ROS.Taiwan 造訪社團 » github

大家好
最近在使用google play下載的
ros Make A Map的 app
我是使用TurtleBot3的Burger做測試
使用過程中遇到幾個問題
1.APP顯示的地圖上沒有出現TB3的model
但是Rviz上有確實顯示TB3的model
2.APP在儲存map的時候出現
"no such service /save_map of type world_canvas_msgs/SaveMap"
但是PC端能夠儲存map
有嘗試過下面這篇的方法,但還是沒有成功
https://github.com/rosjava/android_apps/issues/65
謝謝大家

UZH RPG Lab 將他們的quadrotor control framework 開源啦!!! RPG Lab 就是SVO的誕生實驗室!!
重點: MIT license & ROS based

相關資訊:
https://www.linkedin.com/…/urn:li:activity:6397853453888032…

Github repo:
https://github.com/uzh-rpg/rpg_quadrotor_control

除了實機應用外, 也有跟RotorS 介面整合~

因為剛剛才看到有點興奮, 還沒有認真看內容
但似乎有放出 Differential Flatness, LQR 等相關演算法
有詳細的Wiki, paper甚至還很佛心的把重點架構&演算法整理成一份講義:
https://github.com/…/do…/theory_and_math/theory_and_math.pdf

趁這個可愛的小社群突破300人
來分享一下ROS2的一些資訊

OSRF & ROS-I非官方小道消息:
1. 目前正在進行Gazebo的ROS2移植,
但不同於RVIZ模組化的核心,
Gazebo會花比較多時間(太多第三方的要求了)
另外NASA目前也在與OSRF合作
要把沙子模擬放進Gazebo中 XD

2. 他們知道Actionlib的重要性,
但要達成那一步, 還有許多前期作業
所以短時間內無法看到ROS2版move_base
但會有很多獨立Pkg移植到ROS2

3. 目前ROS2的願景是模組化的硬體
有點像是H-ROS在做的事情

第三方廠商在ROS2的貢獻:
除了Tutorial中已經有的astra, turtlebot, amcl外
最近動作最大的可以說是Intel OTC (上海)
他們的Realsense & Movidius Wrapper皆已移到ROS2

Realsense D4XX ROS2 Driver:
https://github.com/intel/ros2_intel_realsense

Movidius ROS2 Driver:
https://github.com/intel/ros2_intel_movidius_ncs

從Intel的Github Repo可以發現
他們會逐漸把ROS1的Pkg都增加ROS2支援
像是之前分享的: ros2_object_analytics
https://github.com/intel…

最後, 順便(偷偷)工商一下XD
ADLINK-ARPG本身也在推ROS2的解決方案
像是之前年會分享的Neuron IPC
已經推出相對應的NeuronBot Demo
做為ROS2/DDS PoC的平台
在德國Embedded world 2018 & ROS-I America
都有相當好的反應與回饋
所有source code都有公開:
https://github.com/Adlink-ROS/adlink_neuronbot

概念影片: https://youtu.be/RC6XvTvTs9Y
展場錄影: https://youtu.be/-mbbiR0t6I0

[ROS系列文章] 第10篇 - ETHZ RSL (ANYmal)
系列文章強勢回歸(自己說XD)
上次介紹ETHZ非常有名ASL (Autonomous Systems Lab)
(基本上學術界做VIO都要跟他們的ROVIO, OKVIS比較)
這次來介紹另一個很有名的Lab: RSL
(Robotic Systems Lab)
最有名的是他們的quadrupedal robot: ANYmal
https://youtu.be/ZdeRi_5xK5U
最近的video, ANYmal隨音樂起舞XD
https://youtu.be/kHBLaw5nfzk

我對quadrupedal不太熟
但是ETHZ依舊保持一貫作風
上層架構完全建立在ROS上並且開源!!
free_gait:
An Architecture for the Versatile Control of Legged Robots
Video: https://youtu.be/5BkoGug8HhE
Github: https://github.com/leggedrobotics/free_gait
Slide:
https://www.ethz.ch/…/rs…/ROS2017/case_study_2018_anymal.pdf

透過架構可以看到整合諸多ETHZ本身開發的ROS pkg
像是ASL早期推出(目前還有在維護的) libpointmatcher
用作3D mapping & localization
加上 elevation_mapping 作為dense map generator
最後再導入grid_map以及OMPL(RRT*)
使ANYmal能透根據周遭複雜環境做
path planning & control

另外RSL的leader: Prof: Hutter, Marco
亦有開設ROS初階入門課程
(包含ROS架構, coding技巧, 實際演練與題目等)
算是我看這麼多教學裡面最紮實也最用心的課程
http://www.rsl.ethz.ch/education-stude…/…/robotdynamics.html
Video: https://youtu.be/0BxVPCInS3M

另外一門Robot Dynamics
其所有slides也是公開
強烈建議剛踏入機器人領域的人參考
畢竟ROS裡面很多pkg的參數調整
都是需要相關學術背景才能處理!!
http://www.rsl.ethz.ch/education-stude…/…/robotdynamics.html

