ENGLISH

This repository contains a Robot Operating System (ROS) implementation of a four wheel robot model for uses with the ROS navigation stack. This repository also contains three scenarios based in the areas in which service robots are most useful, being a hospital, a cellar and a laboratory. The model uses the Adaptive Monte Carlo Localisation (AMCL) method for localisation and the local path planners named Elastic band (EB) and the Timed Elastic Band (TEB), so it can be done a comparison between those two algorithms in the three created scenarios.

Prerequisites

1. Ubuntu OS version 18.04.

2. Robot Operating System (ROS) version Melodic. Installation instructions can be found here.

3. Gazebo simulator. Istallation instructions for Ubuntu can be found here.

4. Gazebo ROS pkgs. Installation instructions can be found here.

5. Install ROS nodes required for the local and global planners, amcl, maps and motor control for the navigation stack.

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install ros-melodic-move-base
$ sudo apt-get install ros-melodic-map-server
$ sudo apt-get install ros-melodic-amcl
$ sudo apt-get install ros-melodic-eband-local-planner
$ sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner
$ sudo apt-get install ros-melodic-global-planner

Installing

Clone this repository in your catkin workspace 'src/' folder.

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone https://github.com/Heych88/skid_steer_bot.git

Build the project:

$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make

If you haven’t already, the following line can be added to your .bashrc to auto-source all new terminals

source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

Change Scenario

To change the scenario that it is going to be use you need to go to catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/udacity_world.launch and change the following line.

<arg name="world_name" value="$(find skid_steer_bot)/worlds/almacen_descarga.world"/>

using the name of the other existing scenarios, and save the changes.

It have to be change also the map it is going to be use. To change it yo need to go to catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/amcl.launch and change the following line.

<arg name="map_file" default="$(find skid_steer_bot)/maps/almacen_descarga.yaml"/>

using the name of the map of the used scenario.

Change Local path Planner

To change the local path planner that it is going to be use you need to go to catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/amcl.launch and and use de following line if you want to use the Elastic Band algorithm.

<param name="base_local_planner" value="eband_local_planner/EBandPlannerROS"/>

If you want to use the timed elastic band algorithm, you may use the following line.

<param name="base_local_planner" value="teb_local_planner/TebLocalPlannerROS" />

Change Goals

To change the goals yo need to go to catkin_ws/src/skid_steer_bot/src/app.py and change the following lines.

    goal.target_pose.pose.position.x =34.308149
    goal.target_pose.pose.position.y =-14.321036

You can chose between the following goals listed here below.

Hospital paths
-Simple paths
 x:-0.846702
 y:-14.261468
-Complex path
 x:34.308149
 y:-14.321036

Cellar paths
-Simple path
 x:-8.397526
 y:-0.175008
-Complex path
 x:10.028757
 y:-14.626811

Laboraty paths
-Simple path
 x:8.532881
 y:-1.884803
-Complex path
 x:11.557900
 y:10.099174

Run the Code

In a terminal window, type the following,

$ cd ~/catkin_ws
$ roslaunch skid_steer_bot udacity_world.launch

In a new terminal, run the 'amcl.launch' file.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ roslaunch skid_steer_bot amcl.launch

Gazebo and Rviz will load and you should arrive at a result similar to the below.

To measure the distance the robot travel during the path, in a new terminal, run the 'odom_movement_detector.py' file.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot odom_movement_detector.py

then run the 'test_movement.py' file.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot test_movement_.py

Finally to make the robot move to one of the stablished goals, in a new terminal, run the 'app.py' file.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot app.py

Testing

1. In Rviz, click on the 2D Nav Goal in the top menu.
2. Click on the Rviz map where you want the robot to navigate too.
3. Also you can use the app.py to control the robot using the stablished goals and measuring the time that last the robot to get to the goal.

Information

This project is based on an MIT project found here.

Videotutorial

A videotutorial about how to use the repository can be found in the next link: here.

Español

Este repositorio contiene una implementación utilizando el sistema operativo para robots (ROS por sus siglas en ingles) de un modelo de un robot de cuatro ruedas utilizando las librería del navigation stack de ROS. Este repositorio también contiene tres escenarios basados en áreas en las cuales los robots de servicio son utilizados con más frecuencia, siendo estos un hospital, un almacén y un laboratorio. El modelo usa el algoritmo de localización de Monte Carlo Adaptativo (AMCL por sus siglas en ingles), el cual es un método de localización, y utiliza los planificadores de ruta local llamados banda elástica (EB por sus siglas en ingles) y banda elástica en el tiempo (TEB por sus siglas en ingles), para poder realizar comparaciones entre ambos algoritmos utilizando los tres escenarios creados.

