**TurtleBot3(ROS1)-Noetic 中文線上手冊**
===
- 20231124 中譯發布，不會即時修正，內容如有差異不同，請以 [**英文線上手冊**](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/quick-start/) 的 Noetic 內容為主

O : 可支援
∆ : 需要確認
X : 不支援，自行開發

| 特色 | Kinetic | Melodic | Noetic | Dashing | Foxy | Galactic | Humble |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 遙控 | O | O | O | O | O | O | O |
| SLAM | O | O | O | O | O | O | O |
| 導航 | O | O | O | O | O | O | O |
| 模擬 | O | O | O | O | O | O | O |
| 機器手臂 | O | O | O | O | O | ∆ | O |
| Home Service Challenge | O | O | O | X | X | X | X |
| 自動駕駛挑戰賽 | O | X | O | X | X | X | X |
| 機器學習 | O | O | X | O | X | X | X |

| 範例 | Kinetic | Melodic | Noetic | Dashing | Foxy | Galactic | Humble |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Interactive Markers | O | X | X | X | X | X | X |
| Obstacle Detection | O | X | X | O | X | X | X |
| Position Control | O | X | X | O | X | X | X |
| Point Operation | O | X | X | O | X | X | X |
| Patrol | O | X | X | O | X | X | X |
| Follower | O | X | X | X | X | X | X |
| Panorama | O | X | X | X | X | X | X |
| Auto Parking | O | X | X | O | X | X | X |
| Auto Parking(Vision) | O | X | X | X | X | X | X |
| Multi TurtleBot3 | O | X | X | X | X | X | X |

# **3. TB3 快速入門指南**
---
{%youtube ji2kQXgCjeM %}

## 3.1 Remote PC(桌電/筆電) 設定
:::warning
警告: 以下介紹的內容是用來設定 Remote PC (也就是你的桌電或筆電)，以便來遠端控制 TurtleBot3 用。千萬不要使用在 TurtleBot3 的 SBC 單板電腦上。
:::
:::danger
**相容性警示**
- Jetson Nano 不支援原生的 Ubuntu 20.04。請參考 [NVIDIA Developer forum](https://forums.developer.nvidia.com/t/when-will-jetpack-move-to-ubuntu-20-04/142517) 來詳細了解。
:::

:::info
備註: 操作的內容已在Ubuntu 20.04 及 ROS1 Noetic Ninjemys 版本上測試過。
:::

### 3.1.1. 在 Remote PC 下載及安裝 Ubuntu

首先要在 Remote PC(你的桌電或是筆電)上安裝 Ubuntu(一種 Linux 作業系統). 請先下載 Ubuntu 20.04 LTS Desktop 版及參考安裝步驟進行安裝.
- [Ubuntu 20.04 LTS Desktop image 64-bit 下載點](https://releases.ubuntu.com/20.04/)
- [Ubuntu Desktop 安裝步驟](https://www.ubuntu.com/download/desktop/install-ubuntu-desktop)

### 3.1.2. 在 Remote PC 安裝 ROS
Ctrl+Alt+T 開啟 terminal 視窗，輸入以下指令，一次一行
- 請先參考這個 [**腳本 script 檔**](https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/robotis_tools/master/install_ros_noetic.sh)

$ sudo apt update
$ sudo apt upgrade
$ wget https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/robotis_tools/master/install_ros_noetic.sh
$ chmod 755 ./install_ros_noetic.sh 
$ bash ./install_ros_noetic.sh

- 如果安裝失敗，請參考[**官方 ROS1 Noetic 安裝指南**](http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu)

### 3.1.3. 安裝相關 ROS Packages

$ 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

### 3.1.4. 安裝 TurtleBot3 Packages
TurtleBot3 可透過 Debian Packages 來安裝

$ sudo apt install ros-noetic-dynamixel-sdk
$ sudo apt install ros-noetic-turtlebot3-msgs
$ sudo apt install ros-noetic-turtlebot3

- 如果需要用原始碼來 build TurtleBot3 Packages，可參照下列指令，如有同名的套件請先移除。

$ sudo apt remove ros-noetic-dynamixel-sdk
$ sudo apt remove ros-noetic-turtlebot3-msgs
$ sudo apt remove ros-noetic-turtlebot3
$ mkdir -p ~/catkin_ws/src
$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/DynamixelSDK.git
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make
$ echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc

### 3.1.5. 網路設定


1. Remote PC 端: 將 PC 連上 WiFi，在 terminal 視窗輸入下方指令來找出 remote PC 的 IP 位址

$ ifconfig

下圖紅色方框內, 顯示的是 remote PC 的 IP 位址


2. 開啟檔案，使用以下指令來更新 ROS IP 設定

$ nano ~/.bashrc

3. 按 Ctrl + END 或 Alt + / 移動游標到最後一行。然後將檔案內的 ROS_MASTER_URI 的 localhost 以及 ROS_HOSTNAME 後面接的 IP 位址，更改為上面所得到的 remote PC(桌電/筆電) 的 IP 位址，如下圖所示。

4. Source bashrc 檔的指令

$ source ~/.bashrc

## 3.2 SBC 單板電腦設定

:::warning
- 安裝時需要供電及時間較久，不適合使用電池，建議使用TB3 內附的 SMPS 電源線接市電來供電。
- 需另備 HDMI 螢幕、鍵盤、滑鼠以完成設定
:::

### 3.2.1. 準備 microSD 卡及讀卡機
如果 PC 沒有 microSD 槽，請改用 microSD 讀卡機來燒錄映像檔。


### 3.2.2. 下載 TB3 SBC OS image
Noetic 需要 Ubuntu 20.04，Noetic 版的映像檔使用 Raspberry Pi OS(Raspbian OS)
- 下載 [Raspberry Pi 3B+ ROS Noetic image](https://www.robotis.com/service/download.php?no=2008)
- SHA256 : a7c57e20f2ee4204c95315866f4a274886094f7c63ed390b6d06d95074830309

- 下載 [Raspberry Pi 4B (2GB or 4GB) ROS Noetic image](https://www.robotis.com/service/download.php?no=2066)
- SHA256 : 9d48925a78381885916a6f3bb77891adbfae2b271b05fe2ae9a9b7ebd12c46cc
- 此映像檔跟 Raspberry Pi 4B with 8GB RAM 不相容

:::info
- recovery 映像檔如有修改，不會預先通知
:::

### 3.2.3. 解壓縮 image
將下載的 .img 檔解壓縮存到本地硬碟

### 3.2.4. 燒錄 image
可使用不同的映像檔燒錄工具，如 Raspberry Pi Imager 或 Linux Disks utility

#### 3.2.4.1. 使用 Raspberry Pi Imager
- 從樹莓派官網下載 [**Raspberry Pi Imager**](https://www.raspberrypi.org/software/)
- 可參考 [Raspberry Pi Imager 詳細文件](https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-imager-imaging-utility/)


步驟
1. 按 CHOOSE OS
2. 按 Use Custom 選擇儲存於硬碟的 .img 映像檔
3. 按 CHOOSE STORAGE 選擇 microSD
4. 按 WRITE 開始燒錄映像檔

#### 3.2.4.2. 使用 Disks Utility
Disks utility 工具程式已經內含在 Ubuntu Desktop 版內，搜尋 Disks 就可找到開啟此程式。


步驟
1. 在左邊控制面板選擇 microSD
2. 選擇 Restore Disk Image 選項
3. 開啟存在硬碟內的 .img 映像檔
4. 按 Start Restoring... > Restore 鍵

### 3.2.5. Resize the Partition 調整分區大小
為了減少 recovery 映像檔的大小並減少將映像檔燒錄到 microSD 上的時間，recovery 檔的 partition 分區要被最小化。請調整分區大小以使用未分配的空間。

:::warning
**請注意不要選擇錯誤的磁碟或分區。對 PC 的系統碟進行分區，可能會導致嚴重的系統故障。**
:::

- [下載安裝 GParted GUI tool](https://gparted.org/download.php)


步驟
1. 從選單選擇 microSD 卡(mount 的位置會依系統而異)
2. 右鍵單擊黃色分區
3. 選擇 Resize/Move 選項
4. 拖拉分區的右方邊界，一直到最右方
5. 點擊 Resize/Move 鍵
6. 點擊上方的 Apply All Operations 綠色勾選 V 鍵

### 3.2.6. 設置 WiFi 網路設定

1. 開新的 terminal(Ctrl + Alt + T)，到 microSD 卡內的 netplan 目錄。
使用 superuser 權限 sudo 來編輯 50-cloud-init.yaml 檔

    $ cd /media/$USER/writable/etc/netplan
    $ sudo nano 50-cloud-init.yaml

檔案開啟後，把你的 wifi SSID 及密碼替換到 WIFI_SSID 及 WIFI_PASSWORD。

Ctrl + S 儲存檔案後，Ctrl + X 結束 nano editor


:::info
如果出現 “No such file or directory” 訊息，請確認 microSD 卡已經 mount 到系統上
:::

之後
1. 樹莓派開機
a. 連接 HDMI 螢幕到樹莓派的 HDMI port
b. 連接鍵盤跟滑鼠到樹莓派的 USB port
c. 插入 microSD 卡
d. 連接電源(透過USB or OpenCR)讓樹莓派開機
e. 登入 ID: ubuntu，密碼: turtlebot

:::info
HDMI 螢幕必須在開機前就接上樹莓派，要不然樹莓派的 HDMI port 會 disable 停用
:::

### 3.2.7. ROS 網路設置
:::info
Note: 如果碰到有關 ROS GPG Key 的 apt failures(因為目前的 GPG key 已過期)，你需要去更新 GPG Key。請參照 [ROS GPG Key Expiration Incident](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/sbc_setup/#https://discourse.ros.org/t/ros-gpg-key-expiration-incident/20669) 來解決。
:::

請在 SBC(樹莓派) 操作以下步驟

1. 確認 WiFi IP address

$ ifconfig

2. 編輯 .bashrc 檔

$ nano ~/.bashrc

3. 找到 ROS_MASTER_URI 及 ROS_HOSTNAME 設定頁面，修改對應的 IP address

export ROS_MASTER_URI=http://{IP_ADDRESS_OF_REMOTE_PC}:11311
export ROS_HOSTNAME={IP_ADDRESS_OF_RASPBERRY_PI_3}

4. Ctrl + S 存檔，Ctrl + X 結束 nano editor

5. 套用所有變更

$ source ~/.bashrc


### 3.2.8. 新光達 LDS-02 的設定

| LDS-01 | LDS-02 |
|:------------------------------------:|:------------------------------------:|
|  |  |

2022 年版 TurtleBot3 標配的光達已經改為 LDS-02。請使用下列指令在 SBC(樹莓派) 上來設定 LDS-02 光達。

1. 安裝 LDS-02 driver 及更新 TB3 package

$ sudo apt update
$ sudo apt install libudev-dev
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone -b develop https://github.com/ROBOTIS-GIT/ld08_driver.git
$ cd ~/catkin_ws/src/turtlebot3 && git pull
$ rm -r turtlebot3_description/ turtlebot3_teleop/ turtlebot3_navigation/ turtlebot3_slam/ turtlebot3_example/
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

2. Export LDS_MODEL to bashrc 檔。LDS model 可以是 LDS-01 或 LDS-02。

$ echo 'export LDS_MODEL=LDS-01' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

以上完成 SBC 的設定

### 3.2.補. 使用手動方式設定 SBC
手動安裝會比由 recovery 映像檔安裝，花更多時間，但可以更有彈性的安裝需要的 packages。**手動方式不建議初學者採用**

1. 下載 Ubuntu 20.04.1(Focal) Preinstalled Server 映像檔
- [Ubuntu 20.04.1(Focal) Preinstalled Server for Raspberry Pi 3(arm64)](http://cdimage.ubuntu.com/ubuntu-server/focal/daily-preinstalled/current/)

2. 解壓縮 image
3. 燒錄 image 到 microSD 卡。可使用不同的映像檔燒錄工具，如 Raspberry Pi Imager 或 Linux Disks utility。


a. 按 CHOOSE OS
b. 按 Use Custom 選擇儲存於硬碟的 .img 映像檔
c. 按 CHOOSE STORAGE 選擇 microSD
d. 按 WRITE 開始燒錄映像檔

4. 樹莓派開機
a. 連接 HDMI 螢幕到樹莓派的 HDMI port
b. 連接鍵盤跟滑鼠到樹莓派的 USB port
c. 插入 microSD 卡
d. 連接電源(透過USB or OpenCR)讓樹莓派開機

5. 設置樹莓派
a. 登入 ID: ubuntu，密碼: ubuntu，登入後會要求更改密碼
b. 打開自動更新檔

    $ sudo nano /etc/apt/apt.conf.d/20auto-upgrades

6. 編輯 disable 自動更新設定

    APT::Periodic::Update-Package-Lists "0";
    APT::Periodic::Unattended-Upgrade "0";

a. Ctrl + S 儲存檔案，Ctrl + X 結束

7. 輸入指令設定 WiFi 網路

    $ sudo nano /etc/netplan/50-cloud-init.yaml

8. 檔案開啟後，將下列內容添加到檔案的最後。然後將 WIFI_SSID 及 WIFI_PASSWORD 內容替換為你的 Wifi ID 及密碼，之後 Ctrl + S 儲存檔案，Ctrl + X 結束

