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Self Driving and ROS 2 - Learn by Doing! Odometry & Control: Launch (セクション4-3/13)

Hafnium

  • ロボットの視覚化とシミュレーションの自動化: ロボットのURDFモデルをRVizで視覚化し、Gazeboでシミュレーションするためのランチファイルの作成方法を学びました。

  • Gazeboの導入: Gazeboを使ってロボットの物理シミュレーションを行い、センサーのデータをリアルタイムで取得する方法を学びました。

  • シミュレーションのセットアップ: URDFモデルに必要なタグを追加し、Gazeboでロボットをシミュレートするための包括的なランチファイルを作成しました。

ロボットの視覚化とシミュレーション技術の探求

『自動運転とROS 2 - 実践で学ぶ！オドメトリと制御』コースのセクション4の最後の講義（37-42）に進むと、ロボットの視覚化、起動、およびシミュレーションに焦点が移りました。この部分は、ROS 2とGazeboを使用してロボットの視覚化とシミュレーションをシームレスかつ自動化されたワークフローで実現するための総合的な学習体験を提供し、挑戦的でありながらも非常にやりがいがありました。

講義37: ロボットの視覚化

この講義では、さまざまなROS 2コマンドとツールを使用してロボットを視覚化する方法を学びました。環境設定、`robot_state_publisher`、`joint_state_publisher_gui`、および`rviz2`の実行などのステップを含んでいました。以下はそのプロセスの簡略版です：

  1. 環境設定:

. install/setup.bash

  1. ロボットステートパブリッシャーの実行:

ros2 run robot_state_publisher robot_state_publisher --ros-args -p robot_description:="$(xacro /path/to/bumperbot.urdf.xacro)"

  1. ジョイントステートパブリッシャーGUIの実行:

ros2 run joint_state_publisher_gui joint_state_publisher_gui

  1. RViz2の起動:

ros2 run rviz2 rviz2

  • 固定フレームを`base_footprint`に設定。

  • 必要なプラグイン（`TF`および`RobotModel`）を追加。

RVizでの設定を保存することで、次回からすばやくセットアップを再ロードできるようになりました。

講義38: ランチファイル

この講義では、ランチファイルを紹介しました。ランチファイルは、単一のコマンドで複数のノードを起動するのを簡略化する強力な機能です。XMLおよびYAML形式を使用してランチファイルを作成する方法を学び、ノード、パラメーター、およびプロセスを定義する方法を理解しました。以下はPythonでのランチファイルの定義例です：

from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node

def generate_launch_description():
 return LaunchDescription([
     Node(
         package='robot_state_publisher',
         executable='robot_state_publisher',
         parameters=[{'robot_description': Command(['xacro ', LaunchConfiguration('model')])}]
     ),
     Node(
         package='joint_state_publisher_gui',
         executable='joint_state_publisher_gui'
     ),
     Node(
         package='rviz2',
         executable='rviz2',
         arguments=['-d', '/path/to/display.rviz']
     ),
 ])

講義39: ランチファイルを使用したロボットの視覚化

ここでは、ランチファイルを使用してロボットを視覚化する方法をまとめました。このアプローチにより、別々の端末で各ノードを手動で起動する必要がなくなり、プロセスが大幅に簡略化されました。`display.launch.py`ファイルは、`robot_state_publisher`、`joint_state_publisher_gui`、および`rviz2`の起動に必要なすべてのコマンドをまとめ、よりスムーズで効率的なワークフローを実現しました。

講義40: Gazebo

Gazeboは、物理シミュレーションエンジンとして紹介され、ビデオゲームで使用されるものに似ており、ロボットの動きやセンサーの読み取りをシミュレートすることができます。主なトピックには以下が含まれます：

  • 物理シミュレーション: 重力、摩擦、衝突などの物理現象をシミュレート。

  • センサー: IMUやLIDARなどのセンサーをシミュレーションに統合し、リアルなデータを提供。

講義41: ロボットのシミュレーション

この講義では、GazeboでのシミュレーションのためにURDFファイルを設定する方法を詳しく説明しました。シミュレーションを正確に行うために必要なタグや設定を追加しました。主なステップには以下が含まれます：

  1. 衝突と慣性の特性の定義: Gazeboが物理的な相互作用を正確にシミュレートできるようにする。

  2. シミュレーションパラメータの設定: 摩擦や減衰などの特性を設定し、リアルな動きを実現。

以下は、URDF内でリンクの衝突と慣性の特性を定義する例です：

<link name="base_link">
 <inertial>
     <origin xyz="0 0 0.04" rpy="0.0 0.25 0.3" />
     <mass value="0.82573504"/>
     <inertia ixx="0.022124416" ixy="0.00012294101" ixz="0.00034938785"
              iyy="0.021193702" iyz="0.000050120904"
              izz="0.020064271" />
 </inertial>
 <collision>
     <origin xyz="0 0 0" rpy="0 0 0" />
     <geometry>
         <mesh filename="package://bumperbot_description/meshes/base_link.STL" />
     </geometry>
 </collision>
</link>

講義42: シミュレーションの起動

最後に、Gazeboシミュレーションを開始するための包括的なランチファイルを作成し、すべてのコンポーネントをシームレスに統合しました。`gazebo.launch.py`ファイルには、Gazeboサーバーとクライアントの起動、ロボットモデルの生成、および環境変数の設定が含まれていました。以下はそのスニペットです：

from launch import LaunchDescription
from launch.actions import DeclareLaunchArgument, IncludeLaunchDescription, SetEnvironmentVariable
from launch.substitutions import Command, LaunchConfiguration
from launch_ros.actions import Node
from ament_index_python.packages import get_package_share_directory, get_package_prefix

def generate_launch_description():
 # Path configurations
 bumperbot_description = get_package_share_directory('bumperbot_description')
 gazebo_ros_dir = get_package_share_directory('gazebo_ros')

 # Environment variables
 model_path = os.path.join(bumperbot_description, 'models')
 model_path += os.pathsep + os.path.join(bumperbot_description_prefix, 'share')

 return LaunchDescription([
     SetEnvironmentVariable('GAZEBO_MODEL_PATH', model_path),
     DeclareLaunchArgument('model', default_value=os.path.join(bumperbot_description, 'urdf', 'bumperbot.urdf.xacro')),
     Node(package='robot_state_publisher', executable='robot_state_publisher', parameters=[{'robot_description': Command(['xacro ', LaunchConfiguration('model')])}]),
     IncludeLaunchDescription(PythonLaunchDescriptionSource(os.path.join(gazebo_ros_dir, 'launch', 'gzserver.launch.py'))),
     IncludeLaunchDescription(PythonLaunchDescriptionSource(os.path.join(gazebo_ros_dir, 'launch', 'gzclient.launch.py'))),
     Node(package='gazebo_ros', executable='spawn_entity.py', arguments=['-entity', 'bumperbot', '-topic', 'robot_description'], output='screen'),
 ])

結論

セクション4の最後の三分の一は、ロボットの視覚化とシミュレーションに関する詳細な探求を提供しました。これらの高度な技術を習得することで、開発、テスト、およびシミュレーションをシームレスに行うための堅牢なフレームワークを手に入れることができました。この知識は、今後のロボット工学の旅において、より複雑で能力の高いロボットシステムを簡単に作成するために非常に役立つでしょう。

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