コンテンツにスキップ

navigationで自律走行させよう

ロボットの自律移動を行うためには、自己位置推定や移動経路のプランニングといった技術が必要です。
ROSではnavigationスタックという形でこれらの機能が提供されています。
スタックとは、複数のパッケージを束ねたメタパッケージ(パッケージ群)のことです。
ここでは、SLAM(gmapping)サンプルを用いて作成した地図を使って、ライトローバーを目標地点まで自律的に移動させてみましょう。

平面で、オドメトリの誤差原因となるタイヤの滑りが少なく、分かれ道や柱の凹凸など、分かりやすい特徴が存在する通路といった環境でお試しください。
LiDARでは捉えられない高さに障害物があったり、イスやテーブルの脚といった小さな障害物が多く存在する環境では正常に動作させることが難しくなります。

gmappingを用いたSLAMの際にnavigationをセットアップした場合は、この項目は不要です。
まずは、依存しているライブラリをインストールします。

sudo apt install libbullet-dev libsdl-image1.2-dev libsdl-dev

次のコマンドでcatkin_wsに移動します。

cd ~/catkin_ws/src

githubからnavigationのソースコードをクローンします。
-bオプションでmelodic-develブランチを指定しています。

git clone -b melodic-devel https://github.com/ros-planning/navigation.git

navigationの依存パッケージであるnavigation_msgsもクローンします。

git clone -b ros1 https://github.com/ros-planning/navigation_msgs.git

もうひとつの依存パッケージgeometry2もクローンします。

git clone -b melodic-devel https://github.com/ros/geometry2.git

ビルドしましょう。
10分程度時間がかかります。

catkin build

ビルドエラーが出なければ、navigationのセットアップは完了です。

地図の作成とlaunchファイルの編集

まず、ロボットが移動する環境の地図を作成します。
自律移動を行うためには、できるだけ正確な地図が必要です。
また、launchファイルを編集し、作成した地図が読み込まれるようにします。

地図の作成と保存

SLAMをしようの手順に従って、地図の作成と保存を行ってください。
ここでは地図を「test1」という名前で保存し、「test1.pgm」と「test1.yaml」というファイルがホームフォルダに生成された、という前提で説明を続けます。

地図ファイルの移動

「test1.pgm」と「test1.yaml」を移動させます。
ファイルマネージャ等を用いて、2つのファイルを以下のアドレスにコピーまたは移動させてください。

/home/pi/catkin_ws/src/lightrover_ros/map

初期状態であれば、test.pgmとtest.yamlという2つのファイルが存在しています。
「test1.pgm」と「test1.yaml」を加えて4つのファイルがある状態にしてください。
image

参考

あくまで説明のための表現です。実際には、使用したいマップのpgmファイルとyamlファイルの2つがあれば問題ありません。

launchファイルの編集

作成した地図が読み込まれるように、「lightrover_move_base_dwa.launch」を編集しましょう。
launchファイルをgeditで開きます。

gedit /home/pi/catkin_ws/src/lightrover_ros/launch/lightrover_move_base_dwa.launch

次の行を探し、“ファイル名.yaml”を、先ほど保存,移動させた地図ファイルのファイル名に合わせて設定します。

<arg name=”map_file” default=”$(find lightrover_ros)/map/ファイル名.yaml” />

例では「test1.yaml」ですので、次のようになります。

<arg name=”map_file” default=”$(find lightrover_ros)/map/test1.yaml” />

それではnavigationサンプルを実行して、メカナムローバーに自律移動をさせてみましょう。
なお、環境によっては上手く自律移動できないことがあります。
その場合は、各機能のパラメータを調整いただくことで、改善する可能性があります。
サンプルプログラムではオドメトリの影響が小さくなるようパラメータを設定しています。

  1. launchファイルの呼び出し
    地図を作製したポイントにライトローバーを置き、以下のコマンドを使用してlaunchファイルを呼び出します。

    roslaunch lightrover_ros lightrover_move_base_dwa.launch
    

    Gazeboのシミュレーションを使用している場合は、以下のlaunchとなります。

    roslaunch lightrover_description lightrover_move_base_dwa.launch
    

    以下に示すように、Rviz上に作成した地図とLiDARが捉えている物体情報が表示されることを確認してください。
    オレンジ色の点がLiDARが検出してる物体です。
    image

  2. 初期位置の設定
    navigationサンプルの起動時、ライトローバーは地図の作成開始地点にあることになっています。
    現実のライトローバーの位置とズレがある場合は、おおよその初期位置を教えてやる必要があります。
    画面上部の「2D Pose Estimate」ボタンをクリックしてから、ライトローバーの実際の初期位置をクリックし、ドラッグして方向を決めます。
    image
    次に示すように、mapの壁や障害物と、LiDARの検出結果がおおよそ一致するようになるまで調整を行ってください。
    image
    このとき、指定したメカナムローバーの位置周辺に青い小さな点がいくつも散らばっていることが確認できます。
    これらは、navigationスタック内で自己位置推定を担うノード「amcl」が計算する、ライトローバーの推定自己位置を示すパーティクルです。
    動作開始前は自己位置が定まっていないため、青い点は広範囲に散らばっています。

  3. 目標位置の設定
    初期位置の設定を完了したら、いよいよライトローバーの移動目標地点を設定します。
    なお目標地点を設定すると、ライトローバーは即座に走行を開始しますので注意してください。
    画面上部の「2D Nav Goal」ボタンをクリックしてから、目標位置をクリックし、ドラッグして方向を決めてください。
    image
    目標位置を設定すると、ライトローバーは即座に走行を開始します。
    走行中のRvizの様子を下図に示します。
    計画された移動経路が緑線で、目標位置姿勢が赤矢印で示されています。
    また、検出されている障害物の周りには色が付いた領域が存在します。
    これらは、観測結果をもとに数値化された衝突危険性を表すコストマップです。
    image

  4. 走行の終了
    ライトローバーは目標位置に到達すると、自動的に停止します。そこから新たに目標位置を設定することも可能です。