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- 1. ROS custom Robot Sung Kwan Hwang ` tamsarobot
- 2. Content Intro 1.Robot Frame 2.ROS Host 3.Client (MicroController) Nodes and packages 1.teleoperation 2.Odometry / Tf 3.Sensor 4.Navigation StackSetup 2dnav(Move_Base setup &configuration) 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 3. Preparation 1.Robot Frame & Parts 2.ROS Host 3.Client (MicroController)
- 5. Parts
- 6. BLDC Driver
- 10. Host PC
- 11. OverView(Host-Client ) PC(ROS) SICK Gyro ARDUINO BLDC DRIVER BLDC DRIVER Serial1 Seial2 geometry_msgs/Tw ist Encoder Encoder custom message sensor_msgs/Laser rosserial_phyton serial_node.py (ros_lib) rosserial_arduino robot_setup_tf odometry4 robot_mover sick_wrapper Move_Base nav_msgs/Odometry
- 12. PC(x86) vs SBC
- 13. intel nuc
- 14. • Ubuntu 14.04 & ROS PC(x86) wget https://raw.githubusercontent.com/oroca/oroca-ros-pkg/master/ros_indigo_install.sh sh ros_indigo_install.sh [출처] ROS 설치 이보다 편할순 없다! (오픈소스 소프트웨어 &a mp; 하드웨어: 로봇 기술 공유 카페 (오로카)) |작성자 표윤석 http://www.ros.org/wiki/ROS/Tutorials
- 16. Base Controller Arduino vs cortexM
- 17. Arduino IDE http://arduino.cc/en/Main/Software $ cd ~/Downloads/ $ tar -Jxvf arduino-1.6.0-linux64.tar.xz -C ~/ $sudo gedit ~/.bashrc export PATH=$PATH:$HOME/arduino-1.6.0/
- 18. ROSSERIAL $ sudo apt-get install ros-indigo-rosserial ros-indigo-rosserial- server ros-indigo-rosserial-arduino $ cd ~/Arduino/libraries/ $ rm -rf ros_lib $ rosrun rosserial_arduino make_libraries.py $ roscore $ rosrun rosserial_python serial_node.py _port:=/dev/ttyACM0
- 19. 1.teleoperation 2.Odometry/Tf 3.Sensor 4.Navigation Stack Setup 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 20. Teleoperation
- 21. cmd_vel topic $ rostopic info cmd_vel Type: geometry_msgs/Twist $ rosmsg show geometry_msgs/Twist geometry_msgs/Vector3 linear float64 x float64 y float64 z geometry_msgs/Vector3 angular float64 x float64 y float64 z
- 22. Create the Package $ cd ~/ros_workspace $ roscreate-pkg robot_mover geometry_msgs rospy roscpp $ rospack profile $ rosmake robot_mover Create the Program $ roscd robot_mover $ mkdir nodes/ $ touch nodes/mover.py $ chmod +x nodes/mover.py Run the Program $ roscd robot_mover $ make $ rosrun robot_mover mover.py Make Robot_mover node
- 25. Trajectory Model for Differential Steering System
- 26. A / B A / B
- 29. Encoder
- 30. A / B A / B
- 32. 1.teleoperation 2.Odometry/Tf 3.Sensor 4.Navigation Stack Setup 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 35. Odometry Update
