Indigoの標準インストールが設定されていることを確認してください。APTリポジトリが設定されたら、シミュレータをインストールできます。シミュレータをロボット上で実行しないでください。ROS_MASTER_URIが同じ理由でロボットに設定されている端末で、シミュレータを起動しないようにしてください。シミュレータの起動fetch_gazeboパッケージとfetch_gazebo_demoパッケージは、FetchのGazebo環境を提供します。fetch_gazeboには、いくつかの起動ファイルが含まれています。simulation.launchは空の世界にロボットを生み出します。playground.launchは、ラボのようなテスト環境の中でロボットを生成します。この環境には、ピックアップされて操作される可能性のある項目を持つテーブルがいくつかあります。ロボットナビゲーションやオブジェクト把握の簡単なデモンストレーションをテストするために使用できる事前作成マップも用意されています。RVIZで視覚化するGazeboにはグラフィカルなビジュアライゼーションがありますが、RVIZは依然としてロボットとのやりとりのための優先ツールです。ロボットと適切に通信するには、ROSがインストールされたコンピュータが必要です。Wikiを参照してください。IndigoをインストールしたUbuntuマシンを強くお勧めします。RVIZの視覚化を手動で設定するか、コマンドラインを使用して設定ファイルでRVIZを再実行することができます。Fetchのデフォルトの.rviz構成ファイルは、次のコマンドを使用してロードできます。モバイル操作デモの実行ナビゲーション、認識、MoveItを示すデモが完全に統合されています。シミュレーションの際にロボットで一緒に作業する。デモを実行するには、PlaygroundでGazeboシミュレータを起動します。playground.launchシミュレータが完全に動作するまで待ってから、デモ起動ファイルを実行します。これはあらかじめ構築された環境マップを持つナビゲーションスタックです。これは、アームの動きを計画できるMoveIt構成です。simple_graspingパッケージにある簡単なデモです。これは、テーブル上のオブジェクトを分割し、オブジェクトの把握を計算します。テーブルを見て、次に認識を実行してMoveItの目標を生成します。腕はテーブルの立方体を把握し、腕をタックして胴を下ろします。ーブを配置するカウンタートップがある部屋にナビゲートします。シミュレーション対リアルロボットシミュレートされたロボットは、実際のロボットと同一ではない可能性があります。実際のところ、実際のロボットはかなり動作がよくなりそうです。シミュレータにはIMUは含まれていません。したがって、IMUデータとのベースオドメトリー融合もなく、base_controllerは必要なすべてのTFデータを直接パブリッシュします。*のトピックはありません。シミュレートされたロボットアームは、実際のロボットと同様にチューニングされていません。実際の腕は、軌道を実行するときにシミュレートされた腕がする方法を動かすことはありません。シミュレートされたロボットは、さまざまなペイロードで調整されていません。これは、アームの実際の制御関連のパフォーマンスではなく、ロボットのワークスペースを調べるのに最適です。実際のロボットグリッパの指は同じリードスクリューによって駆動されるので、物体はグリッパの中央で常に把持される。シミュレートされたロボットでは、指は独立して作動するので、物体は一方の側にドリフトすることがある。Mapping)を提供するシステムです。オープンハウス私たちは定期的にGoogleのオープンハングアウトで、Cartographerの進捗状況と計画について話し合っています。Houseハングアウトは、7月6日午後5時(CST)(午前8時)[ハングアウトのリンク]です。Docsサイトでカートグラフィを使用する方法を学んでください。メーリングリストに参加して質問してください。Mapping)を提供するシステムです。このプロジェクトは、CartographerのROS統合を提供します。Docsサイトで、ROSでCartographerを使用する方法を学んでください。メーリングリストに参加して質問してください。Mapping)を提供するシステムです。SLAMを提供します。Docsサイトをご覧ください。Mapping)を提供するシステムです。SLAMを提供します。Docsサイトを参照してください。Mapping)を提供するシステムです。SLAMを提供します。Docsサイトをご覧ください。レーザースキャナーは、次世代の360度2Dライダーです。直射日光の差し込まない屋内環境と屋外環境において優れた性能を発揮します。高速度回転による毎秒最大4,000のサンプリングレートでレーザー測距を行います。長期間安定して動作します。⇩ラズベリーパイ2モデルBのデフォルトは、600mAである。これを1.2Aに増やすことができます。1という行を追加するだけです。(詳細はこの記事を参照してください)。その後にスキャンの読み取りを開始すると、USB切断が発生しなくなります。jetsonでの問題USB通信のCP201xに対応するドライバがjetsonのtegaraには入っていない。ドライバ認識のため、カーネルの再ビルドが必要。rplidarNodeClient1)このプロジェクトをあなたのcatkinのワークスペースsrcフォルダにクローンします。2)catkin_makeを実行してrplidarNodeとrplidarNodeClientをビルドする。view_rplidar_a3.launch()RPLIDARのスキャン結果がrvizに表示されます。rplidarNodeClientrplidarのスキャン結果がコンソールに表示されるはずです。A2とA3の間にはシリアルの違いがあります。https://github.com/robopeak/rplidar_ros#rplidar-frameRPLidarフレームは、rplidar-frame.pngの画像に従ってブロードキャストする必要があります。