sea-bass/turtlebot3_behavior_demos

解決的問題

本專案提供一組使用行為樹實現自主機器人行為的示範。特別解決在模擬的 TurtleBot3 與 TurtleBot 4 機器人上協調複雜任務（例如，前往多個位置尋找特定顏色的物體）的問題。

運作方式

本專案使用行為樹來管理機器人的決策過程。行為樹以兩種方式實現：

• Python： 使用 py_trees 套件。
• C++： 使用 BehaviorTree.CPP 套件。

物體檢測透過在 HSV 顏色空間中使用簡單的閾值處理來實現。整個環境使用 Gazebo、ROS 2 Jazzy 與 Ubuntu 24.04 進行模擬，並使用 Docker Compose 簡化模擬與行為節點的設定與部署。

適用對象

本專案主要針對希望在 ROS 2 環境中學習如何實作自主導航與物體偵測行為樹的機器人開發者與學生。

主要特色

• 雙語言實作： 提供 Python 與 C++ 兩種語言的範例。
• 可視化支援： 與 py_trees_ros_viewer 及 Groot2 整合，支援即時行為樹可視化。
• 容器化工作流程： 使用 Docker Compose 提供一致的開發環境與 ROS 2 工作區。
• 硬體相容性： 支援 TurtleBot3 與 TurtleBot 4 的模擬。