Добрый день, уважаемые хабрачитатели! В предыдущих статьях мы познакомились с возможностями робототехнической платформы ROS для решения различных задач в робототехнике, главным образом на микрокомпьютере Raspberry Pi. Я напомню, что мы уже научились получать видеопоток с камеры и решать задачи компьютерного зрения с OpenCV, взаимодействовать с микроконтроллером Arduino, контролировать робота с клавиатуры и с помощью игрового контроллера PS3 Dualshock, и наконец, использовать данные сенсора глубины Kinect для задач компьютерного зрения в 3D. Теперь мы рассмотрим задачу локализации робота в пространстве. Мы будем использовать лазерный дальномер RPLidar и алгоритм Hector SLAM на Raspberry Pi 3 с использованием ROS Kinetic. Давайте начнем! Что такое SLAM в двух словах Задача локализации робота заключается в определении точной позиции робота в некоторой среде, например, в офисных помещениях. Для решения задачи локализации роботу необходимо иметь информацию об этой среде. Для этого роботу может быть достаточно построить карту помещений — визуальное представление среды, в которой он действует. Карта содержит информацию о расположении стен и других препятствий. Это позволяет роботу перемещаться в пространстве и планировать путь к цели таким образом, чтобы обходить препятствия в виде стен и объектов. Одним из методов построения карт и локализации является SLAM. SLAM является аббривиатурой для Simultaneous Localization and Mapping. Суть SLAM заключается в том, что робот параллельно строит карту незнакомой местности на основе данных сенсоров (лидар, камера глубины или обычная RGB камера в зависимости от алгоритма) и одновременно определяет свое местоположение по отношению к построенной карте. Это может использоваться в дальнейшем для перемещения робота из точки A в точку B в автономном режиме. Для использования Hector SLAM нам нужно будет установить и настроить Ubuntu 16.04 для корректной работы ROS Kinetic, а также драйвера для лидара RPLidar. Аппаратная основа Как я уже сказал, нам понадобится лазерный дальномер RPLidar и микрокомпьютер Raspberry Pi последней третьей версии. Почему именно RPLidar? Для построения карты нам нужен либо лазерный дальномер (лидар) либо камера (обычная RGB или камера глубины). Мы будем использовать простой алгоритм Hector SLAM, который использует данные 2D лидара. RPLidar является недорогим и довольно производительным лидаром, разработанным в компании RoboPeak. Лидар способен сканировать окружающее пространство с частотой 5.5 Гц в угловом охвате 360 градусов на расстоянии до 6 метров. Он создает 2D облако точек, так называемый плоский срез. Каждая точка облака имеет точные координаты относительно системы координат лазера. Лидар состоит из двух частей: фиксированной основы и вращающегося сканера. Благодаря системе мотора круглый сканер вращается в направлении часовой стрелки и получает 360 точек за один полный оборот. Подключается RPLidar к Raspberry Pi через USB вход. Стоит отметить, что мы будем использовать RPLidar A1. Более детально можно прочитать о лидаре в официальной спецификации. Он поставляется в коробке вместе с USB-microUSB кабелем, UART-USB кабелем и маленьким манулом. Почему именно Raspberry Pi 3? Это самая последняя версия микрокомпьютера всего за 36 долларов. Raspberry Pi 3 более производительный, чем его предшественники. Он имеет процессор 1.2 Гц с четырьмя ядрами, 1 Гб RAM. Внешне Raspberry Pi 3 полностью повторяет вторую версию: те же 4 порта USB, Ethernet порт, 40 входов GPIO, HDMI вход и microUSB для питания, тот же слот для microSD карт. Из новинок третья версия может похвастаться встроенным модулем беспроводной сети 802.11n Wireless LAN. Так получилось, что я недавно приобрел один такой экземпляр и решил попробовать его для своих экспериментов с использованием Hector SLAM и RPLidar. Что из этого получилось, мы увидим дальше в статье. Установка Ubuntu 16.04 на Raspberry Pi 3 Итак, у нас на руках последняя версия Raspberry Pi. Имеет смысл установить на него Ubuntu последней версии 16.04. Это позволит нам попробовать последнюю выпущенную версию ROS Kinetic. Скачать образ Ubuntu 16.04 можно отсюда. Пожалуй начнем. Скачаем образ, разархивируем его и запишем на карту: unxz ubuntu-standard-16.04-server-armhf-raspberry-pi.img.xz sudo ddrescue -D --force ubuntu-standard-16.04-server-armhf-raspberry-pi.img /dev/mmcblk0 Здесь /dev/mmcblk0 