Tuyển dụng Check with seller Hải Phòng => Cần giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Collaborative Navigation

Tuyển dụng giáo viên ngành giáo dục Hải Phòng => Thông tin tuyển dụng, Tôi sẽ đóng vai một giảng viên lập trình robot và cung cấp cho bạn về lập trình robot với ROS (Robot Operating System) Collaborative Navigation.

Mục tiêu:

Hiểu rõ khái niệm và kiến trúc của ROS Collaborative Navigation.
Cài đặt và cấu hình môi trường ROS.
Xây dựng và chạy một hệ thống Collaborative Navigation đơn giản với nhiều robot.

Đối tượng:

Người có kiến thức cơ bản về lập trình (ưu tiên Python hoặc C++).
Người mới làm quen với ROS hoặc đã có kinh nghiệm cơ bản.
Người muốn tìm hiểu về điều khiển và phối hợp nhiều robot trong môi trường ROS.

Cấu trúc hướng dẫn:

1. Giới thiệu về ROS và Collaborative Navigation

2. Cài đặt và cấu hình ROS

3. Xây dựng môi trường mô phỏng (Gazebo)

4. Thiết lập bản đồ và localization

5. Điều khiển robot di chuyển độc lập

6. Giao tiếp và phối hợp giữa các robot

7. Giải quyết xung đột và tránh va chạm

8. Ví dụ nâng cao: điều khiển nhóm robot thực hiện nhiệm vụ chung

9. Tài liệu tham khảo và bài tập

1. Giới thiệu về ROS và Collaborative Navigation

ROS là gì?

ROS (Robot Operating System) không phải là một hệ điều hành thực sự, mà là một framework phần mềm linh hoạt để viết phần mềm robot. Nó cung cấp các công cụ và thư viện để:
Giao tiếp giữa các tiến trình (nodes) bằng cách sử dụng cơ chế publish/subscribe, services và actions.
Quản lý phần cứng và driver.
Mô phỏng robot và môi trường.
Trực quan hóa dữ liệu.

Tại sao cần Collaborative Navigation?

Trong nhiều ứng dụng thực tế, việc sử dụng một robot duy nhất có thể không hiệu quả hoặc không khả thi. Ví dụ:
Tìm kiếm và cứu hộ trong khu vực rộng lớn.
Vận chuyển hàng hóa trong kho.
Khảo sát môi trường phức tạp.
Collaborative Navigation cho phép nhiều robot cùng nhau thực hiện một nhiệm vụ, chia sẻ thông tin và phối hợp hành động để đạt được mục tiêu chung.

Các thành phần chính trong ROS Collaborative Navigation:

Nodes:

Các tiến trình độc lập thực hiện các chức năng cụ thể (ví dụ: cảm biến, điều khiển, lập kế hoạch).

Topics:

Kênh giao tiếp publish/subscribe để các nodes trao đổi dữ liệu (ví dụ: thông tin cảm biến, lệnh điều khiển).

Services:

Cơ chế yêu cầu/phản hồi cho phép các nodes yêu cầu dịch vụ từ các nodes khác (ví dụ: lập kế hoạch đường đi).

Actions:

Cơ chế tương tự như services, nhưng phù hợp cho các tác vụ kéo dài và có phản hồi theo thời gian thực (ví dụ: điều khiển robot đến một vị trí).

Parameter Server:

Lưu trữ các tham số cấu hình cho các nodes.

TF (Transform Library):

Quản lý các hệ tọa độ và chuyển đổi giữa chúng.

2. Cài đặt và cấu hình ROS

Chọn phiên bản ROS:

ROS Noetic Ninjemys (khuyến nghị cho Ubuntu 20.04).
ROS 2 Foxy Fitzroy (phiên bản ROS mới hơn, có nhiều cải tiến về kiến trúc và hiệu suất).

Cài đặt ROS:

Sử dụng hướng dẫn cài đặt chính thức của ROS:
[http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu](http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu) (ROS Noetic)
[https://docs.ros.org/en/foxy/Installation.html](https://docs.ros.org/en/foxy/Installation.html) (ROS 2 Foxy)
Các bước cài đặt cơ bản:
1. Cấu hình sources.list của Ubuntu.
2. Thiết lập keys.
3. Cài đặt các gói ROS.
4. Khởi tạo rosdep.
5. Thiết lập môi trường ROS.

