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@k-koh(Jinxian Xiang)in株式会社センシンロボティクス

DJI TelloでOMPLを用いた自律飛行ドローンのナビゲーション - 2. OMPLの基礎

Last updated at Posted at 2019-12-09

DJI Tello等ドローンの自律飛行を実現するには、3D環境でナビゲーション経路を計画としてOMPL（Open Motion Planning Library）を試してみます。

目次

  1. OMPLのインストール
  2. OMPLの基礎　← いまココ
  3. OMPL.appの入門
  4. OMPLの使用
  5. DJI Telloの使用
    1. DJI Telloのフロントカメラのcamera_calibration
    2. Visual SLAM ORB_SLAM2 用のカメラキャリブレーションYamlファイルの作成
    3. DJI Telloのカメラ でVisual-SLAMのORB-SLAM2 を動かしてみた
  6. navigationスタックの使い方
    1. Turtlebot3 NavigationをGazebo Simulationで動かしてみた
    2. Turtlebot3 Navigationでmap_fileの代わりにSLAMを使用
    3. ARdroneのシミュレーターをGazeboで動かす
    4. AirSimのシミュレーターを動かす
    5. octomapのインストール
    6. 単眼カメラでORB_SLAM2から3D point clouodの生成
    7. point_cloud2から3D octomapの生成
  7. OMPLで3D 経路計画
    1. 状態空間環境のセットアップ

動作環境

  • Ubuntu 18.04
  • ROS Melodic
  • Tello EDU

OMPLとは

OMPL (Open Motion Planning Library)は、サンプリングベース経路計画のアルゴリズムのパッケージです。衝突検知と可視化の機能が含まれていないので、簡単に既存システムに導入できます。ROSとMoveIt!等のシステムに既に導入されています。

用語の定義

  • Workspace： ロボットが移動する物理空間、空間の境界が障害物とします。
  • State space： 　ロボットが配置可能なポイント空間、１ポイントは１Stateです。
  • Free state space： 　障害物なしのState spaceのサブ空間です。
  • Path： 　State空間で衝突なしのStateポイントの連続マッピングのパスです。

経路計画問題は、State space空間で開始Stateから終点Stateまでの衝突なしのパスを探し出す問題になります。

image.png

サンプリングベース経路計画の２つタイプを説明します。
- 確率Roadmapの計画
- ツリーベースの計画

確率Roadmapの計画

probabilistic roadmap (PRM) は、State spaceのランダムサンプリングを使用して障害物なしのState spaceのroadmapを構築します。

確率Roadmapの説明例

2D Workspaceと自由移動ポイントロボットの例を説明します。

  1. 2D Workspaceとポイントロボットの１つState
    image.png

  2. Free state spaceの１つ可能なランダムサンプリングのセット
    image.png

  3. local plannerを使用して隣のStateを直線で連結
    image.png

  4. Startとgoal間の最短パスを探す
    image.png

ツリーベースの計画

  1. 最初は少しランダムサンプルStateをツリーに連結
    image.png

  2. Goalに向けてツリーを拡張、Goalをツリーに直接連結できるかを試す（図にはまだツリーに直接連結できない）
    image.png

  3. Goalをツリーに連結された場合、パスの探索が終了
    image.png

Next: 3. OMPL.appの入門
prev: 1. OMPLのインストール

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