9. SBC 重開機

$ sudo reboot

10. 設定 systemd 避免無網路時會開機延遲，需要以下指令來 mask systemd 程序。

$ systemctl mask systemd-networkd-wait-online.service

11. Disable Suspend 及 Hilbernation

$ sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

12. 樹莓派重開機後，如果要在 Remote PC 上使用 SSH 連上樹莓派工作，則在 Remote PC 的 terminal 輸入以下指令，預設密碼是 ubuntu 或使用新密碼

$ ssh ubuntu@{IP Address of Raspberry PI}

13. 安裝 ROS Noetic Ninjemys
在 SBC terminal 輸入下列指令，一次一行
也可參考此腳本 [script 檔](https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/robotis_tools/master/install_ros_noetic_rpi.sh)，來了解安裝的細節

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get upgrade
$ wget https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/robotis_tools/master/install_ros_noetic_rpi.sh
$ chmod 755 ./install_ros_noetic_rpi.sh
$ bash ./install_ros_noetic_rpi.sh

以上安裝如果失敗，可參考官方 [official ROS Noetic installation guide](http://wiki.ros.org/noetic/Installation/Ubuntu) 來處理。

14. 安裝及 Build ROS Packages

$ sudo apt install ros-noetic-rosserial-python ros-noetic-tf
$ sudo apt install ros-noetic-hls-lfcd-lds-driver
$ sudo apt install ros-noetic-turtlebot3-msgs
$ sudo apt install ros-noetic-dynamixel-sdk
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git
$ cd ~/catkin_ws/src/turtlebot3
$ rm -r turtlebot3_description/ turtlebot3_teleop/ turtlebot3_navigation/ turtlebot3_slam/ turtlebot3_example/
$ cd ~/catkin_ws/
$ catkin_make -j1
$ source ~/.bashrc

15. 設定 OpenCR 的 USB port

$ rosrun turtlebot3_bringup create_udev_rules

16. 編輯 .bashrc 檔要確認 ROS 網路設置

$ nano ~/.bashrc

17. 修改 ROS_MASTER_URI 的 IP 及 ROS_HOSTNAME

export ROS_MASTER_URI=http://{IP_ADDRESS_OF_REMOTE_PC}:11311
export ROS_HOSTNAME={IP_ADDRESS_OF_RASPBERRY_PI_3}

18. 存檔及結束 nano editor

2022 年版 TurtleBot3 標配的光達已經改為 LDS-02。請使用下列指令在 SBC(樹莓派) 上來設定 LDS-02 光達。

1. 安裝 LDS-02 driver 及更新 TB3 package

$ sudo apt update
$ sudo apt install libudev-dev
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone -b develop https://github.com/ROBOTIS-GIT/ld08_driver.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

2. Export LDS_MODEL to bashrc 檔。LDS model 可以是 LDS-01 或 LDS-02。

$ echo 'export LDS_MODEL=LDS-02' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

3. 套用所有變更

$ source ~/.bashrc

可參照下列 Ubuntu Blog 來取得更詳細資訊
- [Improving Security with Ubuntu](https://ubuntu.com/blog/steps-to-maximise-robotics-security-with-ubuntu)
- [Improving User Experience of TurtleBot3 Waffle Pi](https://ubuntu.com/blog/building-a-better-turtlebot3)
- [How to set up TurtleBot3 Waffle Pi in minutes with Snaps](https://ubuntu.com/blog/how-to-set-up-turtlebot3-in-minutes-with-snaps)

## 3.3. OpenCR 控制板設定

1. 使用 microUSB 連接線連接樹莓派及 OpenCR

2. 樹莓派安裝所需套件來上傳 OpenCR 韌體

$ sudo dpkg --add-architecture armhf
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libc6:armhf

3. 依照 TB3 的款式，設定 OpenCR_MODEL 參數為 burger 或 waffle

$ export OPENCR_PORT=/dev/ttyACM0
$ export OPENCR_MODEL=burger_noetic
$ rm -rf ./opencr_update.tar.bz2

4. 下載韌體解壓縮

$ wget https://github.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR-Binaries/raw/master/turtlebot3/ROS1/latest/opencr_update.tar.bz2 
$ tar -xvf opencr_update.tar.bz2 

5. 上傳韌體到 OpenCR

$ cd ./opencr_update
$ ./update.sh $OPENCR_PORT $OPENCR_MODEL.opencr

6. Burger 如果成功上傳韌體，會出現下列資訊

7. 如果上傳失敗，可以嘗試在 recovery mode 下重新上傳韌體。OpenCR 的 recovery mode 啟動順序如下。在 recovery mode 時，OpenCR 的 STATUS led 燈會定時的閃爍。
- 按住 PUSH SW2 鍵
- 按一下 Reset 鍵然後鬆開
- 再鬆開 PUSH SW2 鍵

**補充資料: 使用 Arduino IDE 來上傳韌體步驟**

:::info
OpenCR board manager 並不支援 ARM based SBC 的 Arduino IDE，如樹莓派 或 NVidia Jetson。
請在 PC 上用 Arduino IDE 來上傳韌體。
:::

1. 如 PC 的 OS 是 Linux，下列指令設定 OpenCR 的 USB port。如果其他 OS(OSX or Windows)，可跳過此步驟。

$ wget https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR/master/99-opencr-cdc.rules
$ sudo cp ./99-opencr-cdc.rules /etc/udev/rules.d/
$ sudo udevadm control --reload-rules
$ sudo udevadm trigger
$ sudo apt install libncurses5-dev:i386

2. 安裝 Arduino IDE
- [下載最新的 Arduino IDE](https://www.arduino.cc/en/software)

3. 安裝好後，執行 Arduino IDE
4. 按 Ctrl + , 來打開 Preferences menu
5. 在 Additional Boards Manager URLs 輸入下列位址

https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR/master/arduino/opencr_release/package_opencr_index.json


6. 打開 TurtleBot3 韌體。因你的平台選擇對應的韌體。
- **Burger**: File > Examples > turtlebot3 > turtlebot3_burger > turtlebot3_core
- **Waffle/Waffle Pi**: File > Examples > turtlebot3 > turtlebot3_waffle > turtlebot3_core

7. 打開 turtlebot3_core_config.h 檔，Line 21 行去掉 NOETIC_SUPPORT defintion 註釋

8. 連接 OpenCR 板到 PC 上，從 Tools > Board 選單選擇 OpenCR > OpenCR Board

9. 從 Tools > Port 選單中選擇連接 OpenCR 的 USB port

10. upload 圖示或 Ctrl+U 來上傳韌體


11. 如果上傳失敗，可以嘗試在 recovery mode 下重新上傳韌體。OpenCR 的 recovery mode 啟動順序如下。在 recovery mode 時，OpenCR 的 STATUS led 燈會定時的閃爍。
- 按住 PUSH SW2 鍵
- 按一下 Reset 鍵然後鬆開
- 再鬆開 PUSH SW2 鍵


### 3.3.1. OpenCR 測試

:::info
Note: 如果測試後，輪子並沒有照設定的移動，請參照 FAQ 14.3. “Setup DYNAMIXELs for TurtleBot3” 重新設定智能馬達。
:::

你可以使用 PUSH SW1 及 PUSH SW2 按鍵，來檢查 TB3 是否正確組裝。這個流程是測試左右兩個 Dynamixel 智能馬達及 OpenCR 控制板。

1. 在組裝好 TB3 後，將電池連上 OpenCR，打開電源開關，應會看到 OpenCR 板上的 Power LED 燈亮起
2. 將 TB3 放在地板上。為安全起見，建議安全半徑為 1m。
3. 按住 PUSH SW1 鍵幾秒鐘，會讓 TB3 往前直行 30cm。
4. 按住 PUSH SW2 鍵幾秒鐘，會讓 TB3 原地旋轉 180 度。

## 3.4. 硬體組裝

### 3.4.1. 組裝手冊
TB3 出貨時是盒裝，零配件是未組裝狀態。請下載相對應的 PDF 來組裝
- [**TB3 Burger 漢堡款組裝手冊下載**](http://www.robotis.com/service/download.php?no=748)
- [**TB3 Waffle 鬆餅款組裝手冊下載**](http://www.robotis.com/service/download.php?no=749)
- [**TB3 Waffle Pi 鬆餅 Pi 款組裝手冊下載**](http://www.robotis.com/service/download.php?no=750)

### 3.4.2. TB3 組裝影片
如果難以由 PDF 手冊進行組裝，請參考以下 Youtube 組裝影片。(PS: 採智科技可以提供 TB3 組裝服務，請你在訂購時先跟我們的業務確認。)
- TB3 Burger 組裝影片 1
{%youtube rvm-m2ogrLA %}
- TB3 Burger 組裝影片 2
{%youtube 5D9S_tcenL4 %}
- TB3 Waffle 組裝影片
{%youtube 1nTMyr4ybi0 %}

## 3.5. Bringup 開始啟用

### 3.5.1. 執行 roscore
**Remote PC** 開新 terminal

$ roscore

### 3.5.2. Bringup 啟動 TB3
:::info
TIP: 在執行指令前，TURTLEBOT3_MODEL的參數 ${TB3_MODEL}，需依照 TB3 的款式，更改為正確的參數- burger, waffle, 或 waffle_pi
:::

1. 在 PC 上 Ctrl + Alt + T 開新 terminal，連上樹莓派的 IP address。使用預設的密碼 turtlebot

$ ssh ubuntu@{IP_ADDRESS_OF_RASPBERRY_PI}

2. 啟動基礎套件開始 TB3 應用。${TB3_MODEL} 名稱需要置換為 burger，waffle，or waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}
$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

3. 如果使用的 TB3 是 burger，視窗會出現訊息

 SUMMARY
 ========

 PARAMETERS
 * /rosdistro: noetic
 * /rosversion: 1.15.8
 * /turtlebot3_core/baud: 115200
 * /turtlebot3_core/port: /dev/ttyACM0
 * /turtlebot3_core/tf_prefix:
 * /turtlebot3_lds/frame_id: base_scan
 * /turtlebot3_lds/port: /dev/ttyUSB0

 NODES
 /
     turtlebot3_core (rosserial_python/serial_node.py)
     turtlebot3_diagnostics (turtlebot3_bringup/turtlebot3_diagnostics)
     turtlebot3_lds (hls_lfcd_lds_driver/hlds_laser_publisher)

 ROS_MASTER_URI=http://192.168.1.2:11311

 process[turtlebot3_core-1]: started with pid [14198]
 process[turtlebot3_lds-2]: started with pid [14199]
 process[turtlebot3_diagnostics-3]: started with pid [14200]
 [INFO] [1531306690.947198]: ROS Serial Python Node
 [INFO] [1531306691.000143]: Connecting to /dev/ttyACM0 at 115200 baud
 [INFO] [1531306693.522019]: Note: publish buffer size is 1024 bytes
 [INFO] [1531306693.525615]: Setup publisher on sensor_state [turtlebot3_msgs/SensorState]
 [INFO] [1531306693.544159]: Setup publisher on version_info [turtlebot3_msgs/VersionInfo]
 [INFO] [1531306693.620722]: Setup publisher on imu [sensor_msgs/Imu]
 [INFO] [1531306693.642319]: Setup publisher on cmd_vel_rc100 [geometry_msgs/Twist]
 [INFO] [1531306693.687786]: Setup publisher on odom [nav_msgs/Odometry]
 [INFO] [1531306693.706260]: Setup publisher on joint_states [sensor_msgs/JointState]
 [INFO] [1531306693.722754]: Setup publisher on battery_state [sensor_msgs/BatteryState]
 [INFO] [1531306693.759059]: Setup publisher on magnetic_field [sensor_msgs/MagneticField]
 [INFO] [1531306695.979057]: Setup publisher on /tf [tf/tfMessage]
 [INFO] [1531306696.007135]: Note: subscribe buffer size is 1024 bytes
 [INFO] [1531306696.009083]: Setup subscriber on cmd_vel [geometry_msgs/Twist]
 [INFO] [1531306696.040047]: Setup subscriber on sound [turtlebot3_msgs/Sound]
 [INFO] [1531306696.069571]: Setup subscriber on motor_power [std_msgs/Bool]
 [INFO] [1531306696.096364]: Setup subscriber on reset [std_msgs/Empty]
 [INFO] [1531306696.390979]: Setup TF on Odometry [odom]
 [INFO] [1531306696.394314]: Setup TF on IMU [imu_link]
 [INFO] [1531306696.397498]: Setup TF on MagneticField [mag_link]
 [INFO] [1531306696.400537]: Setup TF on JointState [base_link]
 [INFO] [1531306696.407813]: --------------------------
 [INFO] [1531306696.411412]: Connected to OpenCR board!
 [INFO] [1531306696.415140]: This core(v1.2.1) is compatible with TB3 Burger
 [INFO] [1531306696.418398]: --------------------------
 [INFO] [1531306696.421749]: Start Calibration of Gyro
 [INFO] [1531306698.953226]: Calibration End

