研究開発グループの酒井 (@neko_suki)です。
今回は、「Turtlebot3の実機を使ったSLAMとNavigationをAWS RoboMaker上でやってみた」という取り組みについて紹介します。
SLAMは、Simultaneous Localization and Mappingの略で、ロボットによる自己位置推定と地図作成を同時に行うことです。Navigationは、指定した目的地までロボットを移動させることです。
まずは、動画をご覧ください。
動画ではAWS RoboMakerのシミュレーションジョブ上で、Turtlebot3のNavigationを行うためのノードを起動します。 そして、シミュレーション上のrvizで目的地を設定します。 そうすると、Turtlebot3が自律走行していることが確認できます。
今回の記事では、この動作をどのように実現したのかをお伝えします。
なお、本内容は、ROS Japan UG #37 オンラインROS勉強会 で発表した内容をベースに執筆しております。 資料は SlideShare にアップロードしてあります。
- 取り組みのモチベーション
- 技術的に検討をしたポイント
- ①インターネット経由でSLAM/Navigationを動かすために必要なROSトピックを調べる
- SLAM に必要なROSトピックの確認
- turtlebot3_slam_gmapping がpublish/subscribeしているROSトピックの一覧
- Navigationに必要なROSトピックの確認
- Navigationに使用されているROSトピックの一覧
- 帯域の計測
- ②AWS RoboMaker上でSLAM/Navigationを動かす。
- ROS bag再生に対応したシミュレーションアプリケーションを作る
- ROS bag再生用のシミュレーションジョブの作成
- ①インターネット経由でSLAM/Navigationを動かすために必要なROSトピックを調べる
- まとめ