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tags: eurobot2023
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{%hackmd BJrTq20hE %}

# II. 試跑一些東西 (optional)
## <font color="orange">01. Navigate In A Static Map</font>
> 參考網站：[turtlebot_gazebo/Tutorials/indigo/Make a map and navigate with it](http://wiki.ros.org/turtlebot_gazebo/Tutorials/indigo/Make%20a%20map%20and%20navigate%20with%20it)

### <font color="pink">1-1. turtlebot3 on noectic installation </font>
安裝步驟：

cd ~/${catkin_ws}/src
sudo apt install ros-noetic-xacro
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git

cd ~/${catkin_ws}/src
catkin_make

修改文件，加 ```export TURTLEBOT3_MODEL=burger``` 於文末：

sudo nano ~/.bashrc


接著再裝模擬用的包：

sudo apt-get install ros-noetic-gazebo-ros
sudo apt install ros-noetic-gazebo-ros-pkgs
sudo apt-get install ros-noetic-robot-state-publisher

cd ~/${catkin_ws}/src
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git

cd ~/catkin_ws
catkin_make

### <font color="pink">1-2. turtlebot3 visualization </font>
以下是各 launch 的功能：

# 用方向鍵調整機器人速度
roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

# 在 rviz 中模擬 turtlebot3
roslaunch turtlebot3_fake turtlebot3_fake.launch

# 在 gazebo 中看 turtlebot3
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_empty_world.launch

# gazebo 的 world 地圖
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

# gazebo 的 house 地圖
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_house.launch

#### <font color="skyblue">※ Autonomous Navigation and Obstacle Avoidance</font>
> 看 turtlebot3 自動避障。

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_simulation.launch

# 用 rviz 看 turtlebot3 雷射掃到的障礙物
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_gazebo_rviz.launch

#### <font color="skyblue">※ SLAM simulation</font>
> 延續上面的範例，並欣賞 SLAM 建圖。

sudo apt install ros-noetic-slam-gmapping

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

# SLAM 視窗
roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=gmapping
roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_simulation.launch

:::success
現在可以用 gazebo 和 rviz 去看 turtlebot3 在預設地圖上的運動和建圖了。
接著會深入一點了解它的內在。
:::

## <font color="orange">02. gmapping (SLAM)</font>
>安裝：`sudo apt install ros-noetic-gmapping`
>資源包：`git clone [e-mail]:ros-perception/slam_gmapping.git`
### <font color="pink">2-1. gmapping 簡介 </font>
gmapping 是構建地圖的資源包，根據 LiDaR 和 Odometry 數據來生成 2D 地圖，採用粒子濾波。

其中訊息格式 LiDaR 是用 `sensor_msgs/LaserScan`，odometry 則是用 `nav_msgs/Odometry`。
frame 之間的座標轉換都是透過 tf 來完成的。在 topic 上有 `/scan` 和 `/tf` 及 `/tf_static` 。

odometry可以透過輪上的 encoder、IMU 或是視覺里程計來給出，而 gmapping 會把里程計誤差的修正發佈到 map_frame 和 odom_frame 之間的 tf 上，也就是把誤差補償在了地圖坐標系和里程計原點坐標系之間。通過這種方式來修正定位。

### <font color="pink">2-2. gmapping parameters </font>
打開 `turtlebot3/turtlebot3_slam/config/gmapping_params.yaml`。
這邊只記錄比較重要的，就是其他大神有提到的參數啦。

* <font color="yellow">max_update_interval</font>
地圖更新速率。值越高更新越快，但消耗更多運算。
* <font color="yellow">maxUrange</font>
以車身為圓心的最大有效半徑。
實測下來這個值可以大點，否則地圖會容易偏移歪曲。
* <font color="yellow">minimumScore</font>
採用 LiDaR 的門檻分數。
值越高代表對 LiDaR 的要求更高，如果激光匹配失敗會轉去使用里程計數據。
另方面，值越低則地圖噪音會太多。
* <font color="yellow">particles</font>
決定粒子濾波中的粒子數。合適的粒子數會有高準確度和速度。

