Tuyển dụng Check with seller Hải Phòng => Cần gấp giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Predictive Localizati

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Chào bạn,

Tôi hiểu bạn đang cần gấp một giảng viên có kinh nghiệm về lập trình robot, đặc biệt là về ROS và Predictive Localization. Tuy nhiên, tôi là một AI, nên không thể trực tiếp làm giảng viên. Dù vậy, tôi có thể cung cấp cho bạn một về Predictive Localization trong ROS, hy vọng nó sẽ giúp bạn phần nào trong quá trình học tập và giảng dạy.

Hướng dẫn chi tiết về Predictive Localization với ROS

1. Giới thiệu chung về Predictive Localization

Localization (Định vị):

Là quá trình ước tính vị trí và hướng của robot trong môi trường.

Predictive Localization (Định vị dự đoán):

Là một kỹ thuật định vị kết hợp thông tin hiện tại từ cảm biến với các mô hình dự đoán để ước tính vị trí của robot trong tương lai. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường động hoặc khi cảm biến bị nhiễu.

Ưu điểm của Predictive Localization:

Cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của định vị.
Giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu cảm biến.
Cho phép robot hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường động.

2. Các thành phần chính trong Predictive Localization

Cảm biến:

Cung cấp dữ liệu về môi trường xung quanh robot (ví dụ: LiDAR, camera, IMU).

Mô hình chuyển động (Motion Model):

Mô tả cách robot di chuyển dựa trên các lệnh điều khiển (ví dụ: vận tốc tuyến tính và vận tốc góc).

Mô hình cảm biến (Sensor Model):

Mô tả mối quan hệ giữa dữ liệu cảm biến và môi trường xung quanh.

Bộ lọc (Filter):

Kết hợp dữ liệu cảm biến, mô hình chuyển động và mô hình cảm biến để ước tính vị trí của robot. Các bộ lọc phổ biến bao gồm:

Kalman Filter (KF):

Giả định rằng tất cả các mô hình đều tuyến tính và Gaussian.

Extended Kalman Filter (EKF):

Mở rộng KF để xử lý các mô hình phi tuyến.

Unscented Kalman Filter (UKF):

Sử dụng một tập hợp các điểm mẫu (sigma points) để xấp xỉ phân phối Gaussian.

Particle Filter (PF):

Sử dụng một tập hợp các hạt (particles) để biểu diễn phân phối xác suất của vị trí robot.

3. Triển khai Predictive Localization trong ROS

3.1. Cài đặt ROS và các gói cần thiết

Đảm bảo bạn đã cài đặt ROS (ví dụ: Noetic Ninjemys) và các gói liên quan đến localization, ví dụ:

```bash
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-navigation
sudo apt install ros-noetic-robot-localization
```

3.2. Tạo một ROS Package

```bash
mkdir -p catkin_ws/src
cd catkin_ws/src
catkin_create_pkg my_localization_pkg roscpp rospy sensor_msgs nav_msgs tf
cd ..
catkin_make
source devel/setup.bash
```

3.3. Xây dựng Motion Model

Tạo một node ROS để ước tính vị trí robot dựa trên các lệnh điều khiển.
Sử dụng thông tin vận tốc (tuyến tính và góc) từ các topic `/cmd_vel` hoặc `/odom`.
Áp dụng các phương trình chuyển động (kinematics) để tính toán vị trí mới của robot sau một khoảng thời gian nhất định.

Ví dụ (motion_model.cpp):

```cpp
include
include
include
include

double x = 0.0;
double y = 0.0;
double theta = 0.0;
double vx = 0.0;
double vy = 0.0;
double vth = 0.0;

void cmd_vel_callback(const geometry_msgs::Twist::ConstPtr& msg) {
vx = msg->linear.x;
vy = msg->linear.y;
vth = msg->angular.z;
}

int main(int argc, char*argv){
ros::init(argc, argv, motion_model);

ros::NodeHandle n;
ros::Publisher odom_pub = n.advertise(odom, 50);
ros::Subscriber cmd_vel_sub = n.subscribe(cmd_vel, 10, cmd_vel_callback);
tf::TransformBroadcaster odom_broadcaster;

ros::Time current_time, last_time;
current_time = ros::Time::now();
last_time = ros::Time::now();

ros::Rate r(10.0);
while(n.ok()){

current_time = ros::Time::now();
double dt = (current_time - last_time).toSec();

// Update position
double delta_x = (vx cos(theta) - vy sin(theta)) dt;
double delta_y = (vx sin(theta) + vy cos(theta)) dt;
double delta_th = vth dt;

x += delta_x;
y += delta_y;
theta += delta_th;

// Convert quaternion
geometry_msgs::Quaternion odom_quat = tf::createQuaternionMsgFromYaw(theta);

// Publish transform
geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;
odom_trans.header.stamp = current_time;
odom_trans.header.frame_id = odom;
odom_trans.child_frame_id = base_link;

odom_trans.transform.translation.x = x;
odom_trans.transform.translation.y = y;
odom_trans.transform.translation.z = 0.0;
odom_trans.transform.rotation = odom_quat;

odom_broadcaster.sendTransform(odom_trans);

// Publish odometry message
nav_msgs::Odometry odom;
odom.header.stamp = current_time;
odom.header.frame_id = odom;

// Set the position
odom.pose.pose.position.x = x;
odom.pose.pose.position.y = y;
odom.pose.pose.position.z = 0.0;
odom.pose.pose.orientation = odom_quat;

// Set the velocity
odom.child_frame_id = base_link;
odom.twist.twist.linear.x = vx;
odom.twist.twist.linear.y = vy;
odom.twist.twist.angular.z = vth;

odom_pub.publish(odom);

last_time = current_time;
ros::spinOnce();
r.sleep();
}
}
```

