Turtlebot3とJetsonNanoを用いたロボット教材のドキュメント
ドキュメントのおおまかな構成として
の3つで構成されています.
※linuxOSやCUIに慣れてない方は参考文献に記載されている書籍等を読みながら進めると良いと思います。
[参考書籍]:小林 準 Ubuntuスタートアップバイブル マイナビ
https://www.amazon.co.jp/Ubuntu%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%AB-%E5%B0%8F%E6%9E%97-%E6%BA%96/dp/4839964866
この教材の到達目標は,
となっています。
SLAMやナビゲーションのシステムについてTurtlebot3パッケージを動かしながら理解する。
YOLOv3を用いた、データセットの作成,学習,推論(物体検出)を行う実習を通して,深層学習を用いた物体検出について動かしながら理解する。
という過程で学んでいきます.
今回使う環境は以下の通りです。
Item | Model | Quantiny |
---|---|---|
Base Robot | Turtlebot3 | 1 |
Actuators | DYNAMIXEL XL430-W250 | 2 |
Battery | LI-PO Battery 11.1V 1800mAh | 1 |
LiDAR | LDS-01 (HLS-LFCD2) | 1 |
SBC | OpenCR 1.0 | 1 |
Jetson Nano Developer Kit a02 | 1 | |
Camera | Microsoft LifeCam HD5000 7ND-00006 | 1 |
WiFi Dongle | TP-Link TL-WN725N | 1 |
PC | SBC(JetsonNano) | |
---|---|---|
OS | Ubuntu 18.04 LTS 64bit | JetPack 4.5.1 ( Ubuntu 18.04 ) |
Middleware (ROS) | ROS(melodic) | ROS(melodic) |
YOLO | - | YOLOv3(darknet) |
Jetsonnano環境構築
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/Jetsonnano%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89
はじめに
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%81%AB
実習:Turtlebot3のシステムを動かす(SLAM, Navigation)
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/%E5%AE%9F%E7%BF%92%EF%BC%9ASLAM,-Navigation(Turtlebot3%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8)
実習:画像認識,物体検出(YOLOv3)
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/%E5%AE%9F%E7%BF%92%EF%BC%9A%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A4%9C%E5%87%BA(YOLOv3)