ROSエンジニアのブログ

Welcome to the ROS Engineers' Blog(*^^*). I like Robotics and Artificial Intelligence. This is the blog for all of the ROS engineers in the world. And... "Do you want to be just a programmer for the rest of your life, or do you want to change the world using ROS and SLAM?"

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ラズパイ3 B+ とファン付きケースとACアダプターと32GB SDカード買った(^^)v

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ROSとGazeboによる自律移動シミュレーション 〜SLAMの実装〜

久々の記事更新！

ROSとGazeboによる自律移動シミュレーション 〜SLAMの実装〜

もっと更新頻度を上げていきたいｗ

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ホイールの位置変更

ホイールの位置を変更してみた！

＜before＞

＜after＞

マニュアルも修正！ ～SLAMロボット車体制作マニュアル～ (Rev.1.1)

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SLAMを用いた障害物回避

SLAMを用いた障害物回避の動画を撮りました。

動画の解説は暇なときにでもQiitaに投稿しようと思います。

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ROSとGazeboでシミュレーション〜モデル作成〜

ROSとGazeboによる自律移動シミュレーション 〜モデル作成〜という記事をQiitaに公開しました。

ROSとGazeboを使ってURDFで作成したロボットを動かしています。

よかったら覗いて行ってください(^^)v

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移動ロボットモデルを作ってみた！

移動ロボットモデルを作ってgazeboで動かしてみた！

＜移動ロボット実機＞

＜移動ロボットモデル＞

こんな感じで動かしました。

次はマップ生成に挑戦！！

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Graph-Based SLAMをPythonで実装してみた！

次はGraph-Based SLAMに挑戦！ってことでPythonで実装してみました。 詳細はQiitaで公開しているのでよかったら見に来てください(^^)

Graph-Based SLAMを用いた軌跡推定シミュレーション

次は実機でSLAMを実装していく予定？

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graph-based SLAM実装完了！

久しぶりの投稿となります。

今までずーーっとgraph-based SLAMのシミュレーション用プログラムの実装をしていました。

ようやく完成してきたので、近々Quiitaに技術的な記事をアップしようと思います。

しばしお待ちを(^^)

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トリセツ作成中・・・

SLAM Robotを開発していく上で、単にモノづくりをしているだけでは自己満足で終わってしまう。自分以外の誰かにSLAM Robotを使ってほしいと思ったら"取説"的な感じでドキュメントを作成していく必要があります。 現在、私のGitHubでそのドキュメント作成に専念しています。まだ未完成ではありますが、ある程度形になってきたのでこの辺で公開したいとい思います。

SLAM-Robot_Docs/README.md

SLAM-Robot_Docs/Hardware/README.md

SLAM-Robot_Code/README.md

SLAM-Robot_Code/vehicle_controller/README.md

正直面倒ですが、SLAM Robotを開発していく上では必要なことです。 これからも頑張ってトリセツ作っていきます。(^^)

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ROS(Kinetic Kame)でのデグレ？

以前のROS環境として、Ubuntu 14.04、ROS Indigoを使用していましたが、以下のブログを書いたタイミングで環境をUbuntu 16.04、ROS Kinetic-Kameへ移行しました。

Ubuntu14.04→16.04へ移行

その際に、以前の環境では動いていたものが、現在の環境に移行した際に動かなくなっていたものがいくつかあったので以下の記事にまとめておきました。

・ROS(Kinetic Kame)での注意点

Kinetic Kameもまだまだ不安定のようですね・・・

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パーティクルフィルタ

前回の拡張カルマンフィルタに引き続き、今回はパーティクルフィルタの動作確認を行いました。スクリプトはこちらです(^^)

particle_filter.py

スクリプトの実行例はこんな感じになります。

スクリプトの詳細はそのうちQiitaに纏めますので今日はここまで。

では、おやすみなさい～zzz

＜2017年2月17日　追記＞ Qiitaに詳細まとめました♪

パーティクルフィルタによる自己位置推定動作の可視化

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拡張カルマンフィルタ

最近は拡張カルマンフィルタについての学習を行っています。 学習のついでに動作確認を行いたく、スクリプトも作成しました。

extended_kalman_filter.py

このスクリプトの詳細は以下に記事にまとめてあるので合わせて読んでみてください(^^)

拡張カルマンフィルタによる自己位置推定動作の可視化

スクリプトを実行した結果は以下のようになります。

次はパーティクルフィルタやります！

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Qiitaはじめました！

こんばんは！ 遅くなりましたが、あけましておめでとうございます♪

今年もたくさんブログ書いていこうと思いますので応援よろしくお願いします。m(_ _)m

さて、早速ですがQiitaを始めることにしました。 技術的な内容はQiitaにきっちり書いて、こちらはゆるい感じ？で書いていこうと思います（笑）

試しに、Qiitaの方にSLAMについて書いてみましたので、よかったら読んでください(^^)