- 43. Tf ( geometry_msgs::TransformStamped /odom_trans)
- 45. Tf_broadcaster
- 46. Odometry
- 48. 1.teleoperation 2.Odometry/Tf 3.Sensor 4.Navigation Stack Setup 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 50. Sensor $ cd ros_workspace $svn checkout https://code.ros.org/svn/ros- pkg/stacks/laser_drivers/trunk $cd trunk $rosmake $rosrun sicktoolbox_wrapper sicklms $rosrun rviz rviz ros wiki
- 53. robot_name_2dnav pkg $roscreate-pkg roamy_2dnav move_base robot_setup_tf robot_setup_sensor robot_setup_odometry roscpp
- 54. 5 parameter file +2 launch file
- 55. 5 parameters
- 62. move_base.launch
- 63. 1.teleoperation 2.Odometry 3.Tf 4.Navigation Stack Setup 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 64. Gmapping slam_gmapping node 표윤석 ros robot programming
- 65. SLAM =Localization+Map Pieter Abbeel UC Berkeley EECS
- 66. Graphical Model of Full SLAM pose:unknown odometry & scan data : known Map:unknown Cyrill Stachniss University of Freiburg, Germany
- 68. SLAM example Map & Path :given scan data & odometry SLAM robot path posterior MCL mapping with known pose Occupancy Grid Map Factorization first introduced by Murphy in 1999
- 69. Edouard Ivanjko, Ivan Petrovi}, Mi{el Brezak
- 72. Gmapping
- 73. Save map $rosrun map server map_saver -f ~/mymap mymap.yaml
- 74. 1.teleoperation 2.Odometry?Tf 3.Sensor 4.Navigation Stack Setup 5.Gmapping 6.Rviz Setup 7.Navigation
- 75. .Navigation • Localization • Path Planning • Obstacle Avoidance
- 76. AMCL ros wiki
- 77. MCL state of maximum confusion
- 78. MCL (particle filters,Bayes theorm,HMM)
Hinweis der Redaktion
- 1. 인사말 안녕하세요 /이번 발표를 맏은 탐사로봇 입니다. 2.아이번 세미나에서는 자작 로봇 발표 순서가 있다고 해서 저는 저쪽 입구 쯤애서 단순한 전시나 옹기종기 모여 문답하는 거로 생각했는데 일이 이렇게 커질줄은 몰랐읍니다 3. 다만 카페 회원의 한사람으로서 다른분들과 자작 경험을 공유 하고느것 이 의미가 있을거 같아서 나서게 되었읍니다 4.흥미가 있어 여가시간에 조금씩 취미생활한 것이라 내용에 좀 부족한 면이 있더라도 양해 바랍니다 5.다만 제 발표에는 다른 분들과 다르게 특별한 것 이 있읍니다 10분 짧읍니다.
- 1. 말씀 드릴 순서 제작 순서 와 동일 프레임 준비 + ROS node
- 1.일 단 프레임 이 잇어야 겠지요 2.ROS 가 돌아갈수 있는 컴퓨터 3.모터제어및 각종 센서 가 붙을 마이크로 컨트롤러
- 알미늄 판 두개를 수직으로 붙이고 모터와 바퀴를 붙인 사진 입니다 만들때 찍어논게 없어 분해해서 찍은겁니다. 바퀴는 소형 오토바이 바퀴 직각으로 바꿔주는 1:1 기어 박스.백래쉬 없는 걸로 모터와 엔코더 사이는 타이밍 풀리
- 1.마이크로 인피니티 MEMS 센서 회전각과 각속도를 오랜시간 지나도 드리프트가 거의 없음 2.배터리는 보쉬 40암페어 소형 차랼용 3.ebay 헤멤: 사기도 만음 SICK 센서:중고 장터에서 구입 4.모터는 30 와트 짜리 BLDC 모터 인데 중고 시장에서 개당 3만에 구입 5.드라이버는 시리얼 명령이 가능한 BLDC 드라이버 아두이노에 서 시리얼 명령으로 컨트롤 목적으로 6.바퀴는 미니모터스라는 소형 전기 오토바이 전문샵에서 구입 개조
- 0-3000까지 속도 조절 가능 시리얼 통신
