ROS2 自作 Turtlebot3 による 草刈りロボット開発。#2

8. おんちゃんのメモ2
Arduino で、 serial の default baud rate の判定方法のアイデアが、ありました。
UART Automatic Baud Rate Detector
Rx ピンの 立ち上がり、立下りの時間を計測するみたい。
しかし、これって、 arduino の 自己プログラムからできるのだろうか?
サンプルプログラムがあるので、見てみます。
データを受信している時の、これを使って 相手側の baud rate を計測して、自分側の serial の rate を変更すればよいのかも?

他に、方法は無いものか?

相手側が、データを常に送ってくる状態であれば、Serial.available() > 0 になる迄、順繰り、自分側の serial の rate
を上げていって、データが取れる時点の、 barud rate を使えば、良い気もします。

但し、その時 char data = Serial.read(); で、 data > 0x00 が取れている状態であることを条件にする。
Ascii コードが取れている確率が一定以上(90%)であれば、baud rate が一致していると判定しても良いのでは。

9 おんちゃんのメモ3
1) GPS の NMEAデータ を、UTM座標に変換するのに参考になるページがありました。
i) pythonで緯度経度座標↔UTM座標変換
ii) API Documentation » Proj
iii) Pythonパッケージのpyprojを使ったGPSのNMEAデータ分析
iv) TOPIC 3｜3D都市モデルデータの基本[4/4]｜CityGMLの座標・高さとデータ変換

上記、サンプル例を合体させて、前者の i) の pyproj を参考にしました。

動作環境
Ubuntu Mate 22.04
Python 3.10.6
pyproj ver 3.3.0

gps_to_map2.py
#! /usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # gps_to_map2.py import sys import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyproj import Proj, Transformer gps_data_file='gps_data.txt' # create DataFrame of GPGGA # 注) id, point は、GPGGA には、本来、ありません。本来のデータの時は、削除してください。 gga_format = ['Data Type','UTC Time','Latitude','North/South','Longitude', 'East/West','Quality','Satellites Num','HDOP','Altitude','Alit Unit', 'Geoid Height','Geo Unit','Comm Time','Check Sum', 'id','point'] class GpsMap(): def __init__(self, nmea,gga_format): self.fn = nmea self.gga_format=gga_format self.xy_hdop_fomat=['x','y','HDOP'] self.nema2utm() # dddmm.mmmm -> ddd.dddd 変換 def ddmm2dd(self,dm): dd = dm//100.0 mm = (dm%100.0)/60.0 dd += mm return dd def nema2utm(self): self.gga_pd_fr = pd.read_csv(self.fn,names=gga_format) dt_lng=self.gga_pd_fr.shape[0] print('dt_lng:',dt_lng) ##Compute UTM zone --> Tokyo ? #"int": Extract only integer value #31: Offset for UTM zone definition #6: Angle in a UTM zone for the longitude direction # https://pyproj4.github.io/pyproj/3.3.1/api/proj.html#pyproj-proj # https://www.mlit.go.jp/plateau/learning/tpc03-4/ # what is zone # https://diovista-ja.hitachi-power-solutions.com/faq/faq_1_2-what-is-utm.html #Define EQA2UTM converter use_utm=True lon=self.ddmm2dd(float(self.gga_pd_fr.loc[0,'Longitude'])) e2u_zone=int(divmod(lon, 6)[0])+31 if use_utm==True: print("UTM zone is ", e2u_zone, " \n") e2u_conv=Proj(proj='utm', zone=e2u_zone, ellps='WGS84', preserve_units=False) #e2u_conv = Proj("epsg:6672", preserve_units=False) else: # 日本測地系2011における経緯度座標系（6697） # ↓ # 平面直角座標系の9系（6677） # 四国: 4系 (6672) # に変換するTramsformerを作る #transformer = Transformer.from_crs(6697, 6677) transformer = Transformer.from_crs(6697, 6672) # 緯度経度を変換 # lati Lon #print(transformer.transform(36.0613, 140.0516)) # x,y,hdop xy_hdop = np.empty((0,3),dtype=float) print('xy_hdop.shape:',xy_hdop.shape) #exit(0) for i in range(dt_lng): #print('i:',i) pd_s = self.gga_pd_fr.iloc[i,:] lat_d = self.ddmm2dd(float(pd_s['Latitude'])) # dddmm.mmmm -> dd.dddd [dgree] lon_d = self.ddmm2dd(float(pd_s['Longitude'])) # dddmm.mmmm -> dd.dddd [dgree] hdop_f = float(pd_s['HDOP']) # 'HDOP' if use_utm==True: # 東経, 北緯 x_t, y_t = e2u_conv(lon_d, lat_d) else: # lati Lon #print(transformer.transform(36.0613, 140.0516)) x_t,y_t = transformer.transform(lat_d, lon_d) #print('id:',id,' point:',point) xy_hdop = np.append(xy_hdop,np.array([[x_t,y_t,hdop_f]]),axis=0) print('xy_hdop.shape:',xy_hdop.shape) xy_hdop_lng=xy_hdop.shape[0] self.x_min,self.y_min,_ = np.min(xy_hdop,axis=0) self.x_max,self.y_max,_ = np.max(xy_hdop,axis=0) print('self.x_min:',self.x_min,' self.x_max:',self.x_max) print('self.y_min:',self.y_min,' self.y_max:',self.y_max) self.utm_width = self.x_max - self.x_min self.utm_height = self.y_max - self.y_min print('self.utm_width:',self.utm_width,', self.utm_height:',self.utm_height) self.xy_hdop_pd = pd.DataFrame(data=xy_hdop, index=range(xy_hdop_lng), columns=self.xy_hdop_fomat) x_off=[] y_off=[] for i in range(xy_hdop_lng): x_off.append(xy_hdop[i,0]-self.x_min) y_off.append(xy_hdop[i,1]-self.y_min) # add x and y to data frame self.xy_hdop_pd['x_off'] = x_off self.xy_hdop_pd['y_off'] = y_off if __name__ == '__main__': gps=GpsMap(gps_data_file,gga_format) #print(gps.gga_pd_frame) # https://queirozf.com/entries/pandas-dataframe-plot-examples-with-matplotlib-pyplot #gps.xy_hdop_pd.plot(kind='scatter',x='x',y='y',color='red') gps.xy_hdop_pd.plot(kind='scatter',x='x_off',y='y_off',color='red') # https://www.statology.org/matplotlib-reverse-axis/ plt.gca().invert_xaxis() plt.show()
注1) NMEA レコードは、$GPGGA だけ与えています。
注2) $GPGGA レコードの最後に、 id (自分で使うための識別番号) を、追加しています。
オリジナルの、$GPGGA レコード を使うときは、下記にすれば、OK です。
gga_format = ['Data Type','UTC Time','Latitude','North/South','Longitude', 'East/West','Quality','Satellites Num','HDOP','Altitude','Alit Unit', 'Geoid Height','Geo Unit','Comm Time','Check Sum']

