このページには、Google シーズンの Google ドキュメントで承認されたテクニカル ライティング プロジェクトの詳細が記載されています。
プロジェクトの概要
- オープンソースの組織:
- Webot
- テクニカル ライター:
- ソフトイリュージョン チャンネル
- プロジェクト名:
- Webot 向け動画チュートリアル シリーズ（ROS2 との統合）
- プロジェクトの期間:
- 標準の長さ（3 か月）
プロジェクトの説明
学んだ知見:
この動画チュートリアル シリーズでは、新規ユーザーが Webot をできる限り使い始められるようにし、特定のシミュレーションを実現するための明確な手順手順を視聴者に提供します。
目標:
このシリーズを終えると、視聴者は基本的な ROS2 ノードを作成し、Webot を操作できるようになります。また、モバイル ロボットの高度なプロジェクトに自信を持って取り組めるようになります。この動画シリーズでは、ロボット工学の分野におけるいくつかの重要な概念について、理論的にわかりやすく説明しています。
動画シリーズの詳細:
ROS 2 のインストールと Visual Studio Code でのリポジトリの設定。これには、ROS2 のコマンドによるインストールとその動作の基本が含まれます。次に、VS Code での ROS ワークスペースの設定と、VS Code の基本的なタブの機能についても説明します。
ROS2 と Webot の基本的な例。Webot の ROS2 の例をいくつか使用して、シミュレーションに ROS2 と Webot を組み合わせることで何ができるのかを視聴者に理解してもらうために使用されます。これには、ROS2 と Webot 間のコミュニケーションの基本理論も含まれます。
ROS2 サービスを使用した Webot の操作。ROS と ROS2 のサービスの違いを説明する ROS サービスの基本を説明します。次に、サービスを呼び出し、測定値用のセンサー トピックとモーション用のアクチュエータを有効にするための段階的なチュートリアルを示します。
ROS2 パブリッシャーを使用してカスタム ロボットを制御します。ROS2 パブリッシャーを使用して Webot にメッセージをパブリッシュする方法について説明します。キーボード出力をトピックにパブリッシュし、ROS サービスで Webot のモーションに使用することで、ロボットの動きを制御する例を実装できます。
ROS2 サブスクライバーを使用してロボットからフィードバックを取得します。この動画では、距離センサーのセンサー測定値に登録し、衝突しそうな場合にロボットを停止します。基本的には、これは障害物回避ノードであり、インタラクティブなメッセージがパブリッシュされます。
ROS2 を使用するマスター（パブリッシャー）スレーブ（サブスクライバー）ロボット。 この動画では、1 つのロボットをキーボードで制御し、別のロボットを手動ロボットから逃げるようにします。これは泥棒と警官のシナリオに似ています [これは 3、4、5 本の動画の続きです]。これにより、閲覧者はコミュニケーションをテストできるようになり、ROS に問題が発生した場合にシミュレーションに不具合が生じます。
Rviz をセットアップします（異なるセンサー出力を表示）。 この動画では、他のセンサーをいくつか追加して、そのデータを Rviz で公開します。この動画を終えると、視聴者は Rviz をセットアップして（可視化のために Lidar や Camera などのセンサーを追加して）、構成を保存し、次回から保存した構成を生成できます。
動画のデバッグ（Rostopic echo、Rostopic info、RQT_graph）。この動画では、デバッグのテクニックを理解するために、いくつかのトピックについて意図的に不適切な機能について説明します。RQT グラフを表示して、どのトピックが問題の原因となっているかを把握するプロセスに従います。rostopic echo を使用してトピックが公開されているかどうかを確認し、最後に rostopic の情報を確認して問題を確認します。問題を解決し、通常の機能を使用できるようにします。
デバッグ動画（rqt_console、rqt_gui） この動画では、ノードで Ros メッセージ（info、debug、error など）を使用し、rqt_console の使用方法を確認します。この動画では、必要な機能を利用するために、rqt_gui を使用してダミー メッセージを公開するように拡張します。一部のバグを修正するために、代替アプローチを使用することもできます。
高度なトピックの動画: 未知の環境（SLAM ツールボックスまたは LaMa）での SLAM ライブラリの統合について [パート 1] この動画では、SLAM 問題の基本理論から始めます。その後、上記で学習したコンセプトのインフラストラクチャを使用して、プロジェクトの中核を理解します。最後に、ターミナルから必要なノードを生成し、Rviz でマッピングの出力を確認します。
高度なトピックの動画: 未知の環境（SLAM ツールボックスまたは LaMa）での SLAM ライブラリの統合について [パート 2] 10 本目の動画の続きとして、すべてのノードをまとめて起動する起動ファイルを作成する方法と、rqt_graph を調べて ROS フレームワークのコンセプトを正しく理解する方法について学習します。最後に、マップサーバーを使用して、パッケージによって生成された地図を保存します。
高度なトピック動画: OpenCV の統合（AR タグ検出、Ar_track_alvar パッケージ）[パート 1] 動画の冒頭では、AR タグの概要と、コンピュータ ビジョンを使用したローカライズにおけるその意味について説明します。次に、AR トラック Alvar パッケージの仕組みについて説明します。これは、プロジェクトの全体的な視点を提供するのに役立ちます。最後に、Webot から ROS トピックへの動画フレームのストリームを可能にするサービスが提供されます。
高度なトピックの動画: OpenCV の統合（AR タグ検出、Ar_track_alvar パッケージ）[パート 2] この動画は、上記の画像ストリームがパッケージによって使用され、ロボットと AR タグの間の変換に関するトピックが公開され、Rviz で視聴できます。最後に、ロボットを動かすと、Rviz と rostopic メッセージでさまざまなタグが配置され、それらの位置が変化することがわかります。
まとめ:
この GSOD プロジェクトは、ROS2 と Webot の統合に関する基本的な理解を可能にする自己依存型のパッケージです。このパッケージには、トピック、サービス、ノード、起動ファイル、パブリッシャー、サブスクライバー、さまざまなデバッグツール、VS コードの使用など、ROS2 のコンセプトの実践的な実装も含まれています。 SLAM や OpenCV などの高度なトピック プロジェクトも関わってきます。これにより、ROS2 と Webot を使用したエンドツーエンドの作品のパラダイムを視聴者に提供できます。