Tạo Workspace:

Tạo một thư mục workspace để chứa các gói ROS của bạn:
```bash
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash
```
(Đối với ROS 2, sử dụng `colcon build` thay vì `catkin_make`).

Kiểm tra cài đặt:

Chạy thử một ví dụ đơn giản:
```bash
roscore
rosrun turtlesim turtlesim_node
rosrun turtlesim turtle_teleop_key
```

3. Xây dựng môi trường mô phỏng (Gazebo)

Cài đặt Gazebo:

Gazebo là một trình mô phỏng robot 3D mạnh mẽ, tích hợp tốt với ROS.
Cài đặt Gazebo bằng lệnh:
```bash
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-gazebo-ros-pkgs ros-noetic-gazebo-ros-control
```
(Thay `ros-noetic` bằng phiên bản ROS bạn đang sử dụng).

Tạo môi trường Gazebo:

Bạn có thể sử dụng các môi trường có sẵn hoặc tạo môi trường riêng.
Để tạo môi trường riêng, bạn cần tạo một file SDF (Simulation Description Format) mô tả môi trường, robot và các vật thể khác.
Ví dụ đơn giản:
```xml




model://ground_plane


model://sun


0 0 0.5 0 0 0




0.3
0.2






0.3
0.2




10

1
1
1






```

Khởi chạy Gazebo:

Tạo một launch file ROS để khởi chạy Gazebo với môi trường và robot của bạn.
Ví dụ:
```xml











```
Chạy launch file:
```bash
roslaunch my_robot_description spawn_gazebo.launch
```

4. Thiết lập bản đồ và localization

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):

SLAM là quá trình đồng thời xây dựng bản đồ môi trường và xác định vị trí của robot trong bản đồ đó.
Có nhiều thuật toán SLAM khác nhau, ví dụ như Gmapping, Hector SLAM, Cartographer.

Gmapping:

Gmapping là một thuật toán SLAM phổ biến, sử dụng laser scanner để xây dựng bản đồ 2D.
Cài đặt Gmapping:
```bash
sudo apt install ros-noetic-gmapping
```
Sử dụng Gmapping:
1. Khởi chạy Gazebo với robot có laser scanner.
2. Khởi chạy Gmapping node.
3. Điều khiển robot di chuyển trong môi trường để xây dựng bản đồ.
4. Lưu bản đồ.

Localization:

Sau khi có bản đồ, localization là quá trình xác định vị trí của robot trong bản đồ đó.

AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization):

AMCL là một thuật toán localization phổ biến, sử dụng Monte Carlo Localization (MCL) để ước lượng vị trí của robot.
Cài đặt AMCL:
```bash
sudo apt install ros-noetic-amcl
```
Sử dụng AMCL:
1. Khởi chạy Gazebo với robot có laser scanner.
2. Khởi chạy AMCL node, cung cấp bản đồ và thông tin về laser scanner.
3. AMCL sẽ ước lượng vị trí của robot dựa trên dữ liệu laser scanner và bản đồ.

5. Điều khiển robot di chuyển độc lập

Navigation Stack:

Navigation Stack là một bộ công cụ ROS cung cấp các chức năng để điều khiển robot di chuyển tự động trong môi trường.
Các thành phần chính của Navigation Stack:

Map Server:

Cung cấp bản đồ cho các thành phần khác.

Localization:

Xác định vị trí của robot trong bản đồ.

Global Planner:

Lập kế hoạch đường đi từ vị trí hiện tại đến mục tiêu, không xét đến chướng ngại vật cục bộ.

Local Planner:

Lập kế hoạch đường đi cục bộ, tránh chướng ngại vật và tuân theo đường đi toàn cục.

Recovery Behaviors:

Xử lý các tình huống robot bị mắc kẹt hoặc gặp lỗi.

Cấu hình Navigation Stack:

Bạn cần cấu hình các tham số cho Navigation Stack, ví dụ như kích thước robot, phạm vi cảm biến, tốc độ di chuyển, v.v.
Tạo các file cấu hình cho global planner, local planner, và AMCL.

Sử dụng Navigation Stack:

1. Khởi chạy Gazebo với robot có laser scanner.
2. Khởi chạy Map Server, AMCL, và Navigation Stack.
3. Sử dụng Rviz để đặt mục tiêu cho robot.
4. Navigation Stack sẽ tự động lập kế hoạch và điều khiển robot di chuyển đến mục tiêu.