Trong `CMakeLists.txt`:

```cmake
add_executable(motion_model src/motion_model.cpp)
target_link_libraries(motion_model ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(motion_model ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})
```

3.4. Xây dựng Sensor Model

Tạo một node ROS để xử lý dữ liệu cảm biến (ví dụ: LiDAR).
Xây dựng một mô hình cảm biến mô tả mối quan hệ giữa dữ liệu cảm biến và môi trường xung quanh.
Ví dụ: Nếu bạn sử dụng LiDAR, bạn có thể sử dụng ray tracing để mô phỏng các tia laser và so sánh chúng với bản đồ môi trường.

3.5. Triển khai Bộ lọc (ví dụ: EKF)

Sử dụng gói `robot_localization` để triển khai EKF.
Cấu hình EKF để sử dụng Motion Model và Sensor Model bạn đã xây dựng.
Điều chỉnh các tham số của EKF để đạt được hiệu suất định vị tốt nhất.

Ví dụ cấu hình `ekf.yaml`:

```yaml
frequency: 30.0
sensor_timeout: 0.1
two_d_mode: true

odom0: /odom
odom0_config: [true, true, false,
false, false, true,
false, false, false,
false, false, false,
false, false, false]
odom0_differential: false
odom0_relative: false

imu0: /imu/data
imu0_config: [false, false, false,
true, true, true,
false, false, false,
true, true, true,
false, false, false]
imu0_differential: false
imu0_relative: true

process_noise_covariance: [0.05, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.05, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.06, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.03, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.03, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.06, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.025, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.025, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.04, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.02, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.01, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.015]

initial_estimate_covariance: [1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1e-9]

```

3.6. Kết hợp Motion Model và Sensor Model với EKF

Đăng ký các topic chứa dữ liệu từ Motion Model và Sensor Model vào EKF.
EKF sẽ sử dụng các thông tin này để ước tính vị trí của robot.

3.7. Visualizing kết quả

Sử dụng `RViz` để hiển thị vị trí ước tính của robot trên bản đồ.
So sánh vị trí ước tính với vị trí thực tế để đánh giá hiệu suất của hệ thống định vị.

4. Predictive Step (Bước dự đoán)

Sau khi có được ước tính vị trí hiện tại, sử dụng Motion Model để dự đoán vị trí của robot trong tương lai.
Dự đoán này có thể được sử dụng để lập kế hoạch đường đi hoặc để điều khiển robot một cách chủ động hơn.

5. Các lưu ý quan trọng

Tuning:

Quá trình tuning các tham số của bộ lọc (ví dụ: covariance) là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tốt nhất.

Đánh giá:

Sử dụng các metrics như Absolute Trajectory Error (ATE) và Relative Pose Error (RPE) để đánh giá hiệu suất của hệ thống định vị.

Bản đồ:

Chất lượng của bản đồ ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của định vị.

Xử lý ngoại lệ:

Cần có cơ chế xử lý ngoại lệ khi cảm biến bị lỗi hoặc khi robot hoạt động trong môi trường không quen thuộc.

6. Tài liệu tham khảo

ROS Wiki:

[http://wiki.ros.org/](http://wiki.ros.org/)

robot\_localization package:

[http://wiki.ros.org/robot\_localization](http://wiki.ros.org/robot_localization)

Các bài báo khoa học về Predictive Localization:

Tìm kiếm trên Google Scholar.

