OneNightROBOCON競技「onigiri war」プロジェクト
ロボットで戦車対戦をするようなゲームです。 大砲で撃つ代わりに、カメラでターゲットのARマーカーを読み取ります。
- インストール
- 審判サーバー
- ファイル構成
- その他
- 動作環境
onigiri_warには実機とシミュレータがあります。
シミュレータで動かす場合には 4. PC上でシミュレーションする場合も実行してください。
2018年からkineticで開発しています
rosのインストールが終わっている人は2.このリポジトリをクローン まで飛ばしてください。
参考 ROS公式サイトhttp://wiki.ros.org/ja/kinetic/Installation/Ubuntu 上記サイトと同じ手順です。 ros インストール
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
環境設定
sudo rosdep init
rosdep update
echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
ワークスペース作成
参考http://wiki.ros.org/ja/catkin/Tutorials/create_a_workspace
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
turtlr_war リポジトリをクローンします。
先程作ったワークスペースのsrc/の下においてください。
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/OneNightROBOCON/onigiri_war
- pip : pythonのパッケージ管理ツール
- requests : HTTP lib
- flask : HTTP server 審判サーバーで使用
# pip のインストール
sudo apt-get install python-pip
# requests flask のインストール
sudo pip install requests flask
- aruco (ARマーカー読み取りライブラリ）
opencv必要なのでrosをinstallしてからインストールしてください。
以下のURLからaruco-2.0.19.zipをダウンロード ※バージョンは都度変更する可能性あり (2018/5/14現在 aruco-3.0.9のバージョンではmake時にエラーが発生するためaruco-2.0.19を推奨)
https://sourceforge.net/projects/aruco/files/2.0.19/
cd Downloads/aruco-2.0.19
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
- ロボットモデルのインストール
LetsBotコミュニティのOneNightROBOCONグループで共有されている
rulo_sim_package.tar.gzを支持に従いsrc以下に展開
ロボットモデルをコピー
cp -a ~/catkin_ws/src/ros_simulator/models ~/.gazebo/
このリポジトリのフィールド用のGAZEBOモデルにPATHを通す
export GAZEBO_MODEL_PATH=$HOME/catkin_ws/src/onigiri_war/onigiri_war/models/
シェルごとに毎回実行するのは面倒なので上記は~/.bashrcに書いておくと便利です｡
cd ~/catkin_ws
catkin_make
arucoのmakeがうまく行かない場合、下記を試してみてください
catkin_make --pkg ros_aruco -DARUCO_PATH=/usr/local
インストールは以上です。
シミュレータ､ロボット(turtle_bot),審判サーバー､観戦画面のすべてを一発で起動する。大会で使用するスクリプト。
bash scripts/sim_with_judge.sh
フィールドとロボットが立ち上がったら 別のターミナルで下記ロボット動作スクリプトを実行
bash scripts/start.sh
↑このようなフィールドが現れロボットが2台出現します。 審判画面も表示されます。
審判サーバーを立ち上げずにシミュレータとロボットのみ立ち上げる場合
roslaunch onigiri_war onigiri_setup_sim.launch
フィールドとロボットが立ち上がったら 別のターミナルで下記ロボット動作スクリプトを実行
bash scripts/start.sh
審判サーバー以外は上記と同じです。
センサなどが立ち上がりロボットを動かす準備
roslaunch onigiri_war onigiri_setup.launch
別のターミナルで
roslaunch onigiri_war action.launch
roslaunch onigiri_war run_with_usbcam.launch
roslaunch onigiri_war run_with_realsense.launch
審判サーバーはonigiri_war_judge/以下にあります
そちらのREADMEを参照ください
各ディレクトリの役割と、特に参加者に重要なファイルについての説明
下記のようなディレクトリ構成になっています。
onigiti_war
├── onigiri_war
│ ├── CMakeLists.txt
│ ├── launch launchファイルの置き場
│ │ ├── sim_robot_run.launch シミュレータ上で２台のロボットを動かすlaunchファイル
│ │ └─ onigiri_setup_sim.launch Gazeboシミュレータ上でフィールドの生成ロボットを起動、初期化するlaunchファイル
│ │
│ ├── models GAZEBOシミュレーター用のモデルファイル
│ ├── package.xml
│ ├── scripts pythonで書かれたROSノード
│ └── world シミュレータGAZEBO用の環境ファイル
│ ├── field_v0.world 昔のヤツ
│ ├── gen.sh onigiri_field.world.emから onigiri_field.worldを作成するスクリプト
│ ├── onigiri_field.world 最新のworldファイル
│ └── onigiri_field.world.em worldファイルのマクロ表記版､こっちを編集する
|
├── onigiri_war_judge 審判サーバー
│ ├── judgeServer.py 審判サーバー本体
│ ├── log ログがここにたまる
│ ├── marker_set マーカーの配置設定ファイル置き場
│ ├── picture 観戦画面用画像素材
│ ├── README.md
│ ├── test_scripts 初期化などのスクリプト
│ └── visualizeWindow.py 観戦画面表示プログラム
|
├── README.md これ
├── ros_aruco ARマーカーの読み取りパッケージ
├── rulebook.md ルールブック(過去版 2017/03の第３回大会のもの)
└── scripts 一発起動スクリプト
├─── sim_with_judge.sh シミュレーターとロボットと審判サーバーの立ち上げ初期化をすべて行う
└── start.sh 赤サイド、青サイドのロボットを動作させるノードを立ち上げるスクリプト
↑ディレクトリと特に重要なファイルのみ説明しています。
実機で動作する場合のカメラの露光時間の設定に関する情報です。 QRコード認識の時に画像ぶれにより認識精度が落ちないように設定が必要
ターミナルを開いて以下を実行
v4l2-ctl -c exposure_auto=1
v4l2-ctl -c exposure_absolute=20
exposure_auto=1で露光の調整をマニュアルに変更し、exposure_absolute=20で露光時間を設定
~/realsense/realsense_camera/launch/includes/nodelet_rgbd_launch.xmlを開き、以下の該当箇所を探す。
<node pkg="nodelet" type="nodelet" name="driver"
args="load realsense_camera/$(arg camera_type)Nodelet $(arg manager)">
この直下に以下の内容を記載。
<param name="color_enable_auto_exposure" value="0"/>
<param name="color_exposure" value="39"/>
環境の明るさにより画像が暗くなりすぎるので、環境により適宜調整が必要
- Ubuntu 16.04
- Ros kinetic 2018年からkineticで開発しています｡
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