nav_cloning

Running simulation

• データ収集（配置）
  
  • このように目標経路に対してロボットを配置する
  • データ収集後はangフォルダとimgフォルダ内にそれぞれ角速度と画像が保存される

nav_cloning nav_cloning_sim.launch script:=set_collect.py use_waypoint_nav:=false

• データ収集（走行）

nav_cloning nav_cloning_sim.launch script:=run_collect.py use_waypoint_nav:=true

• オフライン学習
  • シェル内で呼び出しているスクリプトのself.proを使用するデータフォルダ名に変更する
  • スクリプト内のself.dataもデータ数に応じて数値を変更させる
  • angフォルダ名とimgフォルダ名は同一名にする
  • 配置したデータで学習

  roscd nav_cloning/sh
  ./learning.sh
  

  • 走行させたデータで学習

  roscd nav_cloning/sh
  ./learning_3cam.sh
  

• 学習したモデルで経路追従できるかテスト

./test.sh

install

• 環境 ubuntu20.04, ros noetic

• ワークスペースの用意

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace
cd ../
catkin build

• nav_cloningの用意

cd ~/catkin_ws/src
wget https://raw.githubusercontent.com/YukiTakahashi4690/nav_cloning/master/nav_cloning.install
wstool init
wstool merge nav_cloning.install
wstool up

• 依存パッケージのインストール

cd ~/catkin_ws/src
rosdep init
rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO -y
cd ../
catkin build

• 共通

pip3 install scikit-image
pip3 install tensorboard

• ＜CPU のみ＞

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

• ＜GPU 使用＞使用しているデバイスを確認し，セットアップします

• nvidia driver
• CUDA
• cuDNN その後インストールしたCUDAのバージョンに対応したPytorchのバージョンを下記からダウンロードします https://pytorch.org/get-started/locally/

Docker

作成次第追加