Self Driving and ROS 2 - Learn by Doing! Map & Localization: アクションクライアント (セクション6-5/11)
アクションクライアントの作成と使用を学び、PythonとC++でフィボナッチアクションサーバーと通信する方法を実装。
レーザースキャンデータを用いてロボットの周囲を監視し、速度と分離の監視ノードを構築し、障害物に応じた速度調整を実施。
速度制御のためのアクションクライアントを設定し、Twist Muxアクションサーバーと連携してロボットの安全な運行を実現。
Udemyの「Self Driving and ROS 2 - Learn by Doing! Map & Localization」コースのセクション6のレッスン75～80では、アクションクライアントの作成と使用、ロボットの位置特定と地図作成のための速度と分離監視の重要なコンポーネントについて学びます。ここでは、これらのレッスンで扱った内容と実装を詳しく見ていきます。
レッスン75: Pythonでアクションクライアントを作成
まず、Pythonでアクションクライアントを構築します。このクライアントは、前のレッスンで作成したフィボナッチアクションサーバーと通信し、目標を送信し、フィードバックと結果を受け取ります。
初期化: クライアントノード `SimpleActionClient` はアクションクライアントを初期化し、サーバーが利用可能になるのを待ちます。
目標の送信: フィボナッチ数列の順序を目標として定義し、それをサーバーに送信します。フィードバックと結果のコールバックはサーバーの応答を処理し、クライアントがフィードバックと最終結果に適切に対応することを保証します。
このPythonスクリプトは、サーバーとの接続を確立し、非同期の目標送信を処理し、リアルタイムでフィードバックと結果を処理するために注意深く構築されています。
レッスン76: C++でアクションクライアントを作成
次に、同様のアクションクライアントをC++で実装します。このレッスンは、Python実装の構造を反映しつつ、C++を好む、または必要とするプロジェクトのためにC++を活用します。
クライアントの定義: `SimpleActionClient` クラスが定義され、`rclcpp::Node` から継承されます。
目標の処理: クラスには、目標応答、フィードバック、および結果を処理するメソッドが含まれており、Python実装と同様の機能を持ちながら、C++の構文と機能を利用します。
このレッスンは、ROS 2の多様性を強調し、異なるプログラミング言語で同じ機能を実装する方法を紹介します。
レッスン77: アクションクライアントの実行
PythonとC++のクライアントが揃ったところで、レッスン77ではこれらのクライアントを実行することに焦点を当てます。アクションサーバーとクライアントを起動し、効果的に通信することを確認します。
テスト: このレッスンには、アクションサーバーとクライアントを実行するための実践的なターミナルコマンドが含まれており、目標が正しく処理され、フィードバックが適切に受信されることを確認します。
この実践的なアプローチは、前のレッスンで得た理論的知識を強化し、ROS 2のアクションクライアントに関する包括的な理解を提供します。
レッスン78～80: 速度と分離の監視
続くレッスンでは、安全で効率的なロボット運用のための速度と分離の監視の概念が紹介されます。
Safety Stop ノード: `SafetyStop` ノードは、レーザースキャンを使用してロボットの環境を監視し、障害物を検出します。
速度制御のためのアクションクライアント: 速度を減少させるためのクライアント (`joy_turbo_decrease`) と速度を増加させるためのクライアント (`joy_turbo_increase`) の2つのアクションクライアントが導入されます。これらのクライアントは、Twist Muxアクションサーバーと通信して、検出された障害物に基づいてロボットの速度を調整します。
実装には、危険距離と警告距離のパラメータ設定、レーザースキャントピックへのサブスクライブ、安全停止メッセージの発行が含まれます。レーザーコールバック関数は、レーザースキャンデータを解析してロボットの状態（FREE、WARNING、またはDANGER）を判断し、それに応じて速度を調整します。
実践的な実装
これらの概念を実現するために、コースでは詳細なコードスニペットと実践的な指示が提供されます。ここでは、主なステップの概要を簡単に紹介します：
アクションクライアントの初期化: PythonとC++の両方の実装は、アクションクライアントを初期化し、アクションサーバーの可用性を確認することから始まります。
レーザースキャンの処理: `laser_callback` 関数は、レーザースキャンデータを処理して、障害物の近接性を判断し、ロボットの状態を更新します。
速度の調整: ロボットの状態に基づいて、アクションクライアントはTwist Muxアクションサーバーにゴールを送信してロボットの速度を調整するか、完全に停止させます。
ビルドと実行: 最後に、ワークスペースを `colcon build` を使用してビルドし、ノードを別々のターミナルで実行してその動作を観察します。
結論
Udemyの「Self Driving and ROS 2 - Learn by Doing! Map & Localization」コースのセクション6のレッスン75～80は、アクションクライアントの作成とロボットアプリケーション向けの速度と分離の監視の実装に関する包括的なガイドを提供します。PythonとC++の両方を活用することで、さまざまな開発ニーズに対応する柔軟なソリューションを提供します。この実践的なアプローチにより、学習者は実践的な経験を積み、これらの概念をプロジェクトに実装する準備が整います。