GAZEBO simulator

[Geonhee-LEE]

GAZEBO simulator를 기반으로 테스트 진행

[CzJaewan]

GAZEBO simulator, Global Plan(A*) Following with RL

model : servingbot
git : https://github.com/CzJaewan/servingbot

global_plan(A*) and RL test code
git : https://github.com/CzJaewan/rl_avoidance_gazebo.git

[CzJaewan]

ppo used look a head : https://www.youtube.com/watch?v=7nEgkgscECQ
ppo : https://www.youtube.com/watch?v=1_WY7lGVc-o&feature=youtu.be, https://www.youtube.com/watch?v=7Y1Mcp_e418

[Geonhee-LEE]

굿굿 장애물(gazebo에서 박스)이 추가했을때의 결과도 궁금 + actor라는 움직이는 물체도 gazebo에서 사용가능http://gazebosim.org/tutorials?tut=actor&cat=build_robot
human.zip 파일

[Geonhee-LEE]

@CzJaewan GAZEBO에서 돌릴 수 있는 multi model launch방법 안내부탁드려요~ 다음주부터 진행 예정

[CzJaewan]

https://github.com/CzJaewan/rl_avoidance_gazebo/blob/master/README.md

[Geonhee-LEE]

현재(2020.09.15)까지 진행사항:

• rl_collision_avoidance를 기반으로 학습 완료.
  • 시간에 대한 페널티 추가.
  • wander 추가
• 가지보 시뮬레이션에서 look ahead를 목표지점으로 하여 물체 회피 진행
  • actor(사람) 추가하여 테스트 진행: 동작확인, 그러나 완벽하지 않으며 아슬하게 앞쪽으로 회피하는 경우 발생
  • 타겟(look ahead)이 지속적으로 변경되는데 이것이 영향을 주진 않는 지 확인 필요
  • AMCL 로컬라이제이션이 정상적으로 작동되지 않는 것처럼 보임, 위치 추정이 잘 안되거나 갑자기 snap(위치 점프)이 발생
  • 하나의 런치 파일로 통합필요, repo 정리.
  • prediction python 파일은 로스로 실행하고 토픽을 주고 받을 수 있도록 구성해야함.

진행 중인 사항

• multi-agent 실행
• 기존에는 라이더만 검출, 라이더의 위치를 변경하여 로봇이 검출되도록 변경
• 라이더 스캔 데이터의 시간 차이가 작아, 물체의 동적 특징을 잡지 못할 수가 있음 -> 스텝을 주어 테스트 진행 예정.

진행 예정 사항

• Hybrid control
  • 로컬 플래너를 플러그인을 통해 사용해야하는데 c++만 가능, python으로 실행하는 것을 어떻게 병합할 지 고려.
• 실제 로봇 포팅

[CzJaewan]

우선순위

1. Gazebo wander env test

• observation study : lidar scan data의 시간 간격 찾기.
• reward setting : lidar distance reward 효율성 찾기
• DWA와 비교

2. 실제 servingbot wander world test

• 실제 실험

3. multi agent env test (syscon bot)

• wander world 학습 policy와 비교

4. 실제 syscon bot multi agent world test

5. hybrid control

• mpc와 순수 rl tracking과 비교

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SAC, TD3 등의 알고리즘 변경

LSTM 도입 network

• lidar의 시간별 data 분류

[CzJaewan]

ppo world sub data
object_state_topic : [pose : /odom.pose], [speed : /odom.twist] -> [pose : /amcl_pose.pose], [speed : /odom.twist]