Einführung Software. Gerald Steinbauer Institut für Softwaretechnologie. Gerald Steinbauer. Konstruktion Mobiler Roboter, PR, WS10

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1 Konstruktion Mobiler Roboter Einführung Software Institut für Softwaretechnologie 1

2 Kontroll Paradigmen Selbstlokalisation vorhandene Software Agenda Robot Operating System (ROS) 2

3 Kontrollparadigmen drei grundsätzliche Paradigmen bestehen aus drei Bausteinen SENSE: Roboter nimmt seine Umgebung durch Sensoren wahr ACT: Roboter beeinflusst die Umgebung mit seinen Aktoren PLAN: Roboter plant auf Grund seiner Wahrnehmung die nächsten Aktionen, die zum Ziel führen 3

4 Kontrollparadigmen reaktives Paradigma SENSE-ACT deliberatives Paradigma SENSE-PLAN-ACT SENSE ACT hybrides Paradigma Synthese der beiden ersten Paradigmen SENSE PLAN ACT PLAN SENSE ACT 4

5 Reaktives Paradigma direkte Kopplung von Sensoren und Aktoren verwendet kein Speicher vergleichbar mit einem Reflex kein expliziertes Model der Welt Das beste Model der Welt ist die Welt selbst. Rodney Brooks, MIT Subsumption Architecture 5

6 Vorteile Reaktives Paradigma schnell, flexibel und einfach Nachteil keine komplexen Aufgaben lösbar, z.b. Problem bei Sackgasse 6

7 Sensoren Weltmodell Wissensbasis Entscheidungen Wissen Auftrag Aktoren Aktionen 7

8 Deliberatives Paradigma besitzt eine Planungs/Schlußfolgerungskomponete besitzt Speicher und ein internes Modell der Welt basiert auf abstrakter Beschreibung und Logik Vorteile längerfristige und komplexere Aufgaben können gelöst werden Nachteile aufwendig und langsam 8

9 Sensoren Weltmodell Wissensbasis Entscheidungen Wissen Auftrag Aktoren Aktionen 9

10 Hybrides Paradigma Synthese des reaktiven und des deliberativen Paradigm Vorteile reagiert schnell wo es nötig ist (z.b. Hindernisvermeidung) i id plant längere Ketten von Aktionen als Lösung komplexer Aufgaben (z.b. Lieferung von Gütern) 10

11 Sensoren Weltmodell Wissensbasis Entscheidungen Wissen Auftrag Aktoren Aktionen 11

12 Organisation Roboter Software I Sensors World Model Knowledge Base Decision Making Knowledge Task Actuators Actions Hardware Layer 12

13 Organisation Roboter Software II Sensors World Model Knowledge Base Decision Making Knowledge Task Actuators Actions Continuous Layer 13

14 Organisation Roboter Software III Sensors World Model Knowledge Base Decision Making Knowledge Task Actuators Actions Abstract Layer 14

15 Organisation Roboter Software IV Planner Knowledge Base Plan Executor Abstract Layer World Model Behavior Engine Continuous Layer Laser Rangefinder Camera IMU Robot Drive Hardware Layer 15

16 Selbstlokalisation fundamentales Problem in der Robotik Bestimmung der Position des Roboters in Relation zu seiner Umgebung Pose = Position + Orientierung Indoor ein 3 dimensionales i Problem (x,y,θ) Outdoor ein 6 dimensionales Problem (x,y,z,φ,θ,ψ) Probleme Sensorungenauigkeiten Mehrdeutigkeiten mehrfache Hypothesen 16

17 Pose Tracking Lokalisierungsarten Verfolgung einer bekannten Position einfach zu lösen für bestimmte Aufgaben ausreichend Kalman-Filter Globale Lokalisierung löst das kidnapped robot Problem aufwendiger zu lösen generelle Lösung Partikelfilter 17

18 Geschlossene Darstellung der Unsicherheit 18

19 Prinzip Partikel Filter (1-dimensional) allgemeines Partikel: <x,y,θ,w> Sebastian Thrun 19

20 Karte & Abstandsmessung Uni Freiburg 20

21 Robot Operating System (ROS) Framework für die Entwicklung von Roboter Software soll OS-like Funktionalität bieten ursprünglich entwickelt von Stanford AI Lab (SAIL) mittlereile führend weiter entwickelt von Willow Garage Open Source Plafform verwendet von alle führenden Robotik- Labs bietet viel Funktionalität auf allen Level 21