## <font color="orange">03. map server</font>
> 安裝：sudo apt install ros-noetic-map-server

提供節點來傳輸地圖數據，並允許動態生成的映射保存到文件。
我們必須提供**地圖文件（.pgm）和地圖描述文件（.yaml）**。

* <font color="yellow">map_server node</font>：讀取地圖訊息，並作為 service 給其他節點數據。
* <font color="yellow">map_saver node</font>：保存地圖數據到地圖文件。

而對應的 topic 則有兩個：
* <font color="yellow">/map</font>：地圖中的柵格內容。格式為 `nav_msgs/OccupancyGrid` 。
* <font color="yellow">/map_metedata</font>：地圖描述訊息，如長寬、分辨率。格式為 `nav_msgs/MapMetaData`。

:::info
若已知地圖（無論 SLAM 或測量），機器人最好啟動就能直接加載地圖，而非每次開機都重建。
在這種情況下，就需要有一個節點來發布 /map，提供場景訊息了。
:::

### <font color="pink">3-1. yaml description </font>

image: testmap.png
resolution: 0.1
origin: [0.0, 0.0, 0.0]
occupied_thresh: 0.65
free_thresh: 0.196
negate: 0
mode: trinary

* <font color="yellow">image</font>： 圖檔路徑
* <font color="yellow">resolution</font>： 解析度，單位 meters / pixel
* <font color="yellow">origin</font>：最左下角像素的座標。其中 yaw 為 0 表示無旋轉，正值是逆時針旋轉
* <font color="yellow">occupied_thresh</font>：占用率大於此門檻的像素會被認為已完全占用
* <font color="yellow">free_thresh</font>：占用率小於此門檻的像素會被認為是完全空閒的
* <font color="yellow">negate</font>：是否應該顛倒。
* <font color="yellow">mode</font>：預設是 TRINARY。有 TRINARY、SCALE 和 RAW 三種

### <font color="pink">3-2. yaml value interpretation
* <font color="yellow">negate</font>
預設值是 false，像素公式為 $p = 1 - x/255.0$。
黑色（0）有最高值 1，而白色（255）值是 0。
沒有障礙物佔據時為白色。
如果設成 true，則黑白顛倒，但閥值不影響。
* <font color="yellow">TRINARY (mode)</font>
輸出值三種：大於 occupied_thresh 為 100，小於 free_thresh 為 0。
其餘則輸出 -1 或 255。
* <font color="yellow">SCALE (mode)</font>
值大於 occupied_thresh 的輸出為 100，小於 free_thresh 為 0。
但介於兩門檻間的輸出會有漸層分布。
* <font color="yellow">RAW (mode)</font>
輸出每個像素的 x 值。

### <font color="pink">3-3. 實際跑一次地圖</font>
<font color="yellow">step 1. git clone</font>

cd ${catkin_ws}/src
git clone [e-mail]:strawlab/navigation.git

把裡面的 map_server 資料夾移出來，其他的可以先刪掉。
接著我會把用不到的東西刪掉，不刪掉也沒差。

<font color="yellow">step 2. mytest 測試用檔案</font>

<font color="yellow">step 3. 修改 png 格式</font>

直接跑會有下面的錯誤訊息：

libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile
libpng warning: iCCP: cHRM chunk does not match sRGB

以下是解決方法：

pip install scikit-image
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install --upgrade pillow

在 /src 中新建 png_debug.py（記得更改 path）：

import cv2
from skimage import io
path = "/home/pomelo925/POMELO/winter/src/map_server/mytest/testmap.png"
image = io.imread(path)
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGBA2BGRA)
cv2.imencode('.png',image)[1].tofile(path)

接下來就執行 code 就可以讓該照片正常運行了。

<font color="yellow">step 4. 執行</font>
:::warning
還不清楚在幹嘛 !!!
:::
加載自定義的地圖

rosrun map_server map_server Software_Museum.yaml


保存當前地圖為mymap.pgn和mymap.yaml

rosrun map_server map_saver -f mymap

<font color="yellow">step 5. 創 launch 資料夾後新建 map_server.launch</font>

<launch>
    <arg name="map_file" default="$(find map_server)/mytest/test.yaml"/>
    <node pkg="map_server" name="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)" />
</launch>