(TurtleBot3)把持する(自動把持)
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[[Tutorial using ROS for ver.3]]
* TurtleBot3による把持(自動把持)の実行 [#e93a5390]
このサンプルは、物体の自動把持を行うシンプルなサンプルで...
TurtleBot3にはOpenManipulatorが付いています。
darknet_ros(YOLO)による物体認識や、Point Cloudデータを使...
またYOLOによる物体認識を行うため、Ubuntu環境にCUDAをイン...
CUDAをインストールしなくともCPUを使用して動かすことは可能...
操作の概略は以下の通りです。
+ キー操作でTurtleBot3を物体の手前まで移動する。
+ なるべくカラー画像の中心付近に把持対象が映るようにTurtl...
+ 番号を入力し把持する物体を指定する。
上記の操作を行うと、TurtleBot3は以下のような流れで物体の...
+ darknet_ros(YOLO)が、カラー画像を使用して物体認識を行う。
+ カラー画像とPoint Cloud情報を使用して、物体の3次元座標...
+ 算出した3次元座標の位置を把持する。
Open Manipulatorの仕様は、[[こちら>http://emanual.robotis...
カメラの仕様は、[[こちら>https://www.stereolabs.com/zed-m...
** Ubuntu環境の構築 [#c709f1fe]
本サンプルでは darknet_ros(YOLO)をUbuntu環境にインストー...
まずはrosを使用しない[[通常のdarknet>https://github.com/p...
手順は以下の通り
+ CUDAを使用する場合は、NVIDIAドライバをインストールしま...
+ CUDAを使用する場合は、[[こちら>https://developer.nvidia...
(詳細は各自のPCやNVIDIAドライバの環境に合わせて行ってく...
+darknet_rosを git cloneする。~
動作確認済みのコミットをチェックアウトします。
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone --recursive https://github.com/leggedrobotic...
$ cd darknet_ros
$ git checkout 1027a280
+CUDAを使用する場合は、darknet_ros/darknet/Makefileを修正...
+darknet_rosをインストールする。
$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
※GPUとCUDAの組み合わせによっては、catkin_make時に"Unsuppo...
その場合は、darknet_rosのCMakeLists.txtのcompute_30に関わ...
※例えば NVIDIA Tesla T4の場合は、compute_30の行は削除し、...
** 起動手順 [#bc27b1e9]
まずUbuntu側を起動します。その後 Windows側を起動してくだ...
*** Ubuntu側の起動手順 [#l39593fd]
新しいターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。
$ roslaunch sigverse_turtlebot3_open_manipulator graspin...
*** Windows側の起動手順 [#df821e14]
[[こちら>Tutorial using ROS for ver.3#open_scene]]を参考...
** 実行 [#sd88b953]
Ubuntu側の grasping_auto という名前のターミナル上でキー操...
※操作方法の詳細はターミナルの表示を確認してください。
※画像処理負荷が高いため、ロボットのカメラ画像送信間隔は10...
(もしも送信間隔を短くしたい場合は、turtlebot3_with_open_...
終了する際は、Unity側を停止させてからROS側を終了してくだ...
Ubuntu側(細部は最新版とは異なる場合があります)
#ref(TurtleBot3GraspAutoUbuntu.png)
Windows側(細部は最新版とは異なる場合があります)
#ref(TurtleBot3GraspAutoWindows.png)
Windows側 ("clock"を把持した)(細部は最新版とは異なる場合...
#ref(TurtleBot3GraspAutoWindowsGrasping.png)
----
''参考動画''
(GPUを使用していないので物体認識速度は遅いです)
#youtube(eZgu1bO7KMM)
End:
[[Tutorial using ROS for ver.3]]
* TurtleBot3による把持(自動把持)の実行 [#e93a5390]
このサンプルは、物体の自動把持を行うシンプルなサンプルで...
TurtleBot3にはOpenManipulatorが付いています。
darknet_ros(YOLO)による物体認識や、Point Cloudデータを使...
またYOLOによる物体認識を行うため、Ubuntu環境にCUDAをイン...
CUDAをインストールしなくともCPUを使用して動かすことは可能...
操作の概略は以下の通りです。
+ キー操作でTurtleBot3を物体の手前まで移動する。
+ なるべくカラー画像の中心付近に把持対象が映るようにTurtl...
+ 番号を入力し把持する物体を指定する。
上記の操作を行うと、TurtleBot3は以下のような流れで物体の...
+ darknet_ros(YOLO)が、カラー画像を使用して物体認識を行う。
+ カラー画像とPoint Cloud情報を使用して、物体の3次元座標...
+ 算出した3次元座標の位置を把持する。
Open Manipulatorの仕様は、[[こちら>http://emanual.robotis...
カメラの仕様は、[[こちら>https://www.stereolabs.com/zed-m...
** Ubuntu環境の構築 [#c709f1fe]
本サンプルでは darknet_ros(YOLO)をUbuntu環境にインストー...
まずはrosを使用しない[[通常のdarknet>https://github.com/p...
手順は以下の通り
+ CUDAを使用する場合は、NVIDIAドライバをインストールしま...
+ CUDAを使用する場合は、[[こちら>https://developer.nvidia...
(詳細は各自のPCやNVIDIAドライバの環境に合わせて行ってく...
+darknet_rosを git cloneする。~
動作確認済みのコミットをチェックアウトします。
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone --recursive https://github.com/leggedrobotic...
$ cd darknet_ros
$ git checkout 1027a280
+CUDAを使用する場合は、darknet_ros/darknet/Makefileを修正...
+darknet_rosをインストールする。
$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
※GPUとCUDAの組み合わせによっては、catkin_make時に"Unsuppo...
その場合は、darknet_rosのCMakeLists.txtのcompute_30に関わ...
※例えば NVIDIA Tesla T4の場合は、compute_30の行は削除し、...
** 起動手順 [#bc27b1e9]
まずUbuntu側を起動します。その後 Windows側を起動してくだ...
*** Ubuntu側の起動手順 [#l39593fd]
新しいターミナルを開き、以下のコマンドを実行します。
$ roslaunch sigverse_turtlebot3_open_manipulator graspin...
*** Windows側の起動手順 [#df821e14]
[[こちら>Tutorial using ROS for ver.3#open_scene]]を参考...
** 実行 [#sd88b953]
Ubuntu側の grasping_auto という名前のターミナル上でキー操...
※操作方法の詳細はターミナルの表示を確認してください。
※画像処理負荷が高いため、ロボットのカメラ画像送信間隔は10...
(もしも送信間隔を短くしたい場合は、turtlebot3_with_open_...
終了する際は、Unity側を停止させてからROS側を終了してくだ...
Ubuntu側(細部は最新版とは異なる場合があります)
#ref(TurtleBot3GraspAutoUbuntu.png)
Windows側(細部は最新版とは異なる場合があります)
#ref(TurtleBot3GraspAutoWindows.png)
Windows側 ("clock"を把持した)(細部は最新版とは異なる場合...
#ref(TurtleBot3GraspAutoWindowsGrasping.png)
----
''参考動画''
(GPUを使用していないので物体認識速度は遅いです)
#youtube(eZgu1bO7KMM)
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