6. Giao tiếp và phối hợp giữa các robot

ROS Topics:

Sử dụng ROS Topics để các robot trao đổi thông tin với nhau, ví dụ như vị trí, trạng thái, bản đồ, v.v.
Ví dụ:
Robot 1 publish vị trí của mình lên topic `/robot1/pose`.
Robot 2 subscribe topic `/robot1/pose` để biết vị trí của robot 1.

ROS Services:

Sử dụng ROS Services để các robot yêu cầu dịch vụ từ các robot khác, ví dụ như yêu cầu lập kế hoạch đường đi, yêu cầu giúp đỡ, v.v.
Ví dụ:
Robot 1 yêu cầu robot 2 lập kế hoạch đường đi đến một vị trí cụ thể.
Robot 2 thực hiện lập kế hoạch và trả về đường đi cho robot 1.

ROS Actions:

Sử dụng ROS Actions cho các tác vụ kéo dài và có phản hồi theo thời gian thực, ví dụ như điều khiển robot di chuyển đến một vị trí và báo cáo tiến độ.

7. Giải quyết xung đột và tránh va chạm

Centralized Coordination:

Một node trung tâm quản lý và điều phối tất cả các robot.
Ưu điểm: dễ triển khai và quản lý.
Nhược điểm: dễ bị lỗi đơn điểm và không mở rộng được.

Decentralized Coordination:

Các robot tự động phối hợp với nhau, không có node trung tâm.
Ưu điểm: linh hoạt, mở rộng tốt và chịu lỗi tốt.
Nhược điểm: phức tạp hơn trong việc triển khai và đảm bảo tính nhất quán.

Thuật toán tránh va chạm:

Velocity Obstacles (VO):

Tính toán các vận tốc mà robot cần tránh để không va chạm với các robot khác.

Reciprocal Velocity Obstacles (RVO):

Tương tự như VO, nhưng mỗi robot chịu trách nhiệm tránh va chạm với robot khác.

Social Forces:

Mô phỏng các lực tác động lên robot để chúng tránh va chạm và tuân theo các quy tắc xã hội.

8. Ví dụ nâng cao: điều khiển nhóm robot thực hiện nhiệm vụ chung

Tìm kiếm và cứu hộ:

Các robot cùng nhau tìm kiếm nạn nhân trong một khu vực rộng lớn.
Chia khu vực thành các vùng nhỏ và mỗi robot chịu trách nhiệm tìm kiếm trong một vùng.
Sử dụng ROS Topics để chia sẻ thông tin về vị trí của nạn nhân.

Vận chuyển hàng hóa trong kho:

Các robot cùng nhau vận chuyển hàng hóa từ các vị trí khác nhau đến một vị trí chung.
Phân công các robot vận chuyển các lô hàng khác nhau.
Sử dụng ROS Services để yêu cầu giúp đỡ khi cần thiết.

9. Tài liệu tham khảo và bài tập

Tài liệu tham khảo:

ROS Wiki: [http://wiki.ros.org/](http://wiki.ros.org/)
ROS Tutorials: [http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials](http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials)
Navigation Stack: [http://wiki.ros.org/navigation](http://wiki.ros.org/navigation)
Gazebo: [http://gazebosim.org/](http://gazebosim.org/)

Bài tập:

1. Tạo một môi trường Gazebo đơn giản với hai robot.
2. Điều khiển hai robot di chuyển đến hai vị trí khác nhau.
3. Cho hai robot tránh va chạm với nhau khi di chuyển.
4. Điều khiển hai robot cùng nhau vận chuyển một vật thể.
5. Nghiên cứu và triển khai một thuật toán tránh va chạm phức tạp hơn.

Lưu ý:

Đây là một hướng dẫn tổng quan và chi tiết về ROS Collaborative Navigation. Để thực sự làm chủ được kỹ năng này, bạn cần thực hành và thử nghiệm nhiều.
Hãy bắt đầu với các ví dụ đơn giản và dần dần tăng độ phức tạp.
Đừng ngại tìm kiếm sự giúp đỡ từ cộng đồng ROS khi gặp khó khăn.

Chúc bạn thành công trên con đường chinh phục lập trình robot với ROS Collaborative Navigation! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại hỏi nhé.

Contact seller Share

Comments