- 대충 조립한 상태 배터리와 아두이노 앤코더 시리얼 코넥터 범퍼 역할 스케이트 보드 바퀴 클립프 샌서는 집에 절벽이 없는 관계로 생략
- 그냥 앞에서 본 모습
- 붉은 보드가 짝퉁 아두이노 메가 보드 갈색-BLDC 드라이버
- Host PC 는 Ubuntu+ ROS 가 운영되는 PC 인데
- host pc 는 ubuntu 와 ROS 운영되는 메인 컴퓨터 인데 아두이노와 rosserial 로 통신하게 되면 제 로봇의 경우에는 각종주요 노드를 실행 하게 됩니다. 따라서 성능이 좋으면 좋겠지만 전력소모도 염두에 두고 주로 노트북이나 라즈베리파이 등을 많이 사요 하게 됩니다
- 노트북 라즈베리파이 오로이드 비글본 등 아무래도 이런 SBC 는 설치가 까다롭겠지요
- 인텔 nuc BXBT-q1900 은 quadcore baytrail celeron 인데 이전 nuc 와 달리 TDP10W 에 1Power 12v 전체 20-25와트
- 노트북 기준으로 notebook 기준으로 ubuntu 14.04를 설치하고 indigo 설치합니다 ubuntu 어원 : 함께사는 사회 win win 인디고 설치는 대표님 스크립트 사용
- 아두이노는 API 가 많이 개발되어 있고 Easy IDE/개발 환경이 이쁘게 잘 되어 있읍니다 ARm 계열은 IDE 종류도 많고 특히 무료 IDE 설정이 복잡해서 비교가 됩니다 아두이노를 통해 BLDC 모터를 시리얼통신을 할생각이므로 시리얼 포트가 많은 Multiple Serial ports 아두이노메가 를 선택 하였읍니다
- 아두이노 IDE 설치 위와 같이 다운로드 하고 설치 한후 패스를 설정
- 다음은 ROSSERIAL 설치 다음과 같이 다운 받아서 라이브러리를 만들고 예제로 ACM0포트를 통해 실행할수 있읍니다 이제 host client 통신 준비가 된것이지요
- 자 이제 준비가 되었으니 teleoperation 에 도전 해보겠읍니다 처음에 야망을 가지고 도전 했다가도 뭔가 보이는 결과물이 없으면 추진력을 잃게 되기 쉬운데 teleoperation 해서 나도 ROS 로 뭔가 움직여 봤다는 자부심을 느끼게 도
- 맨밑에 붉은 동그라미 부분입니다 teleoperation node 를 만들어서 rosserial 을 통해 ROS 명령을 내려 보내야 겠지요
- 텔레오퍼래이션 노드는 geometric_msgs 인 cmd_vel topic 을 publish 하고 아두이노 측에서는 이것을 subscrive 하는 형태가 되겠지요 우리로봇은 평면에서만 홝동 하니까 linear .X ,angular.Z 만 신경 쓰면 되겠지요
- ros_build vs catkin build 시간이 없어 캐킨 슬라이드 못만들었읍니다 create pkg dependency 써주고 mover. py 를 edit 하여 node folder 를 만들어 넣어준후 실행 파일로 만들어줌
- 키를 누르면 각 키에 따라 필요한 명령어를 publish 할수 있게끔 코드가 짜여 있읍니다 i 는 전진 ㅡM 은 후진 j 는 좌측 L은 우측 K는 스톱 나중에 Gmapping 할때도 이노드를 쓰게된다
- hrobotics open source differential drive robot 아두이노측 subscriber 는 이 geometry_msgs 를 subscribe 하게 되면 실측 모터 명령에 적합하게 환산 상수를 곱해 즉 BLDC 수치가 500 일때 0.1m/s 이면 subscribe 받은 linear.x 에 5000을 곱해야 되니까 x,th 변수에 저장
- 전진 할때,후진 할때 rmsid 아까 구한 환산지수곱한 수치 제자리 회전하는시는 각속도를 바퀴속도로 맞춰 주려면 speed_=(b/2)*th 로봇이 어느점을 중심으로 크게 돌때는 약간의 추가 계산이 필요 하겠죠
- 아두이노 배선 시리얼 커넥션은 아두이노 우측 16,17핀 좌측 18,19 핀아웃에 연결 GND 다음에 설명할 엔코더는 인터럽트 핀인 우(2.3)좌( 20,21) 핀에 연결
- 아까 계산한 speed right,speed left를 각각 오른 바퀴 왼바퀴에 써주면 된다(드라이버 레퍼런스참조) 예를들어 BLDC spped 500 으로 하고 로봇을 이동시켜서 시간과 거리 엔코더 카운트를 잰다 오도메트리 노드에 temporary debugging code 를 넣어 수치 획득 여러번해서 그래프로 만들어도 된다 이동거리 1.5m 15초 15000틱이 나오면 초당 0.1 미터 속도니까 BLDC speed= 0.1 X ( k="5000") = 500이 나오게 k를 실측을 통해 구해주면 된다
- 실측 하는 모습 자로 했을때 오차가 많이 생길수 있는데 이런 방법도 있다
- encoder 카운트는 library 활용 그대로 가져다 쓰고 Rt pulse Lt pulse 아두이노에서 pc 로 publish 해줍니다
- 아까말씀드린대로 3,4 20,21 번 인터럽트 핀 사용 BLDC모타는 선이 두가닥이 아니고 6가닥인데 그림이 없어서 그냥 DC 모타로 표현한것임
- 텔레오퍼레이션 처움 성공 했을때 찍어둔 영상 나중에 형태가 좀 바꾸어서 똑같지는 안읍니다.