это точка монтирования microSD карты. Это можно проверить с помощью команды lsblk. Теперь загрузим Raspberry Pi. Логин и пароль администратора будут одинаковые — ubuntu. Сначала зададим имя хоста в файлах /etc/hostname и /etc/hosts: nano /etc/hostname nano /etc/hosts Конкретно, в файле /etc/hosts добавим строку: 127.0.1.1 ubuntu-pi Здесь ubuntu-pi — имя вашего хоста. Создадим нового пользователя: sudo adduser username Дадим права администратора новому пользователю используя команду visudo: newuser ip = 192.168.0.4' в конец файла cmdline.txt: sudo nano /boot/cmdline.txt Проверьте, что вы не ввели лишних пробелов. Теперь просто сделайте ребут и проверьте, что IP адрес был установлен командой: hostname -l. Установка ROS Kinetic Установка ROS Kinectic почти в точности повторяет установку ROS Indigo на Raspbian. 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 0xB01FA116 sudo apt-get update sudo apt-get install python-rosdep python-rosinstall-generator python-wstool python-rosinstall build-essential sudo rosdep init rosdep update Установка пакетов ROS Kinetic предельно проста — используем apt-get: sudo apt-get install ros-kinetic-desktop Установим rviz — графическую утилиту для визуализации данных, получаемых с сенсоров, в ROS: sudo apt-get install ros-kinetic-rviz Добавим путь к пакетам ROS в системный путь с помощью команды source: source /opt/ros/kinetic/setup.bash Добавим команду в файл ~/.bashrc, чтобы не приходилось выполнять эту команду при открытии нового окна терминала: echo ‘source /opt/ros/kinetic/setup.bash’ >> ~/.bashrc Проверим, что ROS и rviz установлены: roscore rosrun rviz rviz Должно открыться окно rviz подобное этому Про rviz можно подробно прочитать здесь. Также нам нужно создать рабочий каталог (catkin workspace) для наших пакетов: mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_init_workspace cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash Установка драйверов и настройка окружения для RPLidar и hector_slam Теперь нам осталось только установить необходимые пакеты для Hector SLAM и драйвер для нашего RPLidar. Для работы с Hector SLAM установим специальный ROS пакет hector_slam через apt-get: sudo apt-get install ros-kinetic-hector-slam Нам будет также необходим пакет rplidar_ros. Этот пакет отвечает за обработку данных, получаемых с лазера RPLidar, и публикацию этих данных на специальный топик. Установим rplidar_ros драйвер для RPLidar: cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/robopeak/rplidar_ros.git cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash Как работает Hector SLAM Для работы Hector SLAM требует только данные 2D лидара в формате sensor_msgs/LaserScan (публикуются в топик /scan) и способен выполнять построение карты и локализацию на той же частоте, на которой лидар выполняет сканирование. При этом Hector SLAM работает без данных одометрии. Больше информации об алгоритме можно найти в презентации. Сам лидар дает множество точек в пространстве, для каждой точки он вычисляет угол этой точки относительно начала отсчета. hector_slam для работы кроме наличия источника данных sensor_msgs/LaserScan (лидара) требует выполнения преобразования из системы координат лидара в систему координат плоскости движения робота. Об этом будет сказано дальше. Использование hector_slam с RPLidar Мы наконец-то может попробовать все на практике. Для начала, запустим наш драйвер для RPLidar: roscore roslaunch rplidar_ros rplidar.launch Мы можем в первый раз получить ошибку доступа к порту /dev/ttyUSB0: Error, cannot bind to the specified serial port /dev/ttyUSB0. Нам нужно дать права на чтение / запись порта для всех пользователей: sudo chmod a+rw /dev/ttyUSB0 Теперь все пойдет без проблем: roslaunch rplidar_ros rplidar.launch rosrun rviz rviz Подобно тому, как мы делали в статье, найдем в окне rviz в левой панели Displays секцию Global options, развернем ее и установим значение /laser для поля Fixed frame. В той же левой панели внизу нажмите кнопку Add и выберите в списке в открывшемся окне LaserScan и нажмите OK. В левой панели Displays появится новый пункт LaserScan. Разверните его и введите значение топика /scan. Создадим новый пакет my_hector_mapping: cd ~/catkin_ws catkin_create_pkg my_hector_mapping cd src/my_hector_mapping Внутри пакета создадим лаунч файл my_launch.launch для создания карты: Код my_launch.launch<?xml