Projet d'intégration ROS SRI 2020 2021
Planification de tâches: François Mahe Package: tiago_demo_sri_g2_2021 En l'état l'executable tiago_demo permet de lancer sur le robot une séquence plannifiée devant mener le robot a se localiser puis naviger vers le lieux de saisit de l'objet, saisir l'objet, naviguer vers le lieux de dépose de l'objet pour y déposer l'objet. L'ordonnemencement est actuellement en echec car le robot ne parvient pas encore a se localiser convenablement, ce qui met la tâche de navigation en defaut sur le robot. L'ordonnancement, s'appuit sur les actions du packet ROS actionLib. Chaque groupe a develloper sa partie de manière a fournir une action, instanciée par un serveur. tiago_demo declanche donc des clients, qui viennent commander des actions au divers servers afin de mener a bien la mission de pick and place du robot. L'ordonnancement est modélisé par une machine a état standard.
Perception: Moufdi
Simulation: @Arnaud-Lucas @XavierBaby @NicoBGithub
Navigation: Marc Girard --> commit au nom de MarcGirard et Etudiant. V1 node move_to_goal.py V1 node start_localisation.py Mise en place de la map salle groix dans rviz Merge entre le travail de l'équipe simulation sur gazebo et ce que j'ai fait sur rviz + fichier update_rviz_map.py Tests navigation Videos demo à télécharger: https://filesender.renater.fr/?s=download&token=f393ab8e-c359-439c-9774-c3fc7fe0dc03 Axel porcino Sylvain Cadel
Axel Porcino--> commit au nom de Axelito95. creation server-action pour mote_to_goal_py creation server-action pour start_localisation.py test Navigation sur la simulation de l'equipe simulation plus la carte slam realisè avec marc et sylvain.
Nicolas Boirel --> commit au nom de NicoBGithub. Equipe simulation Ajout de la cellule robotique dans le modèle 3D de la salle Amélioration de la modélisation de la salle Création des modèles 3D allégés de la cellule seule et des aiguillages, pour un ajout futur dans la simulation Gazebo.
Plannification de mouvement Florent Labrune --> package : motion_planning Etude du code tiago_pick_demo Definition de l'architecture Action Server/Client Etude des points d'approches pour optimiser le motion planning Je n'ai fais aucun commit mais j'ai beaucoup participé à ceux de selimmch
Laura Martinez --> Etude de la démo Tiago de plannification de mouvement "tiago_pick_demo". Tentative d'installation de la démo sur pc perso pendant toute la semaine sans succès, donc pas de commit effectués. Support pour l'adaptation de la démo dans notre cas d'utilisation (participation aux commits de selimmch).
Lila David --> package : motion_planning Etude de la démonstration Tiago de plannification de mouvements avec le tutorial MoveIt : "tiago_pick_demo" Aide pour l'utilisation et la modification de cette démo pour notre problématique (participation aux commits de selimmch). Compétences acquises : meilleure compréhension de l'architecture d'un projet ROS (notamment avec l'utilisation de métapackages), meilleure compréhension et utilisation de l'outil git.
Lilia BAHROUN --> commit au nom de Lilia00 Equipe Perception avec Moufdi et Maxime. Notre role était de détecter la cible à partir des données RGB de la caméra puis de publier ses coordonnées dans le repère caméra. -Implémentation de l'algorithme de détection de la cible "boule" -Etude du code de la simulation tiago_tutorials/look_to_point/src/look_to_point.cpp qui permet de controler la tete du tiago pour avoir le champs de vision voulu. -Etude du changement du repère image au repère caméra mais nous n'avons pas pu le tester sur le tiago. C'est un projet très interessant et on était bien encadré. J'ai réussi à bien comprendre le fonctionnement de github ainsi que la création de noeuds ROS.