Tuyển dụng Check with seller Hồ Chí Minh => Cần gấp giảng viên lập trình robot dạy về lập trình robot với ROS Human-Robot Interac

Chào bạn,

Tôi hiểu rằng bạn đang cần gấp một giảng viên lập trình robot có kinh nghiệm trong lĩnh vực ROS (Robot Operating System) và Human-Robot Interaction (HRI). Để giúp bạn trong thời gian tìm kiếm, một về cách lập trình robot với ROS trong ngữ cảnh HRI. Hướng dẫn này sẽ bao gồm các kiến thức nền tảng, các công cụ cần thiết và các bước thực hiện cụ thể để xây dựng một ứng dụng HRI cơ bản sử dụng ROS.

HƯỚNG DẪN CHI TIẾT LẬP TRÌNH ROBOT VỚI ROS CHO HUMAN-ROBOT INTERACTION

I. KIẾN THỨC NỀN TẢNG

Trước khi bắt đầu, bạn cần nắm vững các kiến thức sau:

1. Robot Operating System (ROS):

Khái niệm:

ROS là một framework mã nguồn mở để phát triển phần mềm robot. Nó cung cấp các công cụ và thư viện để đơn giản hóa việc xây dựng các hệ thống robot phức tạp.

Kiến trúc:

Nắm vững kiến trúc của ROS, bao gồm:
Nodes: Các tiến trình thực thi các chức năng cụ thể.
Topics: Kênh giao tiếp cho phép các nodes trao đổi thông tin.
Services: Mô hình yêu cầu-phản hồi cho phép các nodes gọi các chức năng của nhau.
Messages: Định dạng dữ liệu được trao đổi giữa các nodes.
Parameters: Các biến cấu hình có thể được thay đổi trong quá trình chạy.

Công cụ:

Làm quen với các công cụ quan trọng của ROS:
`roscore`: Khởi động ROS master, quản lý giao tiếp giữa các nodes.
`rosrun`: Chạy một node cụ thể.
`rosnode`: Kiểm tra và quản lý các nodes đang chạy.
`rostopic`: Theo dõi và xuất bản dữ liệu trên các topics.
`rosservice`: Gọi và kiểm tra các services.
`rqt`: Một giao diện đồ họa cho phép bạn quan sát và tương tác với hệ thống ROS.

2. Ngôn ngữ lập trình:

Python:

Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong ROS, dễ học và có nhiều thư viện hỗ trợ.

C++:

Sử dụng khi cần hiệu năng cao, đặc biệt trong các tác vụ xử lý ảnh và điều khiển robot.

3. Human-Robot Interaction (HRI):

Khái niệm:

HRI là lĩnh vực nghiên cứu về tương tác giữa con người và robot.

Các khía cạnh:

Tìm hiểu các khía cạnh quan trọng của HRI:
Giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP).
Nhận dạng giọng nói (Speech Recognition).
Nhận dạng khuôn mặt (Facial Recognition).
Theo dõi ánh mắt (Eye Tracking).
Cử chỉ (Gesture Recognition).
Biểu cảm (Emotion Recognition).
Thiết kế giao diện (Interface Design).
An toàn (Safety).
Chấp nhận (Acceptance).

II. CÔNG CỤ CẦN THIẾT

1. Phần mềm:

Hệ điều hành:

Ubuntu (phiên bản LTS được khuyến nghị).

ROS Distribution:

Phiên bản ROS phù hợp với phiên bản Ubuntu của bạn (ví dụ: ROS Noetic Ninjemys cho Ubuntu 20.04).

IDE (Integrated Development Environment):

VS Code, PyCharm, Eclipse.

Gazebo:

Trình mô phỏng robot 3D.

RVIZ:

Công cụ trực quan hóa dữ liệu ROS.

2. Phần cứng (tùy chọn):

Robot:

Robot thật hoặc robot mô phỏng.

Cảm biến:

Camera, microphone, cảm biến khoảng cách, cảm biến lực.