大家好 小弟 ROS 菜鳥，最近在利用實驗室自己組的agv來跑navigation遇到一些問題一直無法解決，已經卡了2個禮拜，已經上網爬過許多文，但尚無解決方法
參數配置大致上是參考 林浩鋕 （HaoChih Lin） 大大github的文件
開啟rviz並設立goal之後，可以大約往前走3公分（？）
接著機器人就會stuck住，並持續做清除costmap的動作，但似乎是無法順利清出一條道路（但明明前方是一條空曠的走廊...)
圖1是tf tree的部份
圖2是利用roswtf來debug出現的error
不知道有哪位大大有遇過相似的問題
這是我的params以及launch file
https://drive.google.com/…/1aVUyF0OwN4vlxGV19-w1NMKV_twSIpm…
謝謝大家

[ROS系列文章] 第8篇 - SPENCER Project
各位新年快樂阿~~
今天來繼續介紹 FP7 & Horizon 2020的機器人計畫
照例開始之前先來一段有趣的影片:
https://youtu.be/ir_Ku4rCOO8

雖然是比較早期的計畫(2013開始)
但他成功整合了早期各式視覺辨識演算法
像是HOG + SVM, Depth Template matching
結合像是leg tracker等偵測訊號
放到loosely coupled EKF裡面
便能對周遭人群追蹤/分群
(會畫出移動方向/移動軌跡/人物ID等)

其中像是 full-body HOG detector
係由RWTH開發, 也有借助CUDA加速

雖然跟現在的CNN等方式比起來遜色不少
但其最大的架構 Multi-modal detection and fusion
寫得非常模組化, 完全跟ROS對接
簡單來說, 整個SPENCER計畫
並沒有發展出"某個獨特的演算法"
而是將當時比較有名的演算法
通通移植到ROS環境下
整合到真實的機器人上(如影片)
並在阿姆斯特丹機場真實測試

我自己使用這一年多來, 主要心得如下:
1. document 非常完善
2. 學習launch file的好機會XD
本計畫launch file的複雜度是我見過最高的
3. 對sensor要求比較高
(採用kinect or xtion pro, 但都停產了)
4. 雖然計畫是用超高階的電競筆電
但我用odroid xu4也可以運行(2Hz吧...)

Official Website: http://www.spencer.eu/
Github: https://github.com/spencer-project/spencer_people_tracking

有興趣的人可以先運行他的bag file:
Demo:
Multimodal tracking in RGB-D and 2D laser from a bagfile
另外因為他的monocular-vision HOG detector
坑比較多(太舊了), 建議可以直接跳過
所以建議使用binary安裝即可(sudo apt-get install )
我都是在此架構上再去跟其他第三方演算法對接

祝各位2018年事事順利
尤其是使用ROS時的痛苦指數低一點XD

Share a great book "Mastering ROS for Robotic Programming". It's a little bit advanced but useful for users with experience of the basic concept and operations.

Here is the outline:

Chapter 1: Introduction to ROS and its Package Management
Chapter 2: Working with *3D Robot Modeling* in ROS
Chapter 3: Simulating Robots Using ROS and *Gazebo*
Chapter 4: Using ROS *MoveIt*! and Navigation stack
Chapter 5: Working with Pluginlib, Nodelets and Gazebo plugins
Chapter 6: Writing ROS Controllers and Visualization plugins
Chapter 7: Interfacing I/O boards, sensors and actuators to ROS
Chapter 8: Programming Vision sensors using ROS, Open-CV and PCL
Chapter 9: Building and interfacing a differential drive mobile robot hardware in ROS
Chapter 10: Exploring advanced capabilities of ROS-MoveIt!
Chapter 11: *ROS for Industrial Robots*
Chapter 12: Troubleshooting and best practices in ROS

Source code: https://github.com/qboticslabs/mastering_ros
PDF: http://pdf.th7.cn/…/Mastering%20ROS%20for%20Robotics%20Prog…

分享一本很棒的書"掌握 ros for ros for ros for ros for ros". 它有點先進, 但對於擁有基本概念和操作經驗的使用者來說很有用.

這是大綱:

第1章: ros介紹及其套件管理
第2章: 與*3D機器人模特*在ros合作
第3章: 使用ros和* gazebo模擬機器人
第4章: 使用ros * moveit *! 和導航堆
第5章: 與pluginlib, nodelet和gazebo外掛程式合作
第6章: 寫入ros控制器和視覺化外掛程式
第7章: 將i / o板, 感測器和啓動器與ros介面
第8章: 使用ros, open-cv和pcl的程式設計視覺感測器
第9章: 在ros建造和介面不同驅動移動機器人硬體
第10章: 探索ros-moveit的高階功能!
第11章: *工業機器人的ros *
第12章: ros的疑難排解和最佳做法

原始碼: https://github.com/qboticslabs/mastering_ros
PDF: http://pdf.th7.cn/down/files/1603/Mastering%20ROS%20for%20Robotics%20Programming.pdf

· 查看原文 · 為此翻譯評分

[ROS系列文章] 第7篇 - RoboEarth
今天來介紹歐盟FP7機器人計畫之一: RoboEarth
開始之前先來一段很fancy的影片:
https://youtu.be/zqp2Z2hbOFU