### 3.5.3. 在 RViz 載入 TurtleBot3
1. Remote 開新的 terminal 啟動 robot state publisher

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_remote.launch

2. Remote PC 開新的 terminal 啟動 RViz。model name 需置換為 burger or waffle_pi

$ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtlebot3_description`/rviz/model.rviz


## 3.6. 基本操作

### 3.6.1. Teleoperation 遙控
:::warning
**警示**：在執行遙控前，請先從 SBC 啟動 TB3，且在桌上測試 TB3 時須注意以防掉落桌面。
:::

TurtleBot3 可用不同的設備來遙控。只要先確認 SBC 及 ROS 版本都有支援對應的 ROS packages。

{%youtube Z4s18hlazb4 %}
:::info
**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

#### 3.6.1.1. 鍵盤

:::info
TIP: 在執行指令前，TURTLEBOT3_MODEL的參數 ${TB3_MODEL}，需依照 TB3 的款式，更改為正確的參數- burger, waffle,或 waffle_pi
:::

1. 在 PC 上新開 terminal，執行 turtlebot3_teleop_key。如 TURTLEBOT3_MODEL 參數未指定，請替換 ${TB3_MODEL} 為 burger 或 waffle 或 waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}
$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

3. 如果所需節點都開啟成功，terminal 會顯示操作訊息

Control Your Turtlebot3
Moving around
     w
 a   s   d
     x
w/x : increase/decrease linear velocity
a/d : increase/decrease angular velocity
space key, s : force stop
CTRL-C to quit

:::info
**如何預先定義好 TURTLEBOT3_MODEL**
如果 TURTLEBOT3_MODEL 參數已經預先定義在 .bashrc 檔內，則 export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL} 指令可以省略。當新的 terminal 開啟時，.bashrc 檔會自動載入
- 定義 TurtleBot3 Burger 為預設 model 範例

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=burger' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

- 定義 TurtleBot3 Waffle Pi 為預設 model 範例

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

:::

#### 3.6.1.2. RC-100 遙控器
ROBOTIS RC-100B 遙控器已經預設在 TB3 OpenCR 控制板的韌體內。此遙控器須配合 BT-410 藍芽模組一起使用。TB3 Waffle Pi 款已經內含 RC-100B 遙控器及 BT-410 藍芽模組。當使用 RC-100 時，不需要執行任何節點，因為 turtlebot_core node 節點已在韌體內產生了 /cmd_vel topic 直接連接到 OpenCR 控制板。


1. 連接 BT-410 到 OpenCR 的 UART1 port
2. 使用 RC-100 遙控 TB3
- Up / Down: 直線加速或減速
- Left / Right: 角速度加速或減速

#### 3.6.1.3. PS3 搖桿
1. 將 PS3 搖桿, 透過藍芽或是 USB 線連到 remote PC(桌電或筆電)
2. 安裝使用 PS3 搖桿的 teleoperation packages

$ sudo apt install ros-noetic-joy ros-noetic-joystick-drivers ros-noetic-teleop-twist-joy

3. 啟動 teleoperation node

$ roslaunch teleop_twist_joy teleop.launch

#### 3.6.1.4. XBOX 360 搖桿
1. 將 XBOX 360 搖桿, 透過無線連接器或是 USB 線連到 remote PC
2. 安裝使用 XBOX 360 搖桿的 teleoperation packages

$ sudo apt install xboxdrv ros-noetic-joy ros-noetic-joystick-drivers ros-noetic-teleop-twist-joy

3. 啟動 XBOX 360 搖桿 teleoperation node

$ sudo xboxdrv --silent
$ roslaunch teleop_twist_joy teleop.launch

#### 3.6.1.5. Wii Remote
1. 將 Wii Remote 搖桿, 透過藍芽連到 remote PC
2. 安裝使用 Wii Remote 搖桿的 teleoperation packages

$ sudo apt install ros-noetic-wiimote libbluetooth-dev libcwiid-dev
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone https://github.com/ros-drivers/joystick_drivers.git  
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

3. 啟動 Wii remote teleoperation node

$ rosrun wiimote wiimote_node
$ rosrun wiimote teleop_wiimote

### 3.6.2. Topic Monitor

:::info
要檢視 TB3 的 topics，可使用 ROS 提供的 [**rqt**](http://wiki.ros.org/rqt)，它是 ROS GUI 開發的 Qt-based 框架。它是一個工具可以顯示 TB3 所有 topics 包含 topic name，type，bandwidth，Hz，value in GUI 等資訊
:::

1. 從 PC 下指令開啟 rqt。如果 topic monitor 視窗沒有出現，可以選擇 plugin -> Topics -> Topic Monitor.

$ rqt


2. 當 topic monitor 載入，topic values 是沒有監控的。點擊每個 topic 前的 checkbox 方塊框打 V 來開始監控。


3. 點擊 checkbox 前的 ▶ 三角箭號圖示，來看詳細的 topic 資訊


- /battery_state 顯示電池狀態的有關資訊，如當下的電壓，尚有電池容量。

- /diagnostics 顯示連接到 TB3 的各種零件狀態，如 MPU9250、Dynamixel X 智能馬達、LDS-01 光達、電池及 OpenCR 控制板

- /odom 顯示 TB3 的測距訊息。Topic 有 encoder 數據的方向及位置資料。

- /sensor_state 顯示 encoder 數值、電池、扭力等訊息

- /scan 顯示所有 LDS 光達的數據訊息，如 angle_max and min, range_max and min, indicates, ranges 等

此外，只要添加了新的 topics，你就可以通過 rqt 程式來監控 topics 資訊。

# **4. SLAM 地圖定位**
---
:::info
Note:
- 請在 Remote PC 上執行 SLAM
- 在執行任何操作前，請務必先 Bringup 啟動 TB3
:::

**SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)** 即時定位與地圖構建, 是一種通過估算在任一空間中的當前位置, 來繪製地圖的技術. SLAM 已是前代的 TurtleBot2 機器人就廣為所知的特色功能. 以下的影片展示 TurtleBot3, 如何以小巧且實惠的平台來精確的繪製地圖.

{%youtube lkW4-dG2BCY %}

影片說明:
- 機器人: TurtleBot3 Burger
- 感測器: LiDAR 光達(Laser Distance Sensor)
- ROS 套件: Gmapping / Cartographer
- 地點: ROBOTIS 實驗室及總部 15 樓走廊
- 時間長: 55 分
- 距離: 共計 351 公尺

**Youtube TB3 SLAM 影片 2**
{%youtube 7mEKrT_cKWI %}

影片2 說明:
* 機器人: TurtleBot3 Burger and Waffle
* 感測器: LiDAR 光達(Laser Distance Sensor, LDS-01)
* ROS 套件: Gmapping
* 地點: ROBOTIS 總部教室
* 時間長: 約 4 分
* 距離: 共計 15 公尺

**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。

## 4.1. 執行 SLAM node

1. 從 Remote PC 執行 roscore

$ roscore

2. TB3 SBC 啟用(Bringup)基本套件來開始 TB3 應用。如已啟用可跳過此步驟
- 在 Remote PC 開新的 terminal (Ctrl + Alt + T)，連上 SBC 的 IP address。預設密碼是 turtlebot
- TURTLEBOT3_MODEL 的參數需設定 burger, waffle, 或 waffle_pi。

$ ssh pi@{IP_ADDRESS_OF_RASPBERRY_PI}
$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}
$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

3. 在 Remote PC 開新的 terminal, 啟動 SLAM 檔案。GMapping 是預設的 SLAM 方法。另外 TURTLEBOT3_MODEL 的參數需設定 burger, waffle, 或 waffle_pi。

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch

:::info
**如何儲存 TURTLEBOT3_MODEL 參數?**
如果在 .bashrc 檔內 TURTLEBOT3_MODEL 參數已預設好，那 $ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL} 指令可以忽略。

開新的 terminal 時， .bashrc 檔會自動載入
- 定義 TB3 Burger 為預設模型

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=burger' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

- 定義 TB3 Waffle Pi 為預設模型

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

:::

:::info
**使用其他的 SLAM 方法**
- **GMapping** ([ROS Wiki](http://wiki.ros.org/gmapping)，[Github](https://github.com/ros-perception/slam_gmapping))
1. 在 Remote PC 安裝相關套件。(套件在章節 Remote PC 設定時，已經安裝好)
2. 執行 Gmapping SLAM node

$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=gmapping

- **Cartographer** ([ROS Wiki](http://wiki.ros.org/cartographer)，[Github](https://github.com/googlecartographer/cartographer))
1. 在 Remote PC 安裝相關套件。
Cartographer 套件由 Google 開發，但目前並沒有支援 ROS1 Noetic 的 binary 安裝檔。如要在 Noetic 使用本套件，你應該下載原始碼後 build 此套件。詳情可參考[官方 wiki 頁面](https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/#building-installation)。

$ sudo apt update
$ sudo apt install -y python3-wstool python3-rosdep ninja-build stow
$ cd ~/catkin_ws/src
$ wstool init src
$ wstool merge -t src https://raw.githubusercontent.com/cartographer-project/cartographer_ros/master/cartographer_ros.rosinstall
$ wstool update -t src
$ sudo rosdep init
$ rosdep update
$ rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=noetic -y
$ src/cartographer/scripts/install_abseil.sh
$ sudo apt remove ros-noetic-abseil-cpp
$ catkin_make_isolated --install --use-ninja

2. 啟動 Cartographer SLAM node

$ source ~/catkin_ws/install_isolated/setup.bash
$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=cartographer

- **Karto** ([ROS Wiki](http://wiki.ros.org/slam_karto)，[Github](https://github.com/ros-perception/slam_karto))
1. 在 Remote PC 安裝相關套件。

$ sudo apt install ros-noetic-slam-karto

2. 啟動 Karto SLAM node

$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=karto

:::

## 4.2. 執行 Teleoperation Node
一旦 SLAM node 成功執行，TB3 就會使用 teleoperation 開始對未知區域繪製地圖。此時避免機器人做出劇烈的運動很重要，比如直線速度變化太快或旋轉太快。使用機器人製作地圖時，機器人應該要掃描需量測環境的每個角落。它需要一些經驗來建立一個乾淨的地圖，所以我們需要多次練習 SLAM 以學習建圖技巧。
1. 在 Remote PC 開新 terminal 執行 teleoperation node。TURTLEBOT3_MODEL 參數需對應好 - burger，waffle，waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

 Control Your TurtleBot3!
 ---------------------------
 Moving around:
        w
   a    s    d
        x

 w/x : increase/decrease linear velocity
 a/d : increase/decrease angular velocity
 space key, s : force stop

 CTRL-C to quit

2. 開始探索及繪製地圖

## 4.3. 微調指南
對不同的環境，Gmapping 可有許多參數來改變其效能。你可以在 [ROS Wiki](http://wiki.ros.org/gmapping) 網頁了解全部的參數，或參考 ROS Robot Programming 書的 Chapter 11 章。

本節微調指南會提供一些提示，供你配置一些重要參數。如果你想改變 SLAM 效能則會取決於你的環境，這些提示可能會幫助你並節省你的時間。

以下參數定義於 turtlebot3_slam/config/gmapping_params.yaml 檔內

### 4.3.1. **maxUrange**
此參數設定光達最大可用範圍

### 4.3.2. **map_update_interval**
此參數定義地圖更新的時間(以秒為單位)。如果此值設置越小，地圖更新頻率會更頻繁，此時電腦就需要更大的計算量。設置這個參數取決於你的環境。

### 4.3.3. **minimumScore**
此參數設定感測器掃描數據匹配結果，是成功或失敗的最小分數值。這可以減少機器人在大區域內的預期位置的誤差。如果設置正確，可以看到以下類似資訊。

Average Scan Matching Score=278.965
neff= 100
Registering Scans:Done
update frame 6
update ld=2.95935e-05 ad=0.000302522
Laser Pose= -0.0320253 -5.36882e-06 -3.14142

如果設置太高，則會看到下列警示

Scan Matching Failed, using odometry. Likelihood=0
lp:-0.0306155 5.75314e-06 -3.14151
op:-0.0306156 5.90277e-06 -3.14151

### 4.3.4. **linearUpdate**
當機器人移動多遠掃描一次

### 4.3.5. **angularUpdate**
當機器人轉動多大時掃描一次。最好設數值小於 linearUpdate 較佳。

## 4.4. 儲存地圖
地圖會根據機器人移動時的 odometry 測距數據，tf 資訊，及感測器掃描的資訊來建圖。當 TB3 移動時，地圖數據會呈現在 RViz 視窗。在建好所需區域的完整地圖後，將地圖資料儲存在硬碟以備後續使用。

1. 啟用在 map_server package 中的 map_saver node 來產生地圖檔。地圖檔會儲存在 map_saver node 所在的資料夾。除非另外命名，map 是預設的地圖檔名，會產生 map.pgm 及 map.yaml 兩個檔。

$ rosrun map_server map_saver -f ~/map

: -f 選項是用來指定資料夾位置以及要儲存的檔名。以上的指令是指 map.pgm 及 map.yaml 檔，會被儲存在 home 資料夾 ~/ (/home/${username}).