A2およびA3の基本的なデバイスハンドリングを提供します。RPLIDARは屋内ロボットSLAMアプリケーションに適した低コストのLIDARセンサーです。これは360度のスキャンフィールド、5.5hz/10hzの回転周波数、8mのレンジャー距離を保証し、電流はA2の場合は16m以上、A3の場合は25mを超える電流を提供します。RoboPeakによって設計された高速画像処理エンジンにより、コスト全体が大幅に削減され、RPLIDARはロボットの消費者やハードウェア愛好家のようなコスト重視の分野で理想的なセンサーです。A1は毎秒2K/4Kサンプルをサポートします。1回の走査で360サンプルが必要な場合、10Hzの走査周波数を達成することができます。ユーザーは、スキャンモータの速度を制御することにより、スキャン周波数を2hzから10hzまで自由にカスタマイズすることができます。RPLIDARは現在のスキャン速度を自己適応させます。LaserScanデータを発行します。⇩rplidarNodeはRPLIDARのドライバです。LaserScanメッセージに変換します。次のudevルールを使用して、rplidarデバイスのアクセス許可を設定します。MODE="0666"固定rplidarポートの場合、スクリプトファイルを使用してUSBポート名を再マップすることができます。./scripts/create_udev_rules.shUSBポートの再マップを変更したら、起動ファイルをserial_port値について変更することができます。/dev/ttyUSB0rplidarノードを起動し、rvizでスキャン結果を表示します。RPLIDAR(https://www.slamtec.com/lidar/a3)シリーズは、高性能で低価格のLIDAR(https://en.wikipedia.org/wiki/Lidar)センサーのセットです。++のRPLIDAR製品のパブリックSDKであり、GPLv3ライセンスの下で公開されています。ROS(ロボットオペレーティングシステム)を使用している場合は、オープンソースのROSノード(https://github.com/slamtec/rplidar_ros)を直接ご利用ください。RoboStudio(現在はWindowsのみサポート)を使用してエバリュエーションを実行できます。A2は、Copter-3.6(以上)とRover-3.3(以上)のオブジェクト回避に使用できる。このページでは、フライトコントローラに直接接続する方法について説明します。回避機能を設定する方法の詳細については、CopterとRoverのオブジェクト回避に関する別のwikiページを参照してください。Configuring黒いケーブルが車両の後ろを指している状態で、車両の上部または下部に水平に取り付ける。GPSマストなど車両のどの部分でもセンサの視界が妨げられていないことを確認してください。上記のようにフライトコントローラーのシリアル入力に接続することができます。Telem1(別名Serial1)を使用すること。="0"Telem1(別名Serial1)またはTelem2(別名Serial2)を使用する場合は、フロー制御をオフにする必要があります。logging車両周辺の8象限の最も近い物体までの距離は、DataFlashログのPRXメッセージに記録されます。Plannerの近接ビューアで見ることができます。Data画面に移動してCtrl-Fを押し、Proximityボタンを押して開くことができます。AvoidanceRoverは、2つの形式のオブジェクト回避をサポートしています。これらは、個別に、または同時に有効にすることができます。RTL、SmartRTLモードで障害物を回避する。Solution」による少なくとも2014年以来、Googleは屋内3DマッピングのためのCartographerシステムに取り組んできました。このシステムには、独自の3Dマッピングハードウェアと、センサーデータをマップに処理するソフトウェアが含まれています。SLAMライブラリを発表しました。Mapping)は、屋内空間などのGPSローカライゼーションが利用できない場合の正確なマッピングを可能にします。SLAMアルゴリズムは、LiDARおよびIMUデータを使用して、センサの位置を特定し、その周囲の一貫したマップを生成します。SLAMアルゴリズムと並んで、Googleはテストに使用した3年間のLiDARデータを公開している。同社は、より多くの種類のセンサーのサポートを追加する予定で、既存のマップ内のデバイスのローカライゼーションと「生涯マッピング」を追加する予定です。Cartographer」によるROSをサポートする2Dおよび3Dのリアルタイム同時ローカリゼーションおよびマッピング(SLAM)ライブラリであるCartographerのオープンソースリリースをお知らせいたします。SLAMアルゴリズムは、様々なセンサ(例えば、LIDAR、IMU、およびカメラ)からのデータを組み合わせて、センサの位置およびセンサの周辺のマップを同時に計算する。自動化されたフォークリフト、ロボット式掃除機、UAVなどの自律型プラットフォームの必須コンポーネントです。地図作成は、幅広いセンサー構成で、マップをリアルタイムで構築します。2016ペーパーに記載されています。SLAMに重点を置いている。ローカライズなどの新機能の両方を追加したいと考えている。Modesraulmur/ORB_SLAM新しいORB-SLAM2(単眼、ステレオ、RGB-D)をチェックしてください。Mapping)を提供するシステムです。ethz-asl/segmatchSegMatchは、3Dセグメントのマッチングに基づく信頼性の高いループクロージャ検出アルゴリズムです。Indigoでテストされています。これは今後変更される予定の進行中のリサーチコードであることを覚えておいてください。いくつかの新しい機能やデモンストレーションが追加されます。VIEWSCarlのフォトアルバムファインダー越しの絶景を集めて。