Prerequisitos

1. Ubuntu OS versión 18.04.

2. Sistema Operativo para Robots (ROS por sus siglas en inglés) versión Melodic . Las instrucciones para su instalación pueden verse aqui.

3. Simulador Gazebo. Las instrucciones para su instalación pueden verse here.

4. Gazebo ROS pkgs. Las instrucciones para su instalación pueden verse here.

5. La instalación de los nodos de ROS requeridos para los planificadores local y global, amcl, mapas y control de motor para el navigation stack.

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install ros-melodic-move-base
$ sudo apt-get install ros-melodic-map-server
$ sudo apt-get install ros-melodic-amcl
$ sudo apt-get install ros-melodic-eband-local-planner
$ sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner
$ sudo apt-get install ros-melodic-global-planner

Instalación

Clona este repositorio en tu espacio de trabajo llamado catkin 'src/' folder.

$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone https://github.com/Heych88/skid_steer_bot.git

Crea el proyecto:

$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make

Si aun no lo has hecho, la siguiente línea de código puede ser añadida a .bashrc para auto-source todas las nuevas terminales.

source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

Cambiar escenario

Para cambiar el escenario que se va a utilizar es necesario ir a la carpeta catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/udacity_world.launch y cambiar la siguiente línea de código.

<arg name="world_name" value="$(find skid_steer_bot)/worlds/almacen_descarga.world"/>

Usando el nombre de otros escenarios existentes y guardando los cambios.

Tiene que ser cambiado también el mapa que se va a utilizar. Para cambiarlo es necesario ir a la carpeta catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/amcl.launch y cambiar la siguiente línea de código.

<arg name="map_file" default="$(find skid_steer_bot)/maps/almacen_descarga.yaml"/>

Usando el nombre de los mapas del escenario utilizado.

Cambiar planificador de ruta local

Para cambiar de planificador de ruta local es necesario ir a la carpeta catkin_ws/src/skid_steer_bot/launch/amcl.launch y usar la siguiente línea de código si se desea usar el algoritmo de banda elástica.

<param name="base_local_planner" value="eband_local_planner/EBandPlannerROS"/>

Si se desea usar el algoritmo de banda elástica en el tiempo es necesario utilizar la siguiente línea de código.

<param name="base_local_planner" value="teb_local_planner/TebLocalPlannerROS" />

Cambiar metas

Para cambiar la meta es necesario ir a la carpeta catkin_ws/src/skid_steer_bot/src/app.py y cambiar las siguientes líneas de código.

    goal.target_pose.pose.position.x =34.308149
    goal.target_pose.pose.position.y =-14.321036

Se puede elegir entre las siguientes metas que se enlistan abajo.

Rutas del hospital
-Simple paths
 x:-0.846702
 y:-14.261468
-Complex path
 x:34.308149
 y:-14.321036

Rutas del almacén
-Simple path
 x:-8.397526
 y:-0.175008
-Complex path
 x:10.028757
 y:-14.626811

Rutas del laboratorio
-Simple path
 x:8.532881
 y:-1.884803
-Complex path
 x:11.557900
 y:10.099174

Iniciar el codigo

En una terminal escribe lo siguiente,

$ cd ~/catkin_ws
$ roslaunch skid_steer_bot udacity_world.launch

En una nueva terminal corre el archivo 'amcl.launch'.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ roslaunch skid_steer_bot amcl.launch

Gazebo y Rviz cargarán y se verá un resultado similar como el que se muestra a continuación.

Para medir la distancia que el robot hace durante la ruta, en una nueva terminal, inicia el archivo 'odom_movement_detector.py'.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot odom_movement_detector.py

Después inicia el archivo 'test_movement.py'.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot test_movement_.py

Finalmente para hacer que el robot inicie movimiento a una de las metas establecidas, en una nueva terminal, inicia el archivo 'app.py'.

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ rosrun skid_steer_bot app.py

Probando

1. En Rviz, pulsa en 2D Nav Goal en la parte superior del menú.
2. Pulsa también en el mapa de Rviz hacia donde se quiera que el robot se dirija.
3. También se puede utilizar el archivo app.py para controlar el robot utilizando las metas establecidas y midiendo el tiempo que el robot tarda en realizar la ruta completa.

Informacion

Este proyecto esta basado en un proyecto realizado por el MIT aqui.

Videotutorial

Un videotutorial acerca de como utilizar el repositorio puede ser encontrado en el siguiente link: aqui.