## 4.5. 地圖
地圖是 ROS 社群中常用的二維 **Occupancy Grid Map(OGM)** 地圖。儲存的地圖大略如下圖所示，**白色**是機器人可以移動的空白區域，**黑色**是機器人不能移動的佔用區域，**灰色**則是未知區域。地圖可在 Navigation 導航中使用。

下圖顯示了使用 TurtleBot3 創建大型地圖的結果。花了大約一個小時才製作出一幅移動距離約為 350 公尺的地圖。

# **5. Navigation 導航**
---
:::warning
**警示**：此節 TB3 會移動及旋轉，請將機器人放置在安全的地面
:::
:::info
**備註**:
- 請在 Remote PC 執行 Navigation。
- 在執行任何操作前，請先 Bringup 啟動 TB3。
- 導航需要使用 SLAM 產生的地圖。請確認有地圖數據。
:::

**Navigation 導航**是將機器人從一個位置移動到給定環境中的指定目的地。為此，地圖必需要包含給定環境中的家具，物體和牆壁的幾何信息。如前面的 SLAM 章節所述，地圖是由感測器得到的距離訊息，和機器人本身的方位訊息來創建。

Navigation 導航功能讓機器人能夠通過使用圖資、機器人編碼器、IMU 感測器、和距離感測器等，從當前的方位，移動到地圖上指定的目標方位。執行此任務的過程如下節所述。

## 5.1. 執行 Navigation node

1. 從 Remote PC 執行 roscore。如已執行可跳過此步驟。

$ roscore

2. TB3 SBC 啟用(Bringup)基本套件來開始 TB3 應用。如以啟用可跳過此步驟
- 在 Remote PC 開新的 terminal (Ctrl + Alt + T)，連上 SBC 的 IP address。預設密碼是 turtlebot
- TURTLEBOT3_MODEL 的參數需設定 burger, waffle, 或 waffle_pi。

$ ssh ubuntu@{IP_ADDRESS_OF_RASPBERRY_PI}
$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}
$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

3. 在 Remote PC 開新的 terminal, 啟動 Navigation 檔案。另外 TURTLEBOT3_MODEL 的參數需設定 burger, waffle, 或 waffle_pi。

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

:::info
**如何儲存 TURTLEBOT3_MODEL 參數?**
如果在 .bashrc 檔內 TURTLEBOT3_MODEL 參數已預設好，那 $ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL} 指令可以忽略。

開新的 terminal 時， .bashrc 檔會自動載入
- 定義 TB3 Burger 為預設模型

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=burger' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

- 定義 TB3 Waffle Pi 為預設模型

$ echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

:::

## 5.2. 估計 Initial Pose 初始方位
**Initial Pose Estimation** 必須在跑 Navigation 之前就執行，因為這個程序會初始化 AMCL 參數，這在進行 Navigation 時很重要。TurtleBot3 必須正確定位在地圖上，LDS 感測器數據與顯示的地圖要整齊地重疊。

1. 點擊 RViz 選單的 2D Pose Estimate 鍵

2. 在地圖上點擊真正機器人的所在位置，拉出大的綠色箭號指向機器人正面的方向。

3. 重複步驟 1 跟 2，直到 LDS 感測器的數據跟儲存地圖正確的重疊。


4. 啟動 keyboard teleoperation node 來準確定位在地圖上的機器人位置

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 來回移動機器人一點以收集周圍環境信息，並縮小 TurtleBot3 在地圖上的估計範圍位置，地圖上是以微小的綠色箭頭顯示 TB3。


6. 在 teleop node terminal 上按 Ctrl + C 來結束 keyboard teleoperation node，這可以防止在導航期間從多個節點發布不同的 cmd_vel 值。

## 5.3. Set Navigation Goal 設定導航目標

1. 在 RViz 選單點擊 2D Nav Goal 鍵

2. 在地圖上點擊來設定機器人的目的地，並拉動綠色箭號，當作機器人抵達目的地後要面對的方向
- 綠色箭號是指定機器人目的地的一個標記
- 箭頭的根部是機器人目的地的 x 和 y 座標位置，箭頭指向的方位是機器人的 theta (θ) 角方向。
- 當 x, y, θ 都決定後，TB3 就會開始往目的地移動。


{%youtube VYlMywwYALU %}

:::info
**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

:::info
有關 **Navigation**的詳細資訊
- 機器人會依據 global path planner 產生到達 Navigation Goal 目的地的路徑，並依路徑移動。如果路徑上碰到障礙物，Navigation 會使用 local path planner 來避開障礙物。
- 如果不能產生到達 Navigation Goal 目的地的路徑時，則會造成 Navigation Goal 設定失敗。如果在機器人到達目的地前，要停止機器人移動，可以將 TB3 當前位置設為 Navigation Goal 即可。
- [官方 ROS Navigation Wiki](http://wiki.ros.org/navigation)
:::

## 5.4. Tuning 微調指南
對不同的機器人，Navigation stack 有許多參數可用來改變其效能。你可以在 [ROS Navigation Wiki 網頁](http://wiki.ros.org/navigation)，[Basic Navigation Tuning Guide](http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/Navigation%20Tuning%20Guide)，[ROS Navigation Tuning Guide by Kaiyu Zheng](http://kaiyuzheng.me/documents/navguide.pdf) 了解全部的參數，或參考 ROS Robot Programming 書的 Chapter 11 章。

本微調指南提供一些提示，供你配置重要參數。如果你想改變效能則會取決於你的環境，這些提示可能會幫助你並節省你的時間。

### 5.4.1. **inflation_radius**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/costmap_common_param_${TB3_MODEL}.yaml
- 這個參數可把障礙放大到膨脹半徑的區域。路徑會被規劃，而不會穿過膨脹區域。將其值設置為比機器人半徑大是比較保險的。要了解更多訊息，請參閱[costmap_2d wiki 網頁](http://wiki.ros.org/costmap_2d#Inflation)。

### 5.4.2. **cost_scaling_factor**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/costmap_common_param_${TB3_MODEL}.yaml
- 此因子會乘以 cost value。因為它是一個反比的因素，所以如這個參數增加，cost 就會降低。
最好的路徑是讓機器人穿過障礙物之間的中心。 將此因子設置得較小以遠離障礙物。

### 5.4.3. **max_vel_x**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 此因子被設定為平移速度的最大值。

### 5.4.4. **min_vel_x**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 此因子被設定為平移速度的最小值。如果設為負值，機器人可以向後移動。

### 5.4.5 **max_trans_vel**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 最大平移速度的實際值。機器人不能比此值更快。

### 5.4.6. **min_trans_vel**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 最小平移速度的實際值。機器人不能比此值還慢。

### 5.4.7. **max_rot_vel**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 最大旋轉速度的實際值。機器人不能比此值更快。

### 5.4.8. **min_rot_vel**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 最小旋轉速度的實際值。機器人不能比此值還慢。

### 5.4.9. **acc_lim_x**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 平移加速度限制的實際值。

### 5.4.10. **acc_lim_theta**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 旋轉加速度限制的實際值。

### 5.4.11. **xy_goal_tolerance**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 機器人到達目標方位時所允許的 x，y 距離。

### 5.4.12. **yaw_goal_tolerance**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 當機器人達到其目標方位時所允許的 yaw 偏航角度。

### 5.4.13. **sim_time**
- 定義於 turtlebot3_navigation/param/dwa_local_planner_params_${TB3_MODEL}.yaml
- 此因子是以秒為單位設定前向模擬(forward simulation)。值設太低，會沒有足夠時間來通過狹窄地區。值設太高則不允許快速轉動。你可以在下圖中看到黃線長度的偏差。

# **6. Simulation 模擬**
---
:::info
Note:
- 請在 Remote PC 上跑 Simulation
- 第一次跑 Simulation 時會花比較長的時間來設定環境
:::

:::success
TurtleBot3 支持模擬開發環境，可以在模擬中使用虛擬機器人進行編程開發。有兩種開發環境可以做到這一點，一種是使用**帶有 3D 可視化工具 RViz 的假節點 fake node**；另一種是使用 **3D 機器人模擬器 Gazebo**。

- **假節點 fake node** 適合用來測試機器人模型和移動，但它不支援感測器。
- 如果需要執行 SLAM 或 Navigation，**Gazebo** 會是一個可行的解決方案，因為它支持 IMU、LDS 和攝影機等感測器。

在本教程中，將主要介紹在 ROS 開發人員中使用最廣泛的 Gazebo 模擬器。
- [**Gazebo 教學**](http://gazebosim.org/tutorials)
:::

## 6.1. Gazebo Simulation
{%youtube UzOoJ6a_mOg %}
:::info
**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

Gazebo Simulation 使用 ROS Gazebo package，因此必須事先安裝支援 ROS1 Noetic 的 Gazebo 版本。

### 6.1.1. 安裝 Simulation Package
**TurtleBot3 Simulation Package** 需要 turtlebot3 及 turtlebot3_msgs packages 為先決條件。沒有這兩個 packages，無法啟動 Simulation。

如果還沒有安裝所需 packages，可參照 Remote PC 設定章節來安裝。

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

### 6.1.2. 啟動 Simulation World 世界地圖
TB3 有三種模擬的世界地圖可選擇。啟動 Gazebo 時可以任選其一。
:::info
啟動一個新的世界地圖前，需確認完全關閉前一個地圖
:::

1. Empty World 空白世界地圖


$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_empty_world.launch

2. TurtleBot3 World TB3 世界地圖

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

3. TurtleBot3 House 房屋地圖

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_house.launch

:::info
**備註**: 如果首次執行 TurtleBot3 House 房屋地圖，則下載地圖文件需要幾分鐘或更長時間，具體取決於網路速度
:::

### 6.1.3. 操作 TB3
要使用鍵盤來控制 TB3，需在新的 terminal 啟動 teleoperation node

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

:::success
**如何執行自動避障**

要先準備一個簡單的 collision avoidance node 來讓機器人與障礙物保持一定距離，並轉向避免碰撞

要在 TurtleBot3 World 世界地圖內自動駕駛 TB3，請依照以下說明操作
1. Ctrl + C 結束 turtlebot3_teleop_key node，關閉 teleop node
2. 在 terminal 輸入指令

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_simulation.launch

:::

:::success
**如何可視化 Simulation data(RViz2)?**

當 simulation 進行時，RViz 可以看到已公布的 topics。在新的 terminal 啟動 RViz

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_gazebo_rviz.launch


:::

## 6.2. SLAM 模擬
我們可以在 Gazebo 模擬器中來用虛擬機器人來進行虛擬 SLAM，而無須使用實體的機器人來實作。在 Gazebo 中，你可以選擇上面提到的各種地圖環境和機器人模型來進行模擬，SLAM 模擬跟用 TB3 實作 SLAM 會很相似。

下列操作會需要之前章節為先決條件，請回看 Simulation 章節內容。

### 6.2.1. 開啟 Simulation World 世界地圖
Gazebo 有三個地圖可開啟，但因要 SLAM 來建地圖，建議使用 **TurtleBot3 World** 或 **TurtleBot3 House** 地圖。

使用下列指令來開啟地圖，此範例載入 TurtleBot3 World 世界地圖。也需注意 TURTLEBOT3_MODEL 所對應的參數 burger, waffle, waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

:::success
**如何載入 TurtleBot3 House 地圖**

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_house.launch

:::

### 6.2.2. 執行 SLAM Node
在 Remote PC 開新 terminal(Ctrl + Alt + T) 並跑 SLAM node。預設是使用 Gmapping SLAM 方法。也需注意 TURTLEBOT3_MODEL 所對應的參數 burger, waffle, waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=gmapping

### 6.2.3. 執行 Teleoperation Node
在 Remote PC 開新 terminal(Ctrl + Alt + T) 並跑 teleoperation node。也需注意 TURTLEBOT3_MODEL 所對應的參數 burger, waffle, waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

 Control Your TurtleBot3!
 ---------------------------
 Moving around:
        w
   a    s    d
        x

 w/x : increase/decrease linear velocity
 a/d : increase/decrease angular velocity
 space key, s : force stop

 CTRL-C to quit

### 6.2.4. 儲存地圖
當地圖成功產生後，在 Remote PC 開新 terminal(Ctrl + Alt + T) 並儲存地圖

$ rosrun map_server map_saver -f ~/map

所儲存的 map.pgm 檔

## 6.3. Navigation Simulation 模擬導航
就如在 Gazebo 模擬器跑虛擬 SLAM，你也可以進行虛擬導航 Navigation，而無須使用實體的機器人來實作。當然在跑虛擬 Navigation 前，必須準備好合適的地圖環境。虛擬導航跟實作會很相似。

### 6.3.1. 開啟模擬的世界地圖
:::info
Ctrl + C 來結束之前章節開啟的全部應用
:::

在之前 SLAM 章節使用 TurtleBot3 World 地圖。相同的 Gazebo 環境也用在模擬 Navigation。一樣要注意所使用的 TURTLEBOT3_MODEL 參數- burger, waffle, waffle_pi。