Ví dụ cụ thể về việc sử dụng Particle Filter (PF) để Predictive Localization

(Đây là một ví dụ đơn giản, bạn cần điều chỉnh nó cho phù hợp với hệ thống robot của mình)

1. Tạo một class Particle:

```cpp
include

class Particle {
public:
double x, y, theta;
double weight;

Particle(double x, double y, double theta, double weight = 1.0) : x(x), y(y), theta(theta), weight(weight) {}

void predict(double v, double omega, double dt, double alpha_1, double alpha_2, double alpha_3, double alpha_4) {
std::random_device rd{};
std::mt19937 gen{rd()};
std::normal_distribution<> noise_v(0, sqrt(alpha_1 v v + alpha_2 omega omega));
std::normal_distribution<> noise_omega(0, sqrt(alpha_3 v v + alpha_4 omega omega));

double v_hat = v + noise_v(gen);
double omega_hat = omega + noise_omega(gen);

if (fabs(omega_hat) < 1e-6) { // Avoid division by zero
x += v_hat cos(theta) dt;
y += v_hat sin(theta) dt;
} else {
x += (v_hat / omega_hat) (sin(theta + omega_hat dt) - sin(theta));
y += (v_hat / omega_hat) (-cos(theta + omega_hat dt) + cos(theta));
theta += omega_hat dt;
}
theta = fmod(theta, 2 M_PI); // Normalize theta
}

void updateWeight(double sensor_x, double sensor_y, const std::vector>& landmarks, double sensor_range, double sigma_range, double sigma_bearing) {
weight = 1.0;
for (const auto& landmark : landmarks) {
double dx = landmark.first - x;
double dy = landmark.second - y;
double expected_range = sqrt(dx dx + dy dy);
double expected_bearing = atan2(dy, dx) - theta;
expected_bearing = fmod(expected_bearing + M_PI, 2 M_PI) - M_PI;

double range_prob = exp(-pow(sensor_range - expected_range, 2) / (2 sigma_range sigma_range));
double bearing_prob = exp(-pow(fmod(sensor_x - expected_bearing + M_PI, 2 M_PI) - M_PI, 2) / (2 sigma_bearing sigma_bearing));

weight *= range_prob bearing_prob;
}
}
};
```

2. Tạo một class Particle Filter:

```cpp
include
include
include

class ParticleFilter {
public:
std::vector particles;
int num_particles;

ParticleFilter(int num_particles) : num_particles(num_particles) {
std::random_device rd{};
std::mt19937 gen{rd()};
std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);

for (int i = 0; i < num_particles; ++i) {
particles.emplace_back(dis(gen) 10, dis(gen) 10, dis(gen) 2 M_PI); // Initialize randomly in a 10x10 area
}
}

void predict(double v, double omega, double dt, double alpha_1, double alpha_2, double alpha_3, double alpha_4) {
for (auto& particle : particles) {
particle.predict(v, omega, dt, alpha_1, alpha_2, alpha_3, alpha_4);
}
}

void updateWeights(double sensor_x, double sensor_y, const std::vector>& landmarks, double sensor_range, double sigma_range, double sigma_bearing) {
for (auto& particle : particles) {
particle.updateWeight(sensor_x, sensor_y, landmarks, sensor_range, sigma_range, sigma_bearing);
}
}

void resample() {
std::vector weights(num_particles);
for (int i = 0; i < num_particles; ++i) {
weights[i] = particles[i].weight;
}

// Normalize weights
double sum_weights = std::accumulate(weights.begin(), weights.end(), 0.0);
if (sum_weights > 0) {
for (int i = 0; i < num_particles; ++i) {
weights[i] /= sum_weights;
}
} else {
// Handle the case where all weights are zero (e.g., by resetting the filter)
std::random_device rd{};
std::mt19937 gen{rd()};
std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);
for (int i = 0; i < num_particles; ++i) {
particles[i] = Particle(dis(gen) 10, dis(gen) 10, dis(gen) 2 M_PI);
weights[i] = 1.0 / num_particles;
}
}

std::random_device rd{};
std::mt19937 gen{rd()};
std::uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0 / num_particles);

std::vector new_particles;
int index = static_cast(dis(gen) num_particles);
double beta = 0.0;

for (int i = 0; i < num_particles; ++i) {
beta += dis(gen) 2 std::max(weights.begin(), weights.end())[std::distance(weights.begin(), std::max_element(weights.begin(), weights.end()))];
while (beta > weights[index]) {
beta -= weights[index];
index = (index + 1) % num_particles;
}
new_particles.push_back(particles[index]);
}

particles = new_particles;
}

std::pair getBestEstimate() const {
double best_x = 0.0;
double best_y = 0.0;
double best_theta = 0.0;
double total_weight = 0.0;

for (const auto& particle : particles) {
best_x += particle.x particle.weight;
best_y += particle.y particle.weight;
best_theta += particle.theta particle.weight;
total_weight += particle.weight;
}

if (total_weight > 0) {
best_x /= total_weight;
best_y /= total_weight;
best_theta /= total_weight;
}

return {best_x, best_y};
}
};
```