- 처음 운행이 시작된곳-->추적 항법 앤코더 수치와 자이로 수치를 좀합하여 계산
- 자이로 에서 들어온 데이터와 엔코더 데이터를 가지고 오도메트리 메시지를 가지고 x,y,th갱신하고 Tf odom 발행
- 즉 이동후의 x,y ,orientation 정보 delta 가 붙는다 를 publish
- 갱신 하는(=odometry localization) 방법에 3가지 방법이 있다
- 이동추정거리 S 에 바로 삼각함수 곱 x'=x+deltaS*cos(th)=Vxy_ave*T *cos(th) y'= sin sin X,Y 는 오차 w는 정확
- 중간위치에서의 접선 사용 오차 적음
- 정확한 계산 로봇 이동시 이동 궤적 반지름은 ( 원주길이/주기=속도)/(360한바퀴도는 주기) 삼각형 닮음꼴 따라 이리저리 뒤집으면 위에 공식 나옴
- 코드를 는 이와 같읍니다
- 좀더 자세히 보면 우선 아두이노 chatter node 에서 올라오는 앤코더 정보를 subscribe gyro 정보를 받아들입니다 현재시간을 정의
- dt 는 오도메트리 이전것과 지금 것 사이시간 dth 는 각도변화/dt 로봇 중심점 이동거리 dxy_ave 처음부터 총이동거리 x 처음부터 총 흐른시간 y
- 갱신된 x,y,th quaternian 형태로 변환(Z축 중심이니까 yaw) 구조체가 있다 message definition geometry_msgs::TransformStamped message definition 구조체에 대입하여 퍼블리시 header frame ID geometry_msgs/Vector3 translation geometriy_msgs/Quaternion rotation publish
- odometry 로봇의 현위치정보-kinematic state 와 3 현 움직임 속도 - dynamic state publish 6 nav_msgs/Odometry /odom header child frame ID geometry_msgs/TwistWithCovariance twist geometry_msgs/PoseWithCovariance pose -------------------------------------------------------------- geometry_msgs/PoseWithCovariance pose geometry_msgs/Point position(x,y,z,) geometry_msgs/Quaternion orientation(x,y,z,w) geometry_msgs/TwistWithCovariance twist geometry_msgs/Twist geometry_msgs/Vector3 linear(x,y,z) geometry_msgs/angular3(x,y,z)
- Laser footprint=Base_link 와 레이져 스캐너 원점과 바퀴위치 tf node 만들어줌
- 그내용을 RVIZ 로 보면 점선이 tf 붉은 화살표가 pose velosity
- mapframe odomframd base_link 좌우휠 상대 관계
- 센서노드는 다른 생각할것없이 그대로 다운 로드 사용 sensor _msgs/LaserScan
- willow garage 에 있음
- move base setup &cofiguration files 5+2
- 5 parameter 2 mlaunch file
- create package dependency
- 5+2 2 launch file
- 5 parameter
- 여기는 별 설명 할게 없음
- 필여한 노드를 다 불러준다 mover rosserial move_base RVIZ sensor
- 레이저 센서를 달고 막 돌아다녔더니 지도를 그렸다
- 화살표 xt 를 예측하려면 Ut Zt Zt --m,Xt
- 지도가 있으면 내위치를 알기가 수월할텐데... 내위치를 알면 지도 그리기가 수월 할텐데... 이 두가지를 동시 해결=어려움: 의뜻 slam_gmappingg node -> 775 lines
- RaoBlackwellization map=path 추정 by particle filter and occupancy grid map Factorization introduced by Murphy 1999
- 그리드 맵 그리는 과정입니다 샌서 데이터에 따라 범위내에 있는 해당 cell 들에 각각 inverse sensor model locc,lfree,unkown value 를 주고 이전 cell 상태를 고려 하여 baysian uodate 이후 조금씩 그려진 각각의 local map을 합쳐서 전체 지도로 만듬
- rkr local map 을 합쳐서 global map 을 만들어 준다
- 지도를 그리기위한것 아까 mover 가 여기서 쓰일거라고 말씀 드렸지요 내용은 odometry/Tf sensor node gmapping_slam node mover node slam_gmapping node RVIZ -node 불러줌니다
- mover 로 로봇을 조정하며 집안을 돌아다녀 지도 그리기
- 다그렸으면 지도를 저장해 줍니다
- 마지막
- ( after motion update ) 추측항법에서 발생된 오차포함 (motion update?) scan data 로 sensor update motion update 시 오차 발생 sensor update 통해 오차 보정 이론 MCL
- state of maximum confusion
- sensor update--gain info scan data motion update--lose info (due to noise) 그림엔 없지만 lose information 다시 센서 업데이트--gain info 하다보면 particle 이 고갈 되겠지요(적자생존이란 표현을 쓴사람도 ) 그래서 선택된 파티클의 weight 에따라 새끼를 친다
- 두개의 론치 파을을 같이 불러주자