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch

:::success
**如何載入 TurtleBot3 House 地圖**

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_house.launch

:::

### 6.3.2. 執行 Navigation Node
在 Remote PC 開新 terminal(Ctrl + Alt + T) 並跑 Navigation node。

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

### 6.3.3. 估計 Initial Pose 初始方位
**Initial Pose Estimation**必須在跑 Navigation 之前就執行，因為這個程序會初始化 AMCL 參數，這在進行 Navigation 時很重要。TurtleBot3 必須正確定位在地圖上，LDS 感測器數據與顯示的地圖要整齊地重疊。

1. 點擊 RViz 選單的 2D Pose Estimate 鍵

2. 在地圖上點擊真正機器人的所在位置，拉出大的綠色箭號指向機器人正面的方向。
3. 重複步驟 1 跟 2，直到 LDS 感測器的數據跟儲存地圖正確的重疊。


4. 啟動 keyboard teleoperation node 來準確定位在地圖上的機器人位置

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 來回移動機器人一點以收集周圍環境信息，並縮小 TurtleBot3 在地圖上的估計範圍位置，地圖上是以微小的綠色箭頭顯示 TB3。



6. 在 teleop node terminal 上按 Ctrl + C 來結束 keyboard teleoperation node，這可以防止在導航期間從多個節點發布不同的 cmd_vel 值。

### 6.3.4. Set Navigation Goal 設定導航目標

1. 在 RViz 選單點擊 2D Nav Goal 鍵

2. 在地圖上點擊來設定機器人的目的地，並拉動綠色箭號，當作機器人抵達目的地後要面對的方向
- 綠色箭號是指定機器人目的地的一個標記
- 箭頭的根部是機器人目的地的 x 和 y 座標位置，箭頭指向的方位是機器人的 theta (θ) 角方向。
- 當 x, y, θ 都決定後，TB3 就會開始往目的地移動。


{%youtube VYlMywwYALU %}

:::info
**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

## 6.4. Fake Node Simulation
{%youtube iHXZSLBJHMg %}
:::info
**備註**: 手冊中的影片內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

要使用 turtlebot3_fake_node，你需要安裝 turtlebot3_simulation 套件。按照以下指示安裝套件。
:::success
**提示**：Ubuntu 的 Terminal (終端機)可以在螢幕左上方的 Search 圖示找到. 快捷鍵可以使用 Ctrl-Alt-T.
:::
:::info
**備註**：turtlebot3_simulation 套件需要事先安裝 turtlebot3 套件和 turtlebot3_msgs 套件作為先決條件。如果你沒有在 PC Setup 設定章節中安裝先決套件，請先安裝此 2 個先決套件。
:::

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

要啟動虛擬機器人，請執行 turtlebot3_fake 套件中的 turtlebot3_fake.launch 檔，如下所示。 turtlebot3_fake 是一個非常簡單的模擬節點，可以在沒有實際機器人的情況下來模擬機器人運行。你甚至可以在 RViz 工具中，用 teleoperation node 遙控節點來遙控虛擬的 TurtleBot3 機器人。

須注意對應的 TURTLEBOT3_MODEL 參數- burger, waffle, waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_fake turtlebot3_fake.launch

$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger
$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

## 6.5. 單獨的 Gazebo 模擬
:::info
此特色只支援 Kinetic 版
:::

# **7. Manipulation 機器手臂**
---
:::info
**備註**:
- 操作的內容已在 Ubuntu 20.04 及 ROS1 Noetic Ninjemys 版本上測試過。
- 如要了解更多 OpenManipulator-X 機器手臂資訊，請參考 [OpenManipulator-X 線上手冊(英)](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/openmanipulator_x/overview/)
:::
:::warning
- 此手冊內容如有更新變動，不會預先通知。
:::
:::success
**提示**：Ubuntu 的 Terminal (終端機)可以在螢幕左上方的 Search 圖示找到. 快捷鍵可以使用 Ctrl-Alt-T.
:::

## 7.1. TurtleBot3 跟 OpenManipulator-X 機器手臂

跟 Kinetic 相同，請參考 Kinetic 內容

## 7.2. 手臂軟體設定

:::info
**備註**：在安裝 open_manipulator_with_tb3 套件之前，請確認先前已經在你的 RemotePC(桌電或筆電)和 SBC(Raspberry Pi 3) 設定時，都已安裝了turtlebot3 和 open_manipulator 套件。
:::

1. 在 Remote PC 上下載，build OpenManipulator-X 相關套件，以便後續手臂組裝後使用

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_manipulation.git
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_manipulation_simulations.git
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator_dependencies.git
$ sudo apt install ros-noetic-ros-control* ros-noetic-control* ros-noetic-moveit*
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

## 7.3. 手臂硬體組裝
- [CAD 檔](http://www.robotis.com/service/download.php?no=767) for (TurtleBot3 Waffle Pi + OpenMANIPULATOR)

- 首先拆下 LDS-01 or LDS-02 光達並將其移到 TurtleBot3 的前半部(紅圈代表螺絲的建議位置)。
- 接著在 TurtleBot3 上固定 OpenManipulator-X 手臂(黃色圓圈表示螺絲的建議位置)。

TurtleBot3 Waffle Pi + OpenMANIPULATOR-X 組合示意圖

## 7.4. OpenCR 控制板設定
:::info
**備註**：要使用 OpenManipulator-X 機器手臂，需要先上傳韌體到 OpenCR，你可以選擇任一種上傳韌體的方法(shell script 或 Arduino IDE)。但我們強烈建議使用 **shell script 腳本**。 如果需要修改 TurtleBot3 的韌體，則可以使用第二種方法。
- 方法 1：[Shell script 腳本](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/manipulation/#shell-script)，使用 shell script 腳本上傳預建好的二進位檔。
- 方法 2：[Arduino IDE](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/manipulation/#arduino-ide)，build 原始碼並使用 Arduino IDE 上傳生成的二進位檔。

OpenCR Arduino board manager 不支援 Arm-based 的處理器，如 Raspberry or Jetson Nano。建議在 PC 上操作。
:::
:::warning
**警示**：在進行上傳韌體到 OpenCR 前，請確保所有 DYNAMIXEL 智能馬達都已連接到 OpenCR 控制板。 否則，樹莓派可能會出現意外問題。
:::

將 OpenManipulator-X 手臂安裝到 TB3 後，需要上傳控制手臂馬達的韌體到 OpenCR 板，請依照下列步驟。

1. TB3 SBC 端: 下載 OpenCR 韌體到 SBC 樹莓派，上傳正確的韌體

$ export OPENCR_PORT=/dev/ttyACM0
$ export OPENCR_MODEL=om_with_tb3_noetic
$ rm -rf ./opencr_update.tar.bz2
$ wget https://github.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR-Binaries/raw/master/turtlebot3/ROS1/latest/opencr_update.tar.bz2
$ tar -xvf opencr_update.tar.bz2
$ cd ./opencr_update
$ ./update.sh $OPENCR_PORT $OPENCR_MODEL.opencr

2. 當上傳完成，你會看到 terminal 上出現 **jump_to_fw** 的字串。

:::danger
**注意身體位置**
當韌體上傳成功，OpenCR 板會重開機，OpenManipulator-X 手臂會移動到初始姿態。建議你將手臂先擺放跟下圖類似的姿態，避免手臂初始化時，會跟身體做碰觸。

:::

### 7.4.1. 使用 Arduino IDE 來上傳韌體
:::info
OpenCR board manager 並不支援 ARM based SBC 的 Arduino IDE，如樹莓派 或 NVidia Jetson。
請在 PC 上用 Arduino IDE 來上傳韌體。
:::

1. 如 PC 的 OS 是 Linux，下列指令設定 OpenCR 的 USB port。如果其他 OS(OSX or Windows)，可跳過此步驟。

$ wget https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR/master/99-opencr-cdc.rules
$ sudo cp ./99-opencr-cdc.rules /etc/udev/rules.d/
$ sudo udevadm control --reload-rules
$ sudo udevadm trigger
$ sudo apt install libncurses5-dev:i386

2. 安裝 Arduino IDE
- [下載最新的 Arduino IDE](https://www.arduino.cc/en/software)

3. 安裝好後，執行 Arduino IDE
4. 按 Ctrl + , 來打開 Preferences menu
5. 在 Additional Boards Manager URLs 輸入下列位址

https://raw.githubusercontent.com/ROBOTIS-GIT/OpenCR/master/arduino/opencr_release/package_opencr_index.json


6. 打開 TurtleBot3 with OpenMANIPULATOR 韌體。因你的平台選擇對應的韌體。
- TurtleBot3 with OpenMANIPULATOR : **File > Examples > turtlebot3 > turtlebot3_with_open_manipulator > turtlebot3_with_open_manipulator_core**

7. 在 turtlebot3_with_open_manipulator_core.h 檔案取消 #define NOETIC_SUPPORT 的註釋，然後儲存為不同檔名

8. 連接 OpenCR 板到 PC 上，從 Tools > Board 選單選擇 OpenCR > OpenCR Board

9. 從 Tools > Port 選單中選擇連接 OpenCR 的 USB port

10. upload 圖示或 Ctrl+U 來上傳韌體 sketch


10. 如果上傳失敗，可以嘗試在 recovery mode 下重新上傳韌體。OpenCR 的 recovery mode 啟動順序如下。在 recovery mode 時，OpenCR 的 STATUS led 燈會定時的閃爍。
- 按住 PUSH SW2 鍵
- 按一下 Reset 鍵然後鬆開
- 再鬆開 PUSH SW2 鍵


## 7.5. Bringup 啟動 TB3 與機器手臂
:::info
**備註**：請先確認 [turtlebot3_core.launch](https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3/blob/467c76bc4fa2e34162f57107388839d82d3bcc0e/turtlebot3_bringup/launch/turtlebot3_core.launch#L5) 檔內的 OpenCR usb port name，已指派給 PC
:::

### 7.5.1. 執行 roscore
在 Remote PC 新開 terminal 執行 roscore

$ roscore

### 7.5.2. 定義 TurtleBot3 Model
在 TB3 SBC 新開 terminal，定義 .bashrc 檔內 TURTLEBOT3_MODEL 參數，waffle or waffle_pi

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi

### 7.5.3. 啟動 TB3
在 TB3 SBC，啟動 TB3 開始 rosserial 及 LDS sensor

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

## 7.6. 模擬
使用 Gazebo 模擬器來模擬 TB3與機器手臂

### 7.6.1. 執行 Gazebo
[**Remote PC**] 在 Gazebo 模擬器內載入 TB3 with OpenManipulator-X 的檔案

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_gazebo turtlebot3_manipulation_gazebo.launch


### 7.6.2. 執行 move_group node
[**Remote PC**] 要能夠使用 Moveit 功能，需啟動 move_group node。使用下列指令開啟 Gazebo，點擊 [▶] 鍵來開始模擬。如果啟動成功，會出現 “You can start planning now!” 訊息。

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_moveit_config move_group.launch

### 7.6.3. 執行 RViz
[**Remote PC**] 在 RViz 內可以使用 Moveit 特色，Moveit 環境數據在 moveit.rviz 檔內設置後給 RViz 讀取。

你可以使用 interactive marker 控制已安裝的機器手臂，並模擬 goal position 的移動，這有助於通過事前的模擬移動，來防止可能的物理性接觸。

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_moveit_config moveit_rviz.launch


### 7.6.4. 執行 ROBOTIS GUI Controller 圖形介面控制器
[**Remote PC**] 你也可以使用 ROBOTIS GUI 在 Gazebo 內控制 OpenManipulator-X 機器手臂。GUI controller 支援 **Task Space Control** 及 **Joint Space Control** 兩種方式由你選擇。
- Task Space Control: 基於 OpenMANIPULATOR-X 末端執行器的有效夾持位置（表示為爪手之間的小紅色立方體）進行控制。
- Joint Space Control: 根據每個關節角度進行控制。

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_gui turtlebot3_manipulation_gui.launch


## 7.7. 操作實體的 OpenManipulator-X 手臂
請依照下列指示來操作

### 7.7.1. 執行 roscore
[**Remote PC**] 在 ROS1 執行 roscore

$ roscore

### 7.7.2. 執行 Bringup 啟動
[**TB3 SBC**] 在 TB3 SBC，啟動 TB3 開始 rosserial 及 LDS sensor

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

[**TB3 SBC**] 在 TB3 執行 OpenManipulator-X 的 Bringup 啟動套件

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_bringup turtlebot3_manipulation_bringup.launch

### 7.7.3. 執行 move_group node

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_moveit_config move_group.launch

### 7.7.4. 執行 RViz
[**Remote PC**] 在 RViz 上觀看數據及使用 interactive marker

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_moveit_config moveit_rviz.launch

