forked from p-robotics-hub/burger_war_dev
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seigot edited this page Nov 7, 2021
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27 revisions
p-robotics-hub/burger_war_devが提供するロボコン競技に向けて開発した機能について記載する。
対象リポジトリ
- 前提条件
- 設計思想
- 全体設計
- 特に工夫しているポイント
- 自動評価
- 今後の課題
本リポジトリに実装している機能は以下を前提としている。
- 開発環境:ubuntu18.04/ROS melodic環境
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rulebook記載のルール下で勝利する事を目的としている
- burger war ルール
- フィールド
- ターゲット
- 相手背後 : 5ポイント
- 相手左右 : 3ポイント
- フィールド :1ポイント
これらの前提が変更になった場合、変更内容に応じてバージョンアップが必要となる。
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競技の性質上、単位時間当たりの得失点差を最大化することが重要だと考えている。
- やや分かりづらい表現になっているが、「得失点差=得点-失点」を指しており、得点を増やしつつ失点を減らしたいという意味で使っている。
- 得点を増やすため、走行機能の向上によりフィールドのターゲットからの得点効率化を図る。
- 失点を減らすため、敵からの攻撃を回避する機能を実装している。また、ただ回避するだけでなく隙があれば相手背後、左右のターゲットからの得点を図る。
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今後のルール変更に備えて、システムとしてなるべく変更容易性を担保するように努めている。
基本機能である以下もなるべくこの思想で実装している。- 起動処理
- 走行
- 敵機検出
- 安定化
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起動処理
- seigoRun2.pyのinit()が該当する
- 初期化
- ゲーム状態の管理
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走行
- 自律走行アルゴリズム
- パラメータ
- 地図
- ルート
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敵機検出
- LIDARによる敵検出(obstacle detector)
- お見合い対策
- 画像処理
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安定化
- 衝突回避
- 走行ルート選択効率化
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memo
■入力
tf: 自己位置
enemy_position: 敵っぽいものの座標情報(LIDARから点群を取得して、そこから敵位置)
scan: LIDARの点群(前方の障害物衝突回避の為)
■出力
move base
- LIDAR,障害物のコストマップ
- コストマップから経路を引く global plannerはこちら/open source
- どんな速度、角速度を出すか local plannerはこちら/
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- いわゆるmain node。戦略を司る。
- Subscribe topic (IN)
- /tf: 座標情報
- /scan: Lidar
- /move_base/status: move_baseを使った移動が完了したかどうかの情報
- /enemy_position: 敵位置
- Publish topic (OUT)
- /move_base/goal: 移動先座標を指定(BASIC状態)
- /move_base/cancel: move_baseを使った移動をcancelする(DEFENCE/ATTACK/ESCAPE状態)
- /cmd_vel: 移動量を直接指定(DEFENCE/ATTACK/ESCAPE状態)
- 状態遷移
- BASIC: 敵を見つけていない場合、もしくは遠い場合。
- DEFENCE: 敵が近くにいて、得点が勝っている場合。
- ATTACK: 敵が近くにいて、得点が負けている場合。
- ESCAPE: 敵が近くにいて、得点が負けている場合。
- ATTACKかESCAPEかはrosparam(enable_escape_approach)で決める
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- move_baseのlocal planner pluginとして実装されている
- defaultで使用されるOSSのlocal plannerは、大きく迂回してしまう課題があったため、 global plannerが生成する経路に比較的忠実に沿って動くlocal plannerを自作した
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- obstacle_trackerが検出した障害物から、既知の障害物を除いて敵っぽい物体を選別
- Subscribe topic (IN)
- /obstacles: obstacle_tracker nodeが検出した障害物
- Publish topic (OUT)
- /enemy_position: 敵の位置情報
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