自作 Turtlebot3 自律走行に向けたプログラム。#9
--- 草地をまんべんなく走行する仕掛け ---
副題: move_base を使わずに、Python 、C++ から、/cmd_vel を使ってロボットを動かす。また、C++ から、global_planner、
local_palnner を直接使って、Navigationを行う。
1. 前方の1平米を、障害物が無いことをチェックして、隈なく通る。
プログラムを作るにあたっての考察。
ほとんど、お掃除ロボットの動きぞね。
実機環境
1) ロボットカー。
自作 Turtlebot3(foxbot_core3)
ESP32(モータ制御、IMUアクセス) + Jetson Nano 2G(SBC)+ Single Stero USB Camera
ROS
WiFi
ハードの制作は、Turtlebot3 自作
ソフトインストールは、
関連する git
i) tosa-no-onchan/foxbot_core3
ii) tosa-no-onchan/lib-nishi3
ii) tosa-no-onchan/rtabmap_ros_my
iv) tosa-no-onchan/turtlebot3_navi_my
v) tosa-no-onchan/uvc_camera_single
2) ROS PC
Ubuntu Mate 20.04
WiFi Lan
ROS:noetic
アルゴリズム
i) rtabmap_ros を、Mapping モードで起動。
ii) ロボットを 360度 1回転させて、周囲の3D & 2D マップ を rtabmap_ros で作成する。
iii) Mapping か完了したら、rtabmap_ros をそのまま、Navigation モードに切り替えて。
iv) 作成された、2Dマップから、前方1平米だけを、ロボットの横幅サイズのブロックで分割して、その中から通行できるブロックを全て順繰り通る。
この部分は、以前 Gazebo 草刈りロボット で試した処理が使えるぞね。
Python Scripts は、
/tosa-no-onchan/turtlebot3_navi_my/tree/main/scripts の、
2022年5月アーカイブ
自作 Turtlebot3 自律走行に向けたプログラム。#8
--- Turtlebot3 SBC(Jetson Nano 2G) で、rtabmap_ros で、色々試す。#2 ---
補記) move_baseのローカルプランナーを変更する 。
自作 Turtlebot3 自律走行に向けたプログラム。#7 の続きです。
Spark Fun DMP 6軸フュージョンをキャリブレーション でロボットの前傾姿勢 (IMUの観測値) の補正が出来なくて、
IMUの取り付けスペーサーの両面テープで、前傾を調整して、それから、ロボットを平らな所に置いて、
$ rostopic echo /odom_fox | more
で、見てみると orientation:y = 0.013
で少し前傾しているので、最後の手段、foxbot_core3.ino で、むりやり、q[1] -= 0.013
をして、やっと、前傾がなくなりました。
注) ここは、クォータニオンの回転の計算をしないといけないようです。
クォータニオン(四元数)を使用して座標を回転させる
P2 = Q x P x 共役Q
クォータニオン積を2回行う様です。
今は、手抜きの計算なので、ロボットが、後ろ、179[Deg] から -179[Deg] へ回転する時、変にぶれます。by nishi 2022.6.12
後、ロボットの起点を平らな所に移して、これで、rtabmap_ros で試すと、Rviz の画面で、以前ほどは、沈み込はなくなりました。
ただ、高さの計測が出来ているかと言えば、まだまだその精度には、なっていません。
ROS IMU による移動距離(距離測定) と 向き測定。
IMU 6軸フュージョンを使って、距離と向きを測定します。
このページは、自作 Turtlebot3 自立走行に向けたプログラム。#7 の、16. 再挑戦。 以降を、実際のやり方に向けて、改めて記述したものです。
今回のプログラムの考え方を書いているの、一度ご覧ください。
IMU(ICM-20948) 6軸センサー(加速度、ジャイロ)値を、ESP32で取り込んで、6軸フュージョン(MadgwickAHRS) で、
クオータニオンを算出して、それを元に、加速度センサーの読み取り値から、1G の影響をキャンセルした正味のAccを算出した、加速度と時間から速度、移動距離を出して、
ロボットの座標系から、ROS の基準座標系に変換した位置と姿勢データを、ESP32 Wi-Fi で、リモートPC 上のROS サーバーへ送って、
リモートPC上の Rviz を用いて、3D での姿勢と移動距離を見える化します。
良くYouTube で見かける、IMU を手に持って、空中で動かして、それに連れて、PCのモニターの中の物が3Dで動く、やつです。
注) 但し、あまり完成度は、高くありません。ぜひ、ご自分で完成度を上げっていてください。by nishi 2022.5.13
注2) 基準座標系: ロボットの開始時点の座標。ROS の TF で言えば、odom になります。
開発環境
1. 開発 PC
Ubuntu Mate 18.04
Visual Studio Code + Platform I/O IDE
ESP32 Arduino Framework
Arduino IDE ( こちらは、Tools -> Serial Plottter を使う為 )
2.実行環境
1) PC / ROS Server
Ubuntu Mate 18.04
WiFi 環境が必要です。
2) SOC
ESP32
Wi-Fi Ros Serial通信
TTL-Serial : デバッグ用に使います。テストが終われば、不要です。
3) IMU
Spark Fun ICM-20948
SPI 接続
3. ハード構成
ESP32端子 SPI & TTL-Serial
IO1(TxD0) ---- Rx
IO3(RxD0) ---- Tx
IO23(MOSI) ---- MOSI(DA/SDA) and with 1K Pull Up
IO19(MISO) ---- MISO(ADO) and with 1K Pull Up
IO18(SCLK) ---- SCLK(CL/SCL) and with 1K Pull Up
IO5(CS) ---- CS(SS) and with 1K Pull Up
IO17 ---- LED