22 (Einige) Unterstützte Plattformen 22

23 Peer-To-Peer P Prinzipien von ROS viele eigenständige Prozesse und verschiedene Hosts Multi-Lingual Kommunikation basiert auf XML-RPC unterstützt C++, Phyton, Octave, LISP definierte Datentypen, Interface Definition Language (IDL) Tool-Based Linux Philosophie mit vielen kleinen Bausteinen Thin Funktionalität in viele Stand-Alone Libraries verpackt, auch 3rd Party eigenes Build-System unterstützt Open-Source 23

24 Bausteine von ROS a node is an executable that uses ROS to communicate with other nodes and does computation messages are ROS data type used when subscribing or publishing to a topic nodes can publish messages to a topic as well subscribe to a topic to receive messages (many-to-many communication) a service is a node with one defined input and one defined output message type Co oncept: Comp putation Grap ph the master is a node that is the name service for ROS it helps nodes find each other nodes rosout is the decentralized ROS equivalent of stdout/stderr the parameter server provides and manages parameter across the network roscore is Master + rosout + parameter server Basic Infra astructure 24

25 Computation Graph robot laser imu map localization planner 25

26 Organisation in ROS a package is an organization unit in ROS the goal is to provide functionality it can contain a node, a library, data, configurations a manifests provide metadata about a package, including its license information and dependencies, as well as languagespecific information such as compiler flags. stacks are collections of packages that provide aggregate functionality, such as a "navigation stack" stack manifests provide data about a stack, including its license information and its dependencies on other stacks a bag is a file format in ROS for storing ROS message data 26

27 Naming in ROS hierarchische h Namenstruktur verwendet für alle Ressourcen nodes parameter topics services nodes haben einen Namespace /node_name/topic_name /t parameter sind auch hirarchisch strukturiert /p3at/odometry/frequency können wie das Linux Dateisystem verwendet werden (relativ, global) 27

28 Tools in ROS rxgraph display a visualization of a ROS computation graph client library supports the development of nodes allows easy access to topics, paramter, C++ & Phyton rviz is a 3d visualization tool it is online configurable and is able to display sensor data, point clouds, paths, coordinate systems ROS is able to record and playback all topics in an transparent way and in the proper timing 28

29 Features in ROS Koordinatentransformation t ti mit tf Verwalten verschiedener Referensysteme automatische Umrechnung vereinheitlichte Datentypen für ähnliche Sensoren oder Aktoren z.b. point clouds für Laser Scanner Daten z.b. velocity_command für Pioneer Remote Access von anderen Rechnern transparentes Netzwerk 29

30 Driver in ROS ROS verfügt über eine große Menge von Standard- d Nodes für Roboter und Sensoren Pioneer Roboter Familie Forbot Sick Laser Scanner Familie Hokuyo Laser Scanner GPS (NMEA) Xsense IMU Katana Arm Firewire Cameras 30

31 Mapping (gmapping) Funktionalität in ROS basiert auf der freien gmapping Implementierung einfaches Erstellen von 2d Karten Navigation kompletter navigation stack ermöglicht Autonomes Fahren Organisation von Verhalten Standard Templates für Verhalten (actionlib) Entscheidungsfindung Finite State Machine (SMACH ) 31

32 Installation auf Ubuntu ROS unterstützt tüt t voll Ubuntu eigenes Notebook hat Vorteile Ausprobieren abseits von Roboter und Lab Remote Access auf Roboter funktioniert am besten mit Ubuntu Installation mit SVN bevorzugt (Alternative Ubuntu Packages) Step-by-Step Anleitung im Netz Bootstrap System zusätzliche Packages könne einfach nach installiert (kompiliert) werden 32

33 ROS Navigation Video 33

34 Praktische Beispiele folgen bei der Praktischen Einführung 34

35 Empfohlene Literatur Murphy: Introduction ti to AI Robotics Thrun, Fox, Burgard: Probabilistic Robotics ROS Wiki (http://www.ros.org) ROS Tutorials Robotics Wiki am IST (http://www.ist.tugraz.at/robotics) PDFs zum download auf der Praktikums-Webseite 35

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