### 7.7.5. 執行 ROBOTIS GUI Controller
[**Remote PC**] 使用 ROBOTIS GUI Controller 取代 RViz tool 來控制機器手臂

$ roslaunch turtlebot3_manipulation_gui turtlebot3_manipulation_gui.launch

## 7.8. SLAM
:::info
與 Kinetic 版本相同
:::

## 7.9. Navigation 導航
:::info
與 Kinetic 版本相同
:::

## 7.10. TurtleBot3 Home Service Challenge 居家服務挑戰賽
:::info
備註:
- 操作的內容已在Ubuntu 20.04 及 ROS1 Noetic Ninjemys 版本上測試過。
- 詳細資訊可參考 [OpenMANIPULATOR e-Manual](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/openmanipulator/) and [ROS1 Turtlebot3 Manipulation](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/manipulation)
- Home Service Challenge Noetic package 只在 Gazebo 模擬器模擬測試過
- 以後才會做實際 TB3 的測試
:::

居家服務挑戰賽場館及物品

{%youtube 3aZXpVsEi0c %}
宣傳影片

### 7.10.1. 入門
:::warning
Note: 在安裝 Home Service Challenge package 前務必先完成下列動作
- [TurtleBot3 PC Set up](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/quick-start/#pc-setup)
- [TurtleBot3 SBC Set up](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/sbc_setup/#sbc-setup)
- [OpenMANIPULATOR-X packages](https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/openmanipulator_x/quick_start_guide/#install-ros-packages)
:::

#### 7.10.1.1. 先決條件
要參加此挑戰賽，需具有
- Remote PC
- 在筆電或桌電安裝 ROS1 Noetic
- 這個指南是基於 Gazebo 模擬，非實體操作

#### 7.10.1.2. Remote PC setup
1. 安裝 Home Service Challenge packages

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_home_service_challenge.git
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/machinekoder/ar_track_alvar
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

2. 在 RViz 載入 TB3 Waffle(or Waffle Pi) with OpenManipulator-X 手臂

$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}
$ roslaunch turtlebot3_manipulation_description turtlebot3_manipulation_view.launch use_gui:=true

:::info
Note: ${TB3_MODEL} 可設為 waffle or waffle_pi
:::

RViz 視窗，${TB3_MODEL} 設為 waffle_pi

### 7.10.2. Camera Calibration 攝影機校準
:::info
此節是操作於實體機器人，Gazebo 不需要
:::

### 7.10.3. SLAM
:::info
此節是操作於實體機器人，Gazebo 不需要
:::

### 7.10.4. Missions 任務

#### 7.10.4.1. 執行 demo and manager package
1. [**Remote PC**] 執行 Gazebo simulation

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_simulation competition.launch

2. [**Remote PC**] 在 Gazebo 執行 simulation demo

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_tools turtlebot3_home_service_challenge_demo_simulation.launch


3. [**Remote PC**] 執行 manager package，是用來進行 Home Service 挑戰賽的任務

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_manager manager.launch

#### 7.10.4.2. 指令
[**Remote PC**] 在挑戰賽時使用下列指令
- **Ready**: TB3 將準備開始一項任務

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String ready_mission

- **Start**: TB3 將開始任務

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String start_mission

- **Stop**: TB3 將停止執行任務

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String stop_mission

- **Restart**: TB3 將在給定的 scenario 情境下，重新開始任務

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String restart_mission:SCENARIO_NAME

:::info
當使用指令時，必須從 scenario.yaml 內包含一個情境。有關詳細 scenario 情境，可參考下面的 Configuration 設置章節
:::

#### 7.10.4.3. Operation Test 操作測試
[**Remote PC**] 發布下列 topics 來測試 navigation 導航跟 manipulation 機器手臂功能
- Navigation

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String nav_start


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String nav_ar_marker_0


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String nav_ar_marker_1


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String nav_ar_marker_2


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String nav_ar_marker_3


- Manipulation

$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String arm_home


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String arm_joint


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String arm_task


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String open_gripper


$ rostopic pub -1 /tb3_hsc/command std_msgs/String close_gripper


#### 7.10.4.4. Configuration 設置
[**Remote PC**] 依據所給的環境，可修改設置檔內的資料
- scenario.yaml: 此檔案包含 scenario 情境資料
- 檔案路徑: /turtlebot3_home_service_challenge_manager/script/scenario.yaml
- 腳本 script

SCENARIO_NAME: # start - scenario - finish
  task: TASK_NAME
  args: [0, 1, 2]
  timeout: 10 #sec, 0 : no time out
  next_scenario: find_object
  scenario_on_failure: standby
  retry_times: 0 #times, 0 : no retry

- room.yaml: 此檔案包含 Home Service 挑戰賽場地資訊
- 檔案路徑: /turtlebot3_home_service_challenge_manager/config/room.yaml
- 腳本 script

room_1:
  name: toilet
  object:
    marker: ar_marker_0
    position: [0.25, 0, 0.15]
  target:
    marker: ar_marker_4
    position: [0.25, 0, 0.15]
  x: [1.5, 0.6]
  y: [1.5, 0.2]

- config.yaml: 此設定檔案包含 manager package 的資料
- 檔案路徑: /turtlebot3_home_service_challenge_manager/config/config.yaml

#### 7.10.4.5. Home Service 挑戰賽任務細節
居家服務挑戰賽的目標，是按照給定的規則，將四個不同的物體，從客廳移動到特定的地方，然後返回起點。

使用 demo package，在挑戰賽中移動物體的流程如下:

1. 導航到客廳的一個目標
- 找到目標，然後使用 Navigation package 抵達目標

2. 接近目標
- 為了精確接近目標，TurtleBot3 輪子直接通過 AR marker 計算目標位置來控制。(使用的 topic: /tb3_hsc/cmd_vel)。為了產生可靠的效能，Closed-loop 和控制系統可以使用指定的次數。

3. 使用 OpenManipulator-X 爪夾抓取目標處物件
- 使用 moveit package 來抓取物件(Joint space control, Task space control 及 Gripper control)
moveit 流程圖

4. 離開到下個房間放置物件(使用的 topic: /tb3_hsc/cmd_vel)
- 當從目標處往回走時，輪子由 mamager 程式使用 /tb3_hsc/cmd_vel topic 直接控制

5. 導航到要安置物件的目標處
- 找下一個目標，使用 Navigation package 抵達目標處

6. 接近目標
7. 使用爪手放置物件
8. 使用 Navigation package 回到起始點

### 7.10.5. 模擬
在 Gazebo 模擬器模擬 TB3附OpenManipulator-X

1. [**Remote PC**] 執行 Gazebo

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_simulation competition.launch


2. [**Remote PC**] 在 Gazebo 跑 simulation demo

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_tools turtlebot3_home_service_challenge_demo_simulation.launch


3. [**Remote PC**] 執行 Home Service Manager

$ roslaunch turtlebot3_home_service_challenge_manager manager.launch

4. 使用 Home Service Manager 指令(參考 7.10.4.2.)

# **8. [ROS1] Automonous Driving 自駕車挑戰賽**
---
AutoRace 是一個自動駕駛機器人平台的競賽。

## 8.1. 開始準備
:::warning
**備註**:
- AutoRace package 主要是在 Ubuntu 20.04 及 ROS1 Noetic Ninjemys 版本上開發。
- AutoRace package 主要在 Gazebo 模擬器上模擬
- 要順利的模擬給定的範例，請看完 6. Simulation
:::
:::info
Tips: 如果有實體 TB3，你可以從 Autonomous Driving package 實作到 Lane Detection。細節可以參考每節後的'**補充資料**'內敘述。
:::

:::info
**備註**: 手冊中的內容可能隨時更新，恕不另行通知。
:::

### 8.1.1. 先決條件?
**Remote PC 筆電/桌電**
- 安裝 ROS1 Noetic
- 本節內容主要是基於 Gazebo 模擬，故只需要電腦，但可以移植到實體 TB3 上實作

:::success
補充資料：
### 8.1.2. 要參加實體比賽需要的準備?
**1. TurtleBot3 Burger 漢堡款**
- 使用 AutoRace 套件包在 ROS 上進行自動駕駛的基礎款。
- AutoRace 套件包的開源碼是基於 TurtleBot3 Burger 開發的

**2. Remote PC 筆電/桌電**
- 跟 TB3 的 SBC 單板電腦溝通
- 安裝 ROS 1 的筆電，桌電，或其他裝置

**3. Raspberry Pi 攝像機及固定架**
- 你可以更換不同 camera 只要有支援 ROS
- 用來校準 camera 的原始碼，是基於 [Fisheye Lens 魚眼鏡頭](https://www.waveshare.com/rpi-camera-g.htm)模組來開發

**4. AutoRace 比賽軌道及相關所需物件**
- 從 [ROBOTIS_GIT / autorace](https://github.com/ROBOTIS-GIT/autorace_track) 下載 3D CAD 檔案用於製作 AutoRace 軌道，交通標誌，交通信號燈和其他物件。
- 從 [ROBOTIS-GIT/autorace_referee](https://github.com/ROBOTIS-GIT/autorace_referee) 下載裁判程式原始碼
:::

### 8.1.3. 安裝 Autorace Package 套件包
1. [**Remote PC**] 安裝 AutoRace 2020 meta packages

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_autorace_2020.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

2. [**Remote PC**] 安裝額外的相關套件

$ sudo apt install ros-noetic-image-transport ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-vision-opencv python3-opencv libopencv-dev ros-noetic-image-proc

:::success
補充資料：
**在實體 TB3 安裝 Autorace Package**
以下步驟說明如何安裝 package 及校準 camera
1. 在 Remote PC 及 SBC 安裝 AutoRace 套件包

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone -b feature-raspicam https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_autorace_2020.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

2. 在 SBC 安裝額外的相關套件
- 新增 swap 檔以防止 build OpenCV 時記憶體不足

  $ sudo fallocate -l 4G /swapfile
  $ sudo chmod 600 /swapfile
  $ sudo mkswap /swapfile
  $ sudo swapon /swapfile

- 安裝相關套件

 $ sudo apt-get update
 $ sudo apt-get install build-essential cmake gcc g++ git unzip pkg-config
 $ sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libgtk2.0-dev libcanberra-gtk* libxvidcore-dev libx264-dev python3-dev python3-numpy python3-pip libtbb2 libtbb-dev libdc1394-22-dev libv4l-dev v4l-utils libopenblas-dev libatlas-base-dev libblas-dev liblapack-dev gfortran libhdf5-dev libprotobuf-dev libgoogle-glog-dev libgflags-dev protobuf-compiler

- build with opencv 及 opencv_contrib

  $ cd ~
  $ wget -O opencv.zip https://github.com/opencv/opencv/archive/4.5.0.zip
  $ wget -O opencv_contrib.zip https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/4.5.0.zip

  $ unzip opencv.zip
  $ unzip opencv_contrib.zip

  $ mv opencv-4.5.0 opencv
  $ mv opencv_contrib-4.5.0 opencv_contrib

- 產生 cmake 檔

  $ cd opencv
  $ mkdir build
  $ cd build
  $ cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
          -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
          -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=~/opencv_contrib/modules \
          -D ENABLE_NEON=ON \
          -D BUILD_TIFF=ON \
          -D WITH_FFMPEG=ON \
          -D WITH_GSTREAMER=ON \
          -D WITH_TBB=ON \
          -D BUILD_TBB=ON \
          -D BUILD_TESTS=OFF \
          -D WITH_EIGEN=OFF \
          -D WITH_V4L=ON \
          -D WITH_LIBV4L=ON \
          -D WITH_VTK=OFF \
          -D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON \
          -D INSTALL_C_EXAMPLES=OFF \
          -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES=OFF \
          -D BUILD_NEW_PYTHON_SUPPORT=ON \
          -D BUILD_opencv_python3=TRUE \
          -D OPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=ON \
          -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

- 會花 1-2 hrs 來 build

  $ cd ~/opencv/build
  $ make -j4
  $ sudo make install
  $ sudo ldconfig
  $ make clean
  $ sudo apt-get update

- SBC 樹莓派關機，取出 microSD 卡，編輯在 system-boot section 的 config.txt，在 enable_uart=1 行之前加入 start_x=1

 $ sudo apt install ffmpeg
  $ ffmpeg -f video4linux2 -s 640x480 -i /dev/video0 -ss 0:0:2 -frames 1 capture_test.jpg

- 再安裝額外相依套件

 $ sudo apt install ros-noetic-cv-camera

3. [**Remote PC**] 安裝額外相依套件

$ sudo apt install ros-noetic-image-transport ros-noetic-image-transport-plugins ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-vision-opencv python3-opencv libopencv-dev ros-noetic-image-proc ros-noetic-cv-camera ros-noetic-camera-calibration 

:::

## 8.2. 攝影機校準 Calibration
校準 camera 是自動駕駛很重要的步驟，以下介紹如何簡單地逐步校準 camera。

### 8.2.1. 攝影機影像校準
在 Gazebo 模擬不需要校準攝影機

:::success
補充資料：
**在實體 TurtleBot3 上校準攝影機影像**

1. 在 Remote PC 啟動 roscore

$ roscore

2. 在 SBC 啟用 camera

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera raspberry_pi_camera_publish.launch

3. 在 Remote PC 上執行 rqt_image_view

$ rqt_image_view

rqt 的影像視角
:::

