥かかなたか?

本当は、Gazebo 上で、Intel RGB-D Stereo カメラを付けて、Turtlebot3 でシミュレーション上で、
rtabmap の Stereo mapping が出来ていれば良かったのに、誰か、やり方を公開しないものだろうか?
注) 出来るようです。YouTube に公開 されていました。
rtabmap_rosTutorialsMappingAndNavigationOnTurtlebot

しかし、実機による操作の難しさは、Gazebo によるシミレーションだけでは、なかな体験できないものがあります。

GitHub で公開しました。
tosa-no-onchan/foxbot_core3

関連サイト。Thanks!!
1. Build Your Own Turtlebot Robot!
2. Build your own TurtleBot 3 backbone
3. MattMgn/foxbot_core
4. MattMgn/arduino-libraries
5. ESP32_AnalogWrite

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おまけ、
MD 記述