Thiết bị đầu vào:

Bàn phím, chuột, màn hình cảm ứng, gamepad.

Loa:

Để robot có thể giao tiếp bằng giọng nói.

III. CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

các bước để xây dựng một ứng dụng HRI cơ bản với ROS, ví dụ: một robot có thể chào hỏi người dùng khi nhận diện khuôn mặt:

1. Cài đặt ROS:

Làm theo hướng dẫn chính thức của ROS để cài đặt ROS trên Ubuntu: [http://wiki.ros.org/Installation](http://wiki.ros.org/Installation)
Đảm bảo rằng bạn đã cài đặt đúng phiên bản ROS và đã cấu hình môi trường làm việc.

2. Tạo Workspace:

Tạo một workspace ROS để chứa các package của bạn:

```bash
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash
```

3. Tạo Package:

Tạo một package ROS cho ứng dụng HRI của bạn:

```bash
cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg hri_example rospy roscpp sensor_msgs std_msgs cv_bridge
```

Trong đó:
`hri_example`: Tên package.
`rospy`: Thư viện Python cho ROS.
`roscpp`: Thư viện C++ cho ROS.
`sensor_msgs`: Các định nghĩa message cho cảm biến.
`std_msgs`: Các định nghĩa message chuẩn.
`cv_bridge`: Thư viện để chuyển đổi giữa hình ảnh OpenCV và message ROS.

4. Viết Node Nhận Diện Khuôn Mặt:

Tạo một node Python để nhận diện khuôn mặt bằng OpenCV.
Sử dụng camera để thu thập hình ảnh.
Sử dụng các thuật toán nhận diện khuôn mặt (ví dụ: Haar Cascade Classifier) để phát hiện khuôn mặt trong hình ảnh.
Xuất bản thông tin về khuôn mặt (ví dụ: vị trí, kích thước) lên một topic ROS.

```python
!/usr/bin/env python
import rospy
import cv2
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
from std_msgs.msg import String

class FaceDetector:
def __init__(self):
rospy.init_node(face_detector, anonymous=True)
self.bridge = CvBridge()
self.image_sub = rospy.Subscriber(/camera/image_raw, Image, self.callback) Thay /camera/image_raw bằng topic hình ảnh của bạn
self.face_pub = rospy.Publisher(/hri_example/face_detected, String, queue_size=10)
self.face_cascade = cv2.CascadeClassifier(/usr/share/opencv4/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml) Đường dẫn tới file Haar Cascade

def callback(self, data):
try:
cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(data, bgr8)
except CvBridgeError as e:
print(e)

gray = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = self.face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

if len(faces) > 0:
rospy.loginfo(Face detected!)
self.face_pub.publish(Face detected) Xuất bản thông báo Face detected
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(cv_image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

cv2.imshow(Image window, cv_image)
cv2.waitKey(3)

if __name__ == __main__:
try:
face_detector = FaceDetector()
rospy.spin()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```

Lưu ý:

Thay `/camera/image_raw` bằng topic hình ảnh từ camera của bạn.
Đảm bảo bạn có file `haarcascade_frontalface_default.xml` trong thư mục `/usr/share/opencv4/haarcascades/`. Nếu không, bạn cần tải nó từ OpenCV và đặt đúng đường dẫn.
Chạy lệnh `sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv` để cài đặt OpenCV.

5. Viết Node Phản Hồi:

Tạo một node Python để nhận thông tin về khuôn mặt từ topic và thực hiện hành động phản hồi (ví dụ: chào hỏi).
Sử dụng thư viện `rospy` để đăng ký vào topic `/hri_example/face_detected`.
Khi nhận được thông báo Face detected, phát ra một câu chào.

