sea-bass/turtlebot3_behavior_demos

何を解決するか

このプロジェクトは、行動木を用いた自律ロボット行動の実装に関するデモンストレーションを提供します。特に、複数の場所に移動して特定の色の物体を探すといった複雑なタスクの調整という問題を、シミュレートされたTurtleBot3およびTurtleBot 4ロボットに対して解決します。

動作方法

このプロジェクトは、ロボットの意思決定プロセスを管理するために行動木を使用しています。これらの木は以下の2つの方法で実装されています：

• Python: py_trees ライブラリを使用。
• C++: BehaviorTree.CPP ライブラリを使用。

物体検出には、HSV色空間におけるシンプルなしきい値処理を使用しています。全体の環境は、Gazebo、ROS 2 Jazzy、Ubuntu 24.04を用いてシミュレートされており、Docker Composeを活用してシミュレーションおよび行動ノードのセットアップとデプロイを簡素化しています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、ROS 2環境で自律ナビゲーションおよび物体検出に行動木を実装する方法を学びたいロボット開発者や学生を主な対象としています。

特徴

• 二重実装: PythonおよびC++の両方の例を提供。
• 可視化サポート: py_trees_ros_viewer および Groot2 と統合し、リアルタイムでの行動木の可視化を可能に。
• コンテナ化されたワークフロー: Docker Composeを使用して、一貫した開発環境とROS 2ワークスペースを提供。
• ハードウェア互換性: TurtleBot3およびTurtleBot 4の両方のシミュレーションをサポート。