RoboEarth 早在2010年左右便提出Cloud + ROS的架構
旨在提供機器人於大量場景部屬時,
資料共享/分工協作的解決方案
在那個時期算是非常新穎,
且獲得許多資源投入開發/釋出成果
官方網站: http://roboearth.ethz.ch/
ROS Wiki: http://wiki.ros.org/roboearth
ROS Pkg: http://wiki.ros.org/roboearth_stack
(版本在fuerte 就知道有年紀了XD)
透過其官方架構圖可以看到,
上層是cloud database/engines,
client端則是透過HAL來實踐(溝通透過ROS)
在這邊如果要討論RoboEarth的架構, 可能會太冗長
故提供幾個視頻讓大家理解其應用場景與核心價值:
官方影片: https://youtu.be/4-ir1ieqKyc
結案成果: https://youtu.be/mgPQevfTWP8
TED分享: https://youtu.be/7JHbpdt8Av8
在TED主講的這位Dr. Mohanarajah Gajamohan
便是RoboEarth的主要貢獻者
可以參考論文: http://rapyuta.org/_media/hunicra13.pdf
這時你會發現他的指導教授是那位大神 Raffaello D’Andrea
-----------------------------(分隔線)---------------------------------
Raffaello D’Andrea大神就是Amazon Kiva system之父
或是TED最潮的四旋翼演講影片:
https://youtu.be/w2itwFJCgFQ
https://youtu.be/RCXGpEmFbOw
目前在ETHZ任教: http://raffaello.name/
--------------------------------------------------------------------------
說到這邊, 大家可能會好奇這與開頭影片有何關聯?
RoboEarth Cloud Engine又叫做Rapyuta,
Dr. Mohanarajah畢業後
便與當初的研究夥伴成立Rapyuta-Robotics
官方網站: https://www.rapyuta-robotics.com/
官方Github: https://github.com/rapyuta
這一兩年也大力贊助ROSCon的舉辦(logo很常見)
開發團隊吸引了很多ETHZ碩士高材生的參與
目前總部東京, 繼續承襲著Cloud Robot的概念開發商品

最後, 如果對當初的成果有興趣,
目前ROS Wiki上還有早期的tutorial:
http://wiki.ros.org/roboearth_stack/Tutorials

[ROS系列文章] 第5篇 - ROS 2.0 資源統整
這幾天感冒, 所以今天po比較輕鬆一點的統整文章

ROS2.0 的生態正在急速地擴展
雖然相較ROS 1.0來說比較生硬(文章少/應用少)
但因為其middlware 直接採用DDS的關係
對未來系統商品化/規模化會有極大的貢獻
像是百度無人車計畫(Apollo) 採用的ROS1.0架構
在改版時就是採用DDS作為依據
知名開源無人車計畫 AutoWare, 目前也逐漸轉向ROS2

以下統整一些本人在研讀/開發ROS2.0時的一些資源~

ROS 2.0 Wiki
https://github.com/ros2/ros2/wiki

OpenSplice DDS Tutorial
http://download.prismtech.com/…/html/ospl/DDSTut…/index.html
http://download.prismtech.com/…/…/OpenSplice_DDSTutorial.pdf

RTI Online document
https://community.rti.com/…/RTI_ConnextDDS_CoreLi…/index.htm

ROS 2.0 Design
http://design.ros2.org/

ROS 2.0 demos
https://github.com/ros2/demos

DDS Vender之戰 (ROS Discourse XD)
https://discourse.ros.org/t/ipc-in-ros2/2619

ROSCon2017 ROS 2.0 (TonyRobitcs 翻譯)
http://mp.weixin.qq.com/s/lMCaWhHZIkrwZOHcwD9qBA

古月大大 迎接ROS2.0时代的到来
http://www.guyuehome.com/1228

ROS 2.0 ExBot易科机器人相關介紹/教學
http://blog.exbot.net/archives/3514
http://blog.exbot.net/archives/3520

HyphaROS ROS2 x DDS Introduction
https://www.youtube.com/watch?v=iWhpReUA6RE

[ROS系列文章] 第1篇 - PythonRobotics
昨天偷偷瀏覽 張岳傳 （Yueh Chuan Chang） 的github時
突然瞥見這個有趣的github, 往回查了一下
發現是Berkeley MPC實驗室的訪問學者AtsushiSakai
做的python based for localization, planning, tracking demo
基本上把傳統控制所有出名的演算法都呈現出來
(還附參考論文)
Github: https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics
包含以下知名演算法:
EKF, UKF (類似robot_localization)
DWA (move_base local controller)
A* & Dijkstra (move_base global planner)
RRT, RRT*, CLRRT, RPM (有點類似OMPL)
Pure pursuit tracking (RaceCar 裡面的L1 controller)
LQR, 跟我最近在進行的MPC (linear model, by cvxpy)

簡單來說重點如下:
1. open source (License MIT)
2. python based & Visualization
3. Reference papers

看完只好邀請大家一起來跪著看Codes啦XD