注3) 試しに、GYSFDMAXB を使って、部屋の中で、GPSデータを採って、上記　Pythonスクリプトで、
X-Y座標に出してみました。
2[m]誤差では、まるっきりだめのようです。屋外の、2[m]誤差 が無視できるくらいの広い場所の測定でないと、NGか!!。

GPS(AE-GYSFDMAXB)について に、NMEA の説明がありますが、GPGA の 水平精度低下率(HDOP)が、
衛星6個の時、1.46
衛星7個の時、1.16
衛星10個の時、0.93
になっています。
これは、UTM座標に変換した時、約 32[m] / HDOP の様なので、
0.93 * 32[m] = 29.76[m] のズレのようです。
12個まで、衛星は補足できる性能ですが、たまに 11個取れて、12個取れたのは、まだありません。

注4) Convert Lat Long to UTM で、実際のデータで確認すれば、UTM の値が、一致しました。す...すごい!!
ただ、plt.show() で表示したら、X 軸が逆転している気がする。
X軸は、東から西へ増加するのだから、逆のようだ。plt で、X軸をdecrease できるのか?
plt.gca().invert_xaxis()
で、OKみたい。

今は、みちびきの L6 補強情報で誤差補正できる、GNSSボードがあるようですが、
一式揃えると、60,000円 程します。うむ.....
ZED-F9P と F9PX1
ZED-F9P + F9PX1 + アンテナ が必要みたい。
ZED-F9Pは、最近、aliexpress で、BNX-F9P と言う名称で、2万円台が出ているが、これは、使えるのだろうか?
注)スプリッターは、不要みたい。by nishi 2023.7.25

Sony Spresense (6,050円)で、通常の、GPS信号を、みちびきの L1S 補強信号で誤差補正すれば、1[m] 誤差以下になるようです。こちらを試してみるか?

9. GPS を使った場合の　ROS MAPの位置決めに関して。
上記、処理で、 NMEA から、UTM座標への変換が出来るのが確認できたので、次は、ROS2 の MAP への変換です。
その際に、UTM座標を、MAP上の位置へ変換するのは、どうするのか?
下記に、この件に関しての記述があるぞね。
Integrating GPS Data

10. Android スマホで、GPSデータを採取してみる。
GYSFDMAXB での、GPSデータは、役に立たないので、試しに、Android スマホで、データを採ってみました。
急遽、android-studo を入れて、再度 Andorid のアプリ開発を勉強しました。
また、Java かと思っていましたが、今は、kotlin と言う言語があるそうで、今回はそちらを使ってつくてみました。
結局、精度は、GYSFDMAXB と変わらなくて、今回の目的では、使えません。

序に、Android で、Bluetooth Serial で、ESP32+Bluetooth+GPS のデータを採取するアプリも作ってみました。
こちらの方は、将来、ZED-F9P + F9PX1 が手に入ったら実際に使えます。

11. おんちゃんのメモ。
1) UTMグリッドとは
2) FAQ/ UTM座標系とは
3) Android 上で、Python が使えるみたい。
Android上でPython3が利用できるPydroid3がスゴイ
4) Simple GPS data visualization using Python and Open Street Maps
5) ECEF とは?
WGS84 と座標変換のはなし