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File metadata and controls

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turtlebot3_autorace2023_team_ma_ah


model

dimension map

1) Line Tracking

line detecting and line control lane_following_gazebo


workflow

lane detection mode

  1. Bird eye view
  2. HSV filtering
  3. sliding window
  4. 왼쪽, 오른쪽 차선 구분
  5. 차선 각도 예외처리 && 오차값 생성
  6. 위 오차값을 이용한 조향각 PID 제어

2) Yolo detecting

YOLOv7 + TensorRT yolo


3) Mode Control

behavior planning using flexbe mode_control

https://www.youtube.com/watch?v=2PzjZ15FKa0

각각의 미션을 flexbe를 이용하여 서브 트리로 구현 하였음.

  1. 미션 1 신호등 인식
  2. 미션 2 갈림길
  3. 미션 3 장애물 회피
  4. 미션 4 주차
  5. 미션 5 정지바
  6. 미션 6 터널

Mission Driving

mission_map

Mission 1 - Traffic Light

Traffic light detect and control


mission1

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. 신호등 인식 state를 통해 green일 경우 종료
  2. 다음 표지판을 인식하기 전까지 lane control

Mission 2 - Cross Line

Cross traffic sign detect and control


mission2

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. 갈림길 시작 표지판 인식 state
  2. 왼, 오른쪽 표지판 인식 state
    1. 왼쪽 : 노랑 선 lane control
    2. 오른쪽 : 흰선 lane control
  3. stop 표지판 인식 state

Mission 3 - Obstacle Avoidence

Obstacle traffic sign detect and avoidence


mission3 https://youtube.com/shorts/rHxQUZukmhc?feature=shared

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. 장애물 표지판 인식 state
    1. 흰선 lane control
  2. 장애물 인식 state
  3. 휴리스틱한 장애물 회피
    1. pid 기반 각도 및 일정거리 이동
  4. 표지판 인식 state

Mission 4 - Parking

Parking traffic sign detect and parking


mission4 [parking ] https://youtube.com/shorts/lqK7hY0W3qg?feature=shared

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. 주차 표지판 인식 state
    1. 노랑선 lane control
  2. 주차공간 진입 state
  3. 휴리스틱 한 주차 후 탈출 state
    1. pid 기반 각도 및 일정거리 이동
  4. 오른쪽 노랑선 lane control state

Mission 5 - Stop Bar

StopBar detect and stop control


mission5

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. stopbar 인식 state
    1. 인식하면 정지
    2. 다른 표지판 인식 시 다음 state로 전환

Mission 6 - Tunnel

Tunnel detect and movebase control


mission6 https://youtube.com/shorts/J4HfZa4f0UA?feature=shared

workflow

모든 표지판 인식 state는 lane control를 기반으로 합니다.

  1. 터널 진입 표지판 인식 state
  2. initpose state
  3. clear costmap state
  4. goal pose state
  5. lane control state

install

sudo apt install ros-noetic-flexbe-behavior-engine
git clone -b noetic https://github.com/FlexBE/flexbe_app.git

바로가기 생성

rosrun flexbe_app shortcut create  # or "remove" to remove it again

새 프로젝트 생성

cd ~/catkin_ws/src
rosrun flexbe_widget create_repo [your_project_name]

# 위 명령으로 새 패키지가 생성되었으므로 다시 빌드하고 소싱합니다.
cd ~/catkin_ws
catkin build
source devel/setup.bash 

편집기 실행

roslaunch flexbe_app flexbe_ocs.launch

turtlebot3 bringup

install

sudo apt-get install ros-noetic-joy ros-noetic-teleop-twist-joy \
  ros-noetic-teleop-twist-keyboard ros-noetic-laser-proc \
  ros-noetic-rgbd-launch ros-noetic-rosserial-arduino \
  ros-noetic-rosserial-python ros-noetic-rosserial-client \
  ros-noetic-rosserial-msgs ros-noetic-amcl ros-noetic-map-server \
  ros-noetic-move-base ros-noetic-urdf ros-noetic-xacro \
  ros-noetic-compressed-image-transport ros-noetic-rqt* ros-noetic-rviz \
  ros-noetic-gmapping ros-noetic-navigation ros-noetic-interactive-markers

setup bashrc

export ROS_HOSTNAME=localhost
export ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311

alias cs='cd ~/catkin_ws/src'
alias cw='cd ~/catkin_ws'
alias cm='cd ~/catkin_ws && catkin_make'
alias sb='source ~/.bashrc'
alias eb='nano ~/.bashrc'
export TURTLEBOT3_MODEL=burger

launch gazebo

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

launch teleop

roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

launch slam

roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=gmapping

save map

rosrun map_server map_saver -f ~/map

launch navi - 맵은 따서 홈 디렉토리에

roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

Flexbe

Perception

lane_detector

rosrun ma_ah_perception lane_detector.py

yolov7_TensorRT (Jetson Xavier)

yolov7 for gazebo

roslaunch yolov7 yolov7.launch

Ultrasonic

pip install Jetson.GPIO
rosrun ultrasonic ROS_sonar_sensor.py