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と環境計測センサについて

今年１年もよろしくお願いします♪

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SLAM学習のための参考書籍

こんばんは♪ 夏が終わったと思いきや、気づいたら11月も終わりかけですね。時が過ぎ去るのは早いw もっと有意義に時間を使わねば！と思う今日この頃です。

今日はSLAMを学習する上で私が参考にしたオススメの書籍を紹介したいと思います(^^)v まず１冊目はこれです！

『確率ロボティクス』

SLAM学習の鉄板、『確率ロボティクス』です！ この書籍はあの上田隆一先生が翻訳されたんですよ(^^) 10年前くらいに１度発売されてたんですけど、すぐに絶版となってしまい入手が非常に困難となっていました。いくら探しても見つからず諦めかけていたのですが、2015年4月にマイナビBOOKSより復活したことを知り、思わず購入ボタンをポチってしましました（笑） 内容は結構難しく、カルマンフィルタやベイズ統計の基礎知識を持っていないと理解するのが厳しいと思います。しかし、この本に書かれている内容を全て理解できたときは、SLAMエンジニアとしての大幅な戦闘力向上が見込めると思います(笑) 私が最もオススメする１冊です。現在、誠意学習中です！

確率ロボティクス　プレミアムブックス版

続いて２冊目です！

『カルマンフィルタの基礎』

『確率ロボティクス』にもカルマンフィルタの話は出てくるのですが、正直事細かくは書いてないです。よって、カルマンフィルタの知識がない人はまずこの本で学習してから『確率ロボティクス』を読むようにしたほうがよいと思います。 この本はカルマンフィルタについて、かなり細かく書かれています。数式の証明等もあるため、本書の内容を熟知できれば、『確率ロボティクス』のカルマンフィルタの章は余裕で理解できると思います。 しかし、カルマンフィルタは「ベイズ統計」ベースとしたアルゴリズムです。よって、本書を読む際に、「ベイズ統計」の知識を持っていた方がベターかと思われます。

最後、３冊目です！

『道具としてのベイズ統計』

「カルマンフィルタの基礎」を読んでいて、ベイズ統計の話が難しく感じたら、先に本書を読むことをオススメします。本書はベイズ統計について、かなり易しく書かれています。例題も結構あるため、問題を解きながら直感的に理解できるのではないかと思います。(^^)v

以上、私がオススメする３冊でした。

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SLAMロボット製作マニュアル作成

SLAMロボット製作マニュアルを作成しました♪(^^)

GitHubにUPしてます！

Assembly_Manual_JP.md

これ見て皆さんもSLAMロボット作りましょう（笑）

何かわからないことがあったら気軽に連絡してね！

その都度修正していきます(^^)v

ではまた。

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移動ロボット製作開始～完成編～

前回の更新からだいぶ時間が経ってしましましたｗ あ、ロボット製作をサボっていたわけじゃありませんよ！ ちゃんと作ってました(^^) これが完成図です！！！

[上側]

[横側]

[下側]

もちろん作ったのはハードだけじゃなくてソフトもちゃんと作り込みました。(^^)v TCP/IPによる遠隔操作ができるよう、車体制御用のROSノードを作成してます。 （このノードを作るのに2ヶ月程かかりましたw　結構大変だった・・・） 簡単に説明すると、ROSのTOPICに並進速度と回転速度を与えると、これらの速度に従って、直進や後退、回転や旋回動作を行います。 詳細は出来次第GitHubにでも上げようと思ってます。

◆簡単な操作説明

今回作った車体制御用のROSノードはteleop_twist_keyboardで動かせるようになってます。 ノードの起動イメージはこんな感じです。

vehicle_controller

車体制御用のノード、自作しました。

teleop_twist_keyboard

遠隔操作用のノード、以下のコマンドでインストールと実行ができます。

・インストール

sudo apt-get install ros-kinetic-teleop-twist-keyboard

・実行

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

余談ですが、このteleop_twist_keyboardはあのPepperも操作ができるみたいです。 詳細は「PepperをROSで動かす」を参考に！

また、今回はROSの分散処理機能を使って動かしてみました。

vehicle_controller

BeagleBone Blackにて起動。（起動の仕方はGitHubにまとめておきますw）

teleop_twist_keyboard

別PCにて起動、TCP/IPによりBeagleBone BlackへTOPICを送信する。

実際の動きはこんな感じになります(^^)v

これでようやくSLAM開発のスタート地点に立てました（笑） これからガシガシ開発していくので応援よろしくお願いします(^^)v

今回作成したvehicle_controllerはGitHubに上げてあります。

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モータードライバL6740変更

モータードライバL6740を秋月製からStrawberry Linux製に変更します。 理由はStrawberry Linux製の方がステッピングモーターSM-42BYG011-25と一体化できてコンパクトに組めるからです。

今回購入したのは以下の2つ。

L6470 ステッピングモータ・ドライバキット

L6470/42x34mmステッピングモーター用ネジセット

10Pフラットケーブル（３０ｃｍ） 

ここで注意したいのは秋月製とStrawberry Linux製とでインターフェースコネクタのピン配置が違うことである。

これを見落として秋月製のピン配置で回路を組んでBeagleBone Blackと通電させてしまった。幸いにも、どちらも壊れていなくてよかった。

この変更に伴い、回路図をStrawberry Linux製L6740用に更新しました。(Rev 1.1 → 1.2)

GitHubにupしておきます。