# 進度報告(2023/10/23)

## 文獻閱讀
上週昱霖學長推薦了**Path Continuity for Multi-Wheeled AGVs**[^1]這篇論文，主要探討multi-wheeled automated guided vehicles (MW-AGV)的路徑需要i階連續(G~i~)，能夠確保車輛運動是平滑的，甚至在路徑追蹤上不會產生誤差。
* G~0~連續:機器人位置在路徑上是連續的
* G~1~連續:路徑的一階微分(切線)是連續的
* G~2~連續:路徑的二階微分(曲率)是連續的
* G~3~連續:路徑的三階微分(曲率的微分)是連續的
這篇文獻將MW-AGV大致上分成三種不同的標準運動模型，我覺得MW-AGV基本上也涵蓋輪型機器人:
1. tangential
機器人對於全域座標的朝向Orientation (θ)，與當下的路徑微分Heading (ζ)夾固定角度α，基本上設為0°或180°
3. crab
無論(ζ)怎麼變化，機器人的(θ)從頭到尾都不變
5. differential
差速式輪型機器人

本篇文章一共探討了三種測試情境，來證明路徑的連續程度是如何影響MW-AGV的運動:
* ( A )Failure to Satisfy the Continuity Conditions:
使用tangential，α=0°的模型，測試的路徑僅有G1連續。
結果顯示車輛沒辦法準確地做到路徑追蹤，轉向也有最大約2.5°的誤差。
* ( B )Achieving tangent motion continuity:
使用tangential，α=0°的模型，測試的路徑G3連續。
結果顯示車輛的路徑偏移和轉向誤差都極小，代表G3連續的路徑可以確保讓MW-AGV在保持軌跡的同時還有平滑的運動。
* ( C )Achieving differential to crab mode continuity:
使用G2連續的路徑，讓車輛模型在過程中從differential模式轉換成crab模式。
結果顯示G2連續的路徑可以讓MW-AGV順暢的切換運動模式。

結論:路徑連續程度會影響車輛的運動表現，若要讓MW-AGV有能力保持平滑的運動，G2連續的路徑是必要的。

## ROS學習
這周主要延續上次做的turtle_controller這個節點做一些改動，主要是學習如何寫一個service的client，讓這個節點同時是subscriber、publisher外，同時又是client。在ROS裡，server不像publisher一樣不斷的在Topic裡發送訊息，反之，server提供的service只在有cilent呼叫他的時候才會啟動，並且回傳一組訊息。如果server一直處於被呼叫的狀態，具教學所說，整個程式會跑得非常當。所以，使用service時要設定條件，需要的時候再呼叫server。
上上週提到的ROS2內建的turtlesim_node這個節點不僅能在複數個Topic上發布或接收訊息，其本身也是非常多的service功能server，其中一個service能更改其路徑顏色及寬度。由於自己寫的turtle_controller這個節點會依照烏龜當前靠近視窗邊界的程度決定其速度，越靠近便越慢。所以打算讓烏龜的路徑軌跡隨當下的速度改變顏色，速度最快為白色，再來便依照彩虹做分級。此外，再讓烏龜在不靠牆的情況下能一定程度地隨機轉向。這是開啟turtlesim_node後，執行turtle_controller數分鐘後的結果:

## 日後方向
1. 繼續學習ROS2
2. 涉略多機器人協作方面的論文

## Reference
[^1]:M. Kokot, D. Miklić and T. Petrović, "Path Continuity for Multi-Wheeled AGVs," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 6, no. 4, pp. 7437-7444, Oct. 2021, doi: 10.1109/LRA.2021.3099086.https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9495197/citations#citations