```python
!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

class ResponseNode:
def __init__(self):
rospy.init_node(response_node, anonymous=True)
self.face_sub = rospy.Subscriber(/hri_example/face_detected, String, self.callback)
self.speech_pub = rospy.Publisher(/hri_example/speech, String, queue_size=10) Topic để xuất bản câu chào

def callback(self, data):
if data.data == Face detected:
rospy.loginfo(Saying hello!)
self.speech_pub.publish(Hello there!) Xuất bản câu chào

if __name__ == __main__:
try:
response_node = ResponseNode()
rospy.spin()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```

6. Viết Node Phát Giọng Nói (Text-to-Speech):

Tạo một node Python để chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech - TTS).
Sử dụng một thư viện TTS (ví dụ: `gTTS`, `pyttsx3`) để chuyển văn bản thành âm thanh.
Phát âm thanh bằng loa của robot.

```python
!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String
import os

class SpeechNode:
def __init__(self):
rospy.init_node(speech_node, anonymous=True)
self.speech_sub = rospy.Subscriber(/hri_example/speech, String, self.callback)

def callback(self, data):
rospy.loginfo(Saying: %s, data.data)
Sử dụng gTTS (Google Text-to-Speech)
command = gtts-cli --lang vi + data.data + -o temp.mp3 && mpg321 temp.mp3 Thay vi bằng en nếu bạn muốn tiếng Anh
os.system(command)

if __name__ == __main__:
try:
speech_node = SpeechNode()
rospy.spin()
except rospy.ROSInterruptException:
pass
```

Lưu ý:

Bạn cần cài đặt `gTTS` và `mpg321`: `sudo apt-get install gtts-cli mpg321`.
Bạn có thể sử dụng các thư viện TTS khác như `pyttsx3` nếu muốn.

7. Tạo Launch File:

Tạo một file launch để khởi động tất cả các nodes cùng một lúc.

```xml












```

Lưu file này với tên `hri_example.launch` trong thư mục `launch` của package `hri_example`.

8. Chạy Ứng Dụng:

Chạy file launch để khởi động tất cả các nodes:

```bash
roslaunch hri_example hri_example.launch
```

Đảm bảo rằng camera của bạn đang hoạt động và ROS có thể truy cập vào nó.

IV. MỞ RỘNG VÀ NÂNG CAO

Sau khi đã xây dựng được ứng dụng HRI cơ bản, bạn có thể mở rộng và nâng cao nó bằng cách:

Sử dụng các thuật toán nhận diện khuôn mặt tiên tiến hơn:

Thay vì Haar Cascade Classifier, bạn có thể sử dụng các thuật toán deep learning để cải thiện độ chính xác.

Thêm nhận dạng giọng nói:

Cho phép người dùng giao tiếp với robot bằng giọng nói.

Thêm biểu cảm:

Lập trình cho robot thể hiện cảm xúc thông qua cử chỉ, ánh mắt hoặc giọng nói.

Tích hợp với các dịch vụ đám mây:

Sử dụng các dịch vụ đám mây để xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhận diện hình ảnh.

Thiết kế giao diện người dùng:

Tạo một giao diện đồ họa để người dùng có thể tương tác với robot một cách dễ dàng.

Sử dụng robot thật:

Triển khai ứng dụng trên một robot thật để trải nghiệm tương tác thực tế.

V. LƯU Ý QUAN TRỌNG

An toàn:

Luôn đặt an toàn lên hàng đầu khi làm việc với robot. Đảm bảo rằng robot không gây nguy hiểm cho người dùng hoặc môi trường xung quanh.

Đạo đức:

Cân nhắc các vấn đề đạo đức liên quan đến HRI, ví dụ: quyền riêng tư, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Kiến thức liên tục:

HRI là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng. Hãy luôn cập nhật kiến thức và kỹ năng của bạn để theo kịp những tiến bộ mới nhất.

KẾT LUẬN

Hướng dẫn này cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách lập trình robot với ROS cho Human-Robot Interaction. Hy vọng rằng nó sẽ giúp bạn bắt đầu hành trình khám phá thế giới thú vị của HRI. Chúc bạn thành công!

Nếu bạn cần thêm thông tin chi tiết hoặc có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại hỏi. Tôi sẽ cố gắng hết sức để hỗ trợ bạn.

Contact seller Share

Comments