### 8.2.2. 攝影機內部參數校準
在 Gazebo 模擬不需要校準內部攝影機參數

:::success
補充資料:
**如何在實體 TB3 做攝影機內部參數校準**

在 A4 尺寸的紙張上印出用於 Camera 內部參數校準的棋盤。
- 棋盤檔位於 turtlebot3_autorace_camera/data/checkerboard_for_calibration.pdf。
- 修改 turtlebot3_autorace_camera/launch/turtlebot3_autorace_intrinsic_camera_calibration.launch 內的參數值。
- camera 校準的詳細資訊，可參考 ROS Wiki 的 [Camera Calibration 手冊](http://wiki.ros.org/camera_calibration) \
 \
棋盤檔

1. 在 Remote PC 啟動 roscore

$ roscore

2. 在 SBC 啟用 camera

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera raspberry_pi_camera_publish.launch

3. 在 Remote PC 執行 camera 內部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch mode:=calibration

4. 使用棋盤紙來校準 camera，點擊 CALIBRATE


5. 點擊 SAVE 來儲存校準後的資料


6. 在 /tmp 資料夾下會新增一個 calibrationdata.tar.gz 資料夾


7. 從 calibrationdata.tar.gz 內抽取出 ost.yaml 檔
ost.yaml

在 ost.yaml 檔的內部參數校準數據

8. 從 ost.yaml 內複製數據，貼上 camerav2_320x240_30fps.yaml 檔
camerav2_320x240_30fps.yaml

在 camerav2_320x240_30fps.yaml 內的內部參數校準數據

:::

### 8.2.3. camera 外部參數校準
1. 在 Remote PC 開新的 terminal 啟動 Gazebo

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

2. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

3. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch mode:=calibration

4. 在 Remote PC 執行 rqt

$ rqt

5. 點擊 plugins > visualization > Image view，新增二個攝影機視角圖的視窗

6. 在兩個視窗分別選擇 /camera/image_extrinsic_calib/compressed topic 及 /camera/image_projected_compensated topic
- 兩個視窗其中一個將顯示紅色梯形影像，另一個將顯示地面投影視圖(鳥瞰視圖)。
左圖 ..compressed topic，右圖 ..compensated topic

7. 在 Remote PC 上執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

8. 調整在 /camera/image_projection 和 /camera/image_compensation_projection 的參數
- 更改 /camera/image_projection 的參數，會影響 /camera/image_extrinsic_calib/compressed topic
- 內部攝影機校準將會轉換被紅色梯形所包圍的影像
rqt_reconfigure

9. 之後覆寫調整的數值到 yaml 檔，位於 turtlebot3_autorace_camera/calibration/extrinsic_calibration/ 目錄下。這會儲存現有教準參數，以備之後載入。

turtlebot3_autorace_camera/calibration/extrinsic_calibration/compensation.yaml 檔

turtlebot3_autorace_camera/calibration/extrinsic_calibration/projection.yaml 檔

:::success
補充資料:
**如何在實體 TB3 做攝影機外部參數校準**

1. 在 Remote PC 啟動 roscore

$ roscore

2. 在 SBC 啟用 camera

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera raspberry_pi_camera_publish.launch

3. 在 Remote PC 輸入指令

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch mode:=action

4. 在 Remote PC 執行 camera 外部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch mode:=calibration

5. 在 Remote PC 執行 rqt

$ rqt

6. 點擊 plugins > visualization > Image view，可以新增多個攝影機視角圖的視窗

7. 在兩個視窗分別選擇 /camera/image_extrinsic_calib/compressed topic 及 /camera/image_projected_compensated topic
- 兩個視窗其中一個將顯示紅色矩形影像，另一個將顯示地面投影視圖(鳥瞰視圖)。
左圖 ..compressed topic，右圖 ..compensated topic

8. 在 Remote PC 上執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

9. 調整在 /camera/image_projection 和 /camera/image_compensation_projection 的參數
- 更改 /camera/image_projection 的參數，會影響 /camera/image_extrinsic_calib/compressed topic
- 內部攝影機校準將會轉換被紅色矩形所包圍的影像，並顯示從車道上方所看到的影像
rqt_reconfigure
參數修改後的結果

:::

### 8.2.4. 檢查校準的結果
在完成所有校準後，請在 Remote PC 逐步的執行以下指令，來檢查校準結果。
[**Remote PC**]
1. 關閉全部 terminal

2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

5. 開新的 terminal 執行 rqt_image_viewer

$ rqt_image_view

6. 如校準設定成功，則選擇 /camera/image_projected_compensated topic 時，鳥瞰視野會出現如下圖。

:::success
補充資料:
**如何在實體 TB3 檢查校準結果**

當完成了全部 camera 校準過程(camera 影像校準、內部參數校準、外部參數校準)後，**請確認校準結果都已經套用在 camera。**
以下過程敘述影像辨識的設定。

1. 在 Remote PC 啟動 roscore

$ roscore

2. 在 SBC 啟用 camera

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera raspberry_pi_camera_publish.launch

3. 在 Remote PC 執行 camera 內部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch mode:=action

4. 在 Remote PC 開新 terminal，下指令

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch mode:=action

5. 在 Remote PC 執行 rqt

$ rqt

rqt_reconfigure

現在，以下的說明將主要用來調整物體辨識的 feature detector / color filter (特徵檢測器/濾色器)。之後的每一次調整都是相互獨立的。不過如果要對每個參數一個一個做調整，請確認先做好當下這個參數的調整後，然後再繼續下一個參數調整。

:::

## 8.3. Lane Detection 賽道偵測
Lane detection package 在 Remote PC 執行，它接收從 (1)TB3攝影機，或是 (2)Gazebo 模擬，傳來的影像，做賽道偵測後，讓 TB3 沿賽道行駛。以下指令說明如何透過 rqt 做賽道偵測及校準。

1. 將 TB3 放到賽道上，在黃色及白色的車道線之間.
:::info
備註: Lane detection filter 是黃色在左，白色在右。故要確認黃色車道線在 TB3 左側，白色車道線在右側。
:::

2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

5. 開新的 terminal 啟動 lane detection calibration 節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch mode:=calibration

6. 開新的 terminal 執行 rqt

$ rqt

7. 選擇 Plugins > Cisualization > Image view，啟動 rqt image viewer，可同時啟用多個 rqt plugin

8. 在每個 image viewer 分別顯示三個 topics
- /detect/image_lane/compressed

- /detect/image_yellow_lane_marker/compressed: 左邊車道黃色的影像過濾圖

- /detect/image_white_lane_marker/compressed: 右邊車道白色的影像過濾圖

9. 開新的 terminal 執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

10. 點擊 detect Lane，然後調整參數來做車道線的顏色過濾

:::info
**TIPS**：由於你的實際環境(包括房間內的光線亮度等)的影響，車道線顏色過濾的校準過程有時會非常困難。因此，你應該有耐心地執行此過程。要快速完成所有操作，請將位於 turtlebot3_auatorace_detect/param/lane/ 內 lane.yaml 的值輸入到 reconfiguration 參數上，然後開始校準。
- 首先校準 hue(色調) low – high 值。(1) Hue(色調)值表示顏色，每種顏色(如黃色，白色)都有自己的色調值區域(請參閱 hsv map)。
- 然後校準 saturation(飽和度) low – high值。(2) 每種顏色也有其自己的飽和範圍。
- 最後，校準 lightness(亮度)的 low – high 值。(3)然而在原始碼中，因具有自動調整功能，因此校準 lightness(亮度)的 low 值是沒有意義的。只需將 lightness(亮度)的 high 值設置為 255 即可。清晰的過濾後的車道線影像，會給你提供清晰的車道效果。
:::

11. 開啟在 turtlebot3_autorace_detect/param/lane/ 下的 lane.yaml 檔。你需要將修改後的值覆寫到此檔內。這會使 camera 在下次啟動時，就會使用你所修改的參數。
修改後的 lane.yaml 檔

12. Ctrl + C 關閉所有 terminal 包含 rqt_reconfigure 及 detect_lane terminal

13. 開新的 terminal 啟動 lane detect node 不用加 calibration 選項

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch

14. 開新的 terminal 啟動節電來開始 lane following

$ roslaunch turtlebot3_autorace_driving turtlebot3_autorace_control_lane.launch

:::success
補充資料:
**在實體 TB3 上執行賽道偵測 Lane Detection**

賽道偵測套件可讓 TB3 不受外部干擾，在兩條車道線內行走。
以下的步驟描述，如何使用 lane detection 賽道偵測功能及透過 rqt 來校準 camera.

1. 將 TB3 放到賽道上，在黃色及白色的車道線之間.

- 請確認黃色車道線在 TB3 左側，白色車道線在右側。

2. 在 Remote PC 啟動 roscore

$ roscore

3. 在 SBC 啟用 camera

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera raspberry_pi_camera_publish.launch

4. 在 Remote PC 執行 camera 內部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch mode:=action

5. 在 Remote PC 執行 camera 外部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch mode:=action

6. 在 Remote PC 執行 lane detection launch 檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch mode:=calibration

7. 在 Remote PC 執行 rqt

$ rqt

8. 點擊 plugins > visualization > Image view，可以新增多個攝影機視角圖的視窗

9. 在新增的三個視窗分別選擇 topics: /detect/image_yellow_lane_marker/compressed, /detect/image_lane/compressed, /detect/image_white_lane_marker/compressed
- 左側(黃線)及右側(白線)視窗，會顯示過濾後的影像。中間則是TB3的鳥瞰圖
左圖 黃色，中圖 白色，右圖 鳥瞰影像

10. 在 Remote PC 執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

11. 點擊 Detect Lane，然後調整參數來做車道線的顏色過濾
Detect Lane 參數列表

在 rqt_reconfigure 經過參數調整後的過濾影像

- **TIPS**：由於你的實際環境(包括房間內的光線亮度等)的影響，車道線顏色過濾的校準過程有時會非常困難。因此，你應該有耐心地執行此過程。要快速完成所有操作，請將位於 turtlebot3autorace[Autorace_Misson]_detect/param/lane/ 內 lane.yaml 的值輸入到 reconfiguration 參數上，然後開始校準。
- 首先校準 hue(色調) low – high 值。(1) Hue(色調)值表示顏色，每種顏色(如黃色，白色)都有自己的色調值區域(請參閱 hsv map)。
- 然後校準 saturation(飽和度) low – high值。(2) 每種顏色也有其自己的飽和範圍。
- 最後，校準 lightness(亮度)的 low – high 值。(3)然而在原始碼中，因具有自動調整功能，因此校準 lightness(亮度)的 low 值是沒有意義的。只需將 lightness(亮度)的 high 值設置為 255 即可。清晰的過濾後的車道線影像，會給你提供清晰的車道效果。

12. 開啟在 turtlebot3_autorace_detect/param/lane/ 下的 lane.yaml 檔。你需要將修改後的值覆寫到此檔內。這會使 camera 在下次啟動時，就會使用你所設置的參數。
修改後的 lane.yaml 檔

13. 結束 rqt_rconfigure 及 turtlebot3_autorace_detect_lane 程序

14. 在 Remote PC 開新 terminal 輸入

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch mode:=action

15. 檢查輸出的結果是否正確
- 在 Remote PC 開新 terminal 輸入

$ roslaunch turtlebot3_autorace_driving turtlebot3_autorace_control_lane.launch

- 在 Remote PC 開新 terminal 輸入

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

16. 輸入這些指令後，TB3 會啟動開始運行

:::

## 8.4. 交通號誌 Traffic Sign 偵測
TB3 的 node 使用 SIFT algorithm 演算法來偵測交通號誌，比較原始影像跟攝影機影像。當 TB3 在賽道上行駛時，會執行已編程好的程序。請遵照下列步驟來使用 Traffic sign detection。
:::info
**備註**: 如交通號誌中有更多邊線(edge)，SIFT 演算法就可以提供更好的辨識結果。請參考以下連結:
- https://docs.opencv.org/master/da/df5/tutorial_py_sift_intro.html
:::

1. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

2. 開新的 terminal 執行 teleoperation node，將 TB3 沿賽道行駛，到攝影機能夠清楚看到交通號誌的地方停止。

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

3. 開新的 terminal 執行 rqt_image_view

$ rqt_image_view

4. 選擇 /camera/image_compensated 來顯示攝影機影像
5. 從 rqt_image_view 抓取每個交通號誌影像，切掉無用的影像部分。為了最好的效果，建議使用原始的交通號誌影像檔。
6. 儲存影像到 turtlebot3_autorace_detect package 的 /turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_detect/image/，記住檔名要跟原始碼用的檔名要一樣。
- 預設檔名: construction.png, intersection.png, left.png, right.png, parking.png, stop.png, tunnel.png

7. 開新的 terminal 執行 camera 內部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

8. 開新的 terminal 執行 camera 外部校準啟動檔

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

9. 開新的 terminal 執行 traffic sign detection node
- 在 mission 引數部分需要輸入對應的任務名稱，有 intersection, construction, parking, level_crossing, tunnel。
- 取代 SELECT_MISSION 關鍵字為上面的任務名稱之一

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_sign.launch mission:=SELECT_MISSION