3. Trong Node ROS chính:

```cpp
include
include
include
include particle_filter.h

ParticleFilter pf(1000); // 1000 particles

// Landmarks (example)
std::vector> landmarks = {
{2.0, 2.0},
{8.0, 3.0},
{5.0, 7.0}
};

double sensor_x, sensor_y; // Example sensor readings

void cmd_vel_callback(const geometry_msgs::Twist::ConstPtr& msg) {
double v = msg->linear.x;
double omega = msg->angular.z;
double dt = 0.1; // Example time step

pf.predict(v, omega, dt, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1); // Example noise parameters

// Simulate sensor data (replace with actual sensor readings)
sensor_x = v*dt + (rand() % 10 - 5)/10.0; // adding some noise
sensor_y = omega*dt + (rand() % 10 - 5)/10.0; // adding some noise

pf.updateWeights(sensor_x, sensor_y, landmarks, 1.0, 0.2, 0.2); // Example sensor parameters

pf.resample();

auto estimate = pf.getBestEstimate();
ROS_INFO(Estimated position: x=%f, y=%f, estimate.first, estimate.second);
}

int main(int argc, char*argv) {
ros::init(argc, argv, particle_filter_node);
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber cmd_vel_sub = n.subscribe(cmd_vel, 10, cmd_vel_callback);
ros::spin();
return 0;
}
```

Giải thích:

`Particle` class:

Đại diện cho một giả thuyết về vị trí robot. Bao gồm `x`, `y`, `theta` (hướng), và `weight` (mức độ tin cậy).

`predict` method:

Dự đoán vị trí mới của hạt dựa trên vận tốc, vận tốc góc, và thời gian. Thêm nhiễu vào quá trình chuyển động để mô phỏng sự không chắc chắn.

`updateWeight` method:

Tính toán trọng số của hạt dựa trên sự phù hợp giữa dự đoán và dữ liệu cảm biến.

`ParticleFilter` class:

Quản lý một tập hợp các hạt.

`predict` method (PF):

Gọi `predict` method của từng hạt.

`updateWeights` method (PF):

Gọi `updateWeight` method của từng hạt.

`resample` method:

Chọn lại các hạt dựa trên trọng số của chúng. Các hạt có trọng số cao hơn có nhiều khả năng được chọn hơn.

`getBestEstimate` method:

Trả về ước tính vị trí tốt nhất dựa trên trọng số của các hạt.

`main` function:

Khởi tạo ROS node, đăng ký subscriber cho topic `/cmd_vel`, và chạy particle filter.

Quan trọng:

Thay thế dữ liệu cảm biến giả lập:

Ví dụ trên sử dụng dữ liệu cảm biến giả lập. Bạn cần thay thế chúng bằng dữ liệu thực tế từ cảm biến của robot (ví dụ: LiDAR, camera).

Điều chỉnh tham số:

Các tham số như số lượng hạt, covariance, và noise parameters cần được điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất.

Xây dựng sensor model:

Ví dụ này sử dụng một sensor model rất đơn giản. Bạn cần xây dựng một sensor model phức tạp hơn để mô phỏng chính xác các đặc tính của cảm biến bạn đang sử dụng.

Map:

Để localization được chính xác bạn cần có map của môi trường. Bạn có thể sử dụng các package như `gmapping` hoặc `cartographer` để tạo map.

Global Localization:

Particle Filter có thể được sử dụng để global localization (xác định vị trí ban đầu của robot khi không có thông tin trước).

Lời khuyên cho giảng viên:

Bắt đầu với các ví dụ đơn giản và tăng dần độ phức tạp.
Khuyến khích sinh viên thử nghiệm với các tham số khác nhau để hiểu rõ hơn về cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống định vị.
Sử dụng các công cụ visualization như RViz để giúp sinh viên hiểu rõ hơn về cách hoạt động của các bộ lọc.
Giao các bài tập thực tế để sinh viên có thể áp dụng những kiến thức đã học vào giải quyết các vấn đề thực tế.
Hướng dẫn sinh viên đọc và nghiên cứu các bài báo khoa học để cập nhật những kiến thức mới nhất về Predictive Localization.

Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn. Chúc bạn thành công trong việc giảng dạy!

Contact seller Share

Comments