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simulator 환경 도입
About_work
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2024년 3월 11일
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계획
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1/1
목적
로봇 sensor의 extrinsic 기반, depth image -> Point cloud로 전환하는 로직 테스트
human bounding box 기반, human info local map 만들기
로봇 n대가 돌아다니면서, 정적 장애물을 표시하는 2.5d global map 만들기
필요 요소들
agent spec 모듈 개발
output
어떤 센서를 설치할 것인가?
local planner 모듈 개발
input
경로
센서 데이터
output
v, w
필요한 로직 (최대한 심플하게)
dwa planner
agent spawner 개발
map generator 개발
map generator
input
없음
output
맵의 크기와 장애물 위치
알고리즘
agent spec
input
없음
output
센서 종류 및 위치
task generator
향후 다시 설계해야할 수 있음
Multi agent Path Finding로 대체될 수도 있음
task를 인당 1개씩 줄 수도 있고, task를 n마리에게 1개 줄 수도 있음
그러므로, 매우 심플하게 만들자.
목적지를 random하게 주는 task generator로 만들기
input
로봇 대수
지도 정보
output
각 로봇의 목적지
알고리즘
지도 정보에서, 로봇의 목적지를 random sampling
프로세스화
agent spawner
input
로봇 대수
지도 정보
output
각 로봇의 목적지
알고리즘
지도 정보에서, 로봇의 위치를 random sampling
프로세스화 할 필요가 없다.
simulator
pybullet 시뮬레이터 노드
로봇에 RGBD sensor을 붙여서, 움직이게 하기.
reset 시
input
agents 위치
agent spawner
agents의 센서 배치
agent spec
map과 장애물의 위치
map generator
output
없음
step 시,
input
v, w
local planner
output
센서 데이터
로봇 위치
About_work
새로운 것이 들어오면 이미 있는 것과 충돌을 시도하라.
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