10. 開新的 terminal 執行 rqt image view plugin

$ rqt_image_view

11. 從下拉選單選擇 /detect/image_traffic_sign/compressed。螢幕會顯示交通號誌偵測結果。
當 mission:=intersection 時的偵測 T 字路號誌結果

當 mission:=intersection 時的偵測向左轉號誌結果

當 mission:=intersection 時的偵測向右轉號誌結果

當 mission:=construction 時偵測施工號誌的結果

當 mission:=parking 時偵測停車號誌的結果

當 m 時偵測到停止號誌 mission:=level_crossing 時偵測到停止號誌

當 mission:=tunnel 時偵測到隧道號誌的結果

## 8.5. TurtleBot3 AutoRace 自駕車競賽的任務詳解
AutoRace 是給自動駕駛機器人平台的一個比賽。

為了能給機器人應用程式的開發，提供不同情境，比賽會盡可能減少硬性的規定。整個比賽內容完全是開源的，基於 ROS 來運行，包含全部的軟體(裁判系統的原始碼)和全部的硬體(比賽地圖的 stp / dwg 檔案)。內容會持續的更新，請參與比賽，展現你的技術。
:::warning
**警示**: 如要參加比賽，請務必閱讀完本章節 Autonomous Driving。
:::

### 8.5.1. 第一關: Traffic Light 紅綠燈
AutoRace 第一關是 Traffic Light 紅綠燈。TB3 要判斷紅綠燈後開始比賽。
{%youtube d2cP8OTMbwI %}

#### 8.5.1.1. 紅綠燈偵測

:::info
NOTE: 為了能在 Gazebo 內固定紅綠燈為特定色，你可以修改 core_node_mission 檔內的 controlMission 方法，位於 turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_core/nodes/ 目錄內。
:::

1. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

2. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

3. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 traffic light detection node 要加上 calibration 選項

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_traffic_light.launch mode:=calibration

5. 開新的 terminal 執行 rqt，開四個 rqt_image_view plugin

$ rqt

6. 選擇四個 topics: /detect/image_red_light, /detect/image_yellow_light, /detect/image_green_light, /detect/image_traffic_light

偵測綠燈。右邊圖是 ..green_light topic

偵測黃燈。右邊圖是 ..yellow_light topic

偵測紅燈。右邊圖是 ..red_light topic

7. 開新的 terminal 執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

8. 在左邊區域選擇 detect_traffic_light，調整參數以便紅綠燈顏色可以清楚分辨。
Traffic light reconfigure

9. 開啟 traffic_light.yaml 檔，位於 turtlebot3_autorace_detect/param/traffic_light/

10. 將調整後的數值覆寫，然後存檔

#### 8.5.1.2. 測試紅綠燈偵測

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

5. 開新的 terminal 啟動 traffic light detection node

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_traffic_light.launch

6. 開新的 terminal 執行 rqt_image_view

$ rqt_image_view

7. 檢查 topics: /detect/image_red_light, /detect/image_yellow_light, /detect/image_green_light

#### 8.5.1.3. 如何進行紅綠燈任務
:::info
在跑此任務之前，請務必遵照上節 紅綠燈偵測 的敘述來校準顏色
:::

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=traffic_light

5. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 traffic light 任務設為 decided_mode 為 3。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 3"

6. 啟動 Gazebo mission node

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_mission.launch

### 8.5.2. 第二關: Intersection 十字路口
AutoRace 第 2 關是 Intersection 十字路口。TB3 在十字路口，要辨識特定的轉彎號誌(左轉或右轉)，依照指示轉向。
{%youtube F101PDx20nc %}

#### 8.5.2.1. 如何進行 Intersection 任務

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 keyboard teleoperation node
控制 TB3 沿賽道行駛到十字路口號誌前停下來

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=intersection

6. 開新的 terminal 啟動 Gazebo mission node

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_mission.launch

7. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 intersection 任務設為 decided_mode 為 2。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 2"

### 8.5.3. 第三關: Construction 避障
AutoRace 第三關 Construction 避障。TB3 行駛時須避開賽道上的施工障礙物。
{%youtube pO9SXz7ad7M %}

#### 8.5.3.1. 如何進行 Construction 避障任務

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 keyboard teleoperation node
控制 TB3 沿賽道行駛到 Construction 施工號誌前停下來

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=construction

6. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 construction 任務設為 decided_mode 為 2。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 2"

### 8.5.4. 第四關: Parking 停車
AutoRace 第四關 Parking 停車。TB3 偵測停車號誌，自行開入空置的停車格內。
{%youtube ZRuX_nYwohI %}

#### 8.5.4.1. 如何執行 Parking 停車任務

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 keyboard teleoperation node
控制 TB3 沿賽道行駛到停車號誌前停下來

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=parking

6. 開新的 terminal 啟動 Gazebo mission node

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_mission.launch

7. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 parking 任務設為 decided_mode 為 2。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 2"

### 8.5.5. 第五關: Level Crossing 柵欄
AutoRace 第五關 Level Crossing 柵欄。TB3 前方有柵欄，當柵欄放下時停止等待，柵欄升起時通過。
{%youtube PMOYhx9kiDk %}

#### 8.5.5.1. 柵欄升降偵測 Level Crossing Detection

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

5. 開新的 terminal 啟動 level crossing detection node 要加上 calibration 選項

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_level_crossing.launch mode:=calibration

6. 開新的 terminal 執行 rqt，開二個 rqt_image_view plugin

$ rqt

7. 選擇二個 topics: /detect/image_level_color_filtered/compressed, /detect/image_level/compressed

8. 開新的 terminal 執行 rqt_reconfigure

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

9. 在左邊區域選擇 detect_level_crossing，調整參數以便增強柵欄偵測。

10. 開啟 level.yaml 檔，位於 turtlebot3_autorace_detect/param/level/

11. 將調整後的數值覆寫，然後存檔

#### 8.5.5.2. 測試 柵欄升降偵測

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動外部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

5. 開新的 terminal 啟動 level crossing detection

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_level_crossing.launch

6. 開新的 terminal 執行 rqt_image_view

$ rqt_image_view

7. 檢查 topics: /detect/image_level/compressed

#### 8.5.5.3. 如何進行 Level Crossing 柵欄任務

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 keyboard teleoperation node
控制 TB3 沿賽道行駛到停止號誌前停下來

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=level_crossing

6. 開新的 terminal 啟動 Gazebo mission node

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_mission.launch

7. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 level crossing 任務設為 decided_mode 為 2。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 2"

### 8.5.6. 第六關: Tunnel 隧道
AutoRace 第六關 Tunnel 隧道。TB3 需避開障礙物，成功的從隧道出口駛出。
{%youtube Qx3vbgoSNO8 %}

#### 8.5.6.1. 如何進行 Tunnel 隧道任務
:::info
NOTE: 更改 turtlebot3/turtlebot3_navigation/param/ 文件中的導航參數。如果 SLAM 產生新地圖，請將新地圖放置到 turtlebot3_autorace package 存放的 /turtlebot3_autorace/turtlebot3_autorace_driving/maps/ 目錄下
:::

1. Ctrl + C 關閉所有 terminal
2. 開新的 terminal 執行 Autorace Gazebo simulation。roscore會在 roslaunch 指令啟動時自動執行

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

3. 開新的 terminal 啟動內部攝影機校準節點

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

4. 開新的 terminal 啟動 keyboard teleoperation node
控制 TB3 沿賽道行駛到 Tunnel 隧道號誌前停下來

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

5. 開新的 terminal 啟動 autorace core node 要加上任務名稱

$ roslaunch turtlebot3_autorace_core turtlebot3_autorace_core.launch mission:=tunnel

6. 開新的 terminal 輸入以下指令。這會讓準備跑 construction 任務設為 decided_mode 為 2。

$ rostopic pub -1 /core/decided_mode std_msgs/UInt8 "data: 2"

## 8.6. TurtleBot3 AutoRace 的過去
AutoRace 過去已經舉辦多屆，內容暫不翻譯。

# **9. [ROS 1] Machine Learning 機器學習**
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:::info
Note: 此功能目前支援 ROS Kinetic and Melodic, and ROS2 Dashing.
:::

# **10. [ROS 1] 實作 TB3 的不同應用程式**
---
:::info
Note: 此特色只支援 ROS1 Kinetic 及 ROS2 Dashing 版
:::

# **11. Locomotion 各種 TB3 改裝運動造型**
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跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

**TurtleBot3 Friends 改裝造型列表(locomotion list)**
- TurtleBot3 Friends: Car 小車
- TurtleBot3 Friends: OpenManipulator 機器手臂
- TurtleBot3 Friends: Segway 賽格威二輪平衡
- TurtleBot3 Friends: Conveyor 輸送車
- TurtleBot3 Friends: Monster 怪獸四驅車
- TurtleBot3 Friends: Tank 履帶車
- TurtleBot3 Friends: Omni 全向輪
- TurtleBot3 Friends: Mecanum 萬象輪
- TurtleBot3 Friends: Bike 三輪車
- TurtleBot3 Friends: Road Train 聯結車
- TurtleBot3 Friends: Real TurtleBot 真烏龜
- TurtleBot3 Friends: Carrier 多層運送車

# **12. Learn 學習資源課程**
---
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 12.1. Amazon AWS RoboMaker 使用 TurtleBot3
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 12.1.1. AWS RoboMaker 範例使用 TB3
### 12.1.2. AWS RoboMaker 強化學習範例使用 TB3

## 12.2 透過 Matlab 蒐集數據
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 12.3. The Construct 線上教學網站
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 12.3.1. MASTER WITH ROS: TurtleBot3 (英文課程)
### 12.3.2. 使用 RDS v2.0 在 5 分鐘內進行 TurtleBot3 模擬
### 12.3.3. TurtleBot3 光達掃描的訂閱

## 12.4. TurtleBot3 Blockly
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 12.5. TurtleBot3 Simulation on ROS Indigo
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 12.6. Youtube 影片課程
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 12.7. 實體書
## 12.7. TurtleBot3 影片分享
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

### 12.7.1. Open Source Team 的 TB3 影片
### 12.7.2. ROBOTIS Channel 的 TB3 影片
### 12.7.3. TB3 的一些有趣專案項目介紹

# **13. 更多產品資訊**
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跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

## 13.1. 附錄 - TB3 主要零件補充說明
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 13.1.1. Dynamixel 智能馬達
### 13.1.2. OpenCR 1.0 控制板
### 13.1.3. LDS-01 光達
### 13.1.4. LDS-02 光達
### 13.1.5. Intel RealSense R200 深度攝影機
### 13.1.6. Raspberry Pi camera v2 樹莓派攝影機

## 13.2. 相容之第三方設備
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 13.2.1. Computer
### 13.2.2. 感測器

## 13.3. 添加新感測器到 TB3 OpenCR 板
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 13.3.1. Bumper 碰觸感測器
### 13.3.2. IR 感測器
### 13.3.3. Ultrasonic 超音波
### 13.3.4. Illumination 照明
### 13.3.5. LED

## 13.4. 開源資源下載及授權
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容
### 13.4.1. TB3 開源軟體下載
### 13.4.2. 開源硬體下載
### 13.4.3. 軟體授權
### 13.4.4. 硬體授權
### 13.4.5. 文件授權

# **14. 常見問題 FAQ**
---
跟 Melodic 相同，請參考 Melodic 內容

**常見問題**：
1. 如何在 Raspberry Pi 樹莓派啟動 SSH Server
2. 如何在 TB3 及 Remote PC 間同步時間
3. 設定 TB3 上的 Dynamixel 智能馬達
4. 當電池連接在 TB3 時，可以充電嗎?
5. 如何下載 TB3 的 3D 列印 STL 檔案
6. Intel Joule 深度攝影機 USB-C Port 在 Win 10 不能辨識
7. Intel Joule 深度攝影機在開機/安裝時凍結
8. 如何更新軟體
9. 如何更新韌體

# **15. 聯絡採智科技**
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採智科技是 [**TurtleBot3 台灣唯一官方授權代理商**](https://www.turtlebot.com/partners/)，如有產品需求，使用，技術或維修上的問題，請聯絡我們。

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** **下載 "ROS 機器人編程" 簡中版** (使用 TurtleBot3 為 ROS 1 實作平台)
- [**ROS 機器人編程- 簡中 PDF**](https://www.dropbox.com/s/5cqhl5f17e2p1b5/ROS_Robot_Programming_CN.pdf?dl=0)
- [**ROS Robot Programming- 英文 PDF**](https://www.dropbox.com/s/x1bj7u878p2hgtq/ROS_Robot_Programming_EN.pdf?dl=0)

| **簡中版章節列表** | | |
|:--------------------- |:----------------------- | --------------- |
| 1. 機器人軟件平台 | 6. ROS 工具 | 11. SLAM 和導航 |
| 2. 機器人操作系統 ROS | 7. ROS 編程基礎 | 12. 服務機器人 |
| 3. 搭建 ROS 開發環境 | 8. 機器人、傳感器和電機 | 13. 機械手臂 |
| 4. ROS 的重要概念 | 9. 嵌入式系統 | |
| 5. ROS 命令 | 10. 移動機器人 | |

###### tags: `TurtleBot3(ROS1)`