はじめに - masuko-shingo/jetson-nano GitHub Wiki
はじめに
Turtlebot3とJetsonNanoを用いたロボット教材のドキュメント
なぜTurtlebot3,JetsonNanoを使うか
- GPUが搭載され、深層学習等に用いやすい
- turltebot3ベースのロボット機体，変更前の制御回路RaspberryPiと同じくlinuxOS，搭載しやすいサイズ
- 身近で一番普及しているもので構成した
どんなことを学ぶか
ドキュメントのおおまかな構成として
- linuxOSやCUI(コマンドライン)について
- 地図生成やナビゲーション(自律移動)について
- 深層学習，物体検出について
の3つで構成されています．
※linuxOSやCUIに慣れてない方は参考文献に記載されている書籍等を読みながら進めると良いと思います。
[参考書籍]：小林 準 Ubuntuスタートアップバイブル マイナビ
https://www.amazon.co.jp/Ubuntu%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%83%90%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%AB-%E5%B0%8F%E6%9E%97-%E6%BA%96/dp/4839964866
到達目標
この教材の到達目標は，
- linux，CUIの基本操作がある程度使えるようになる．
- 地図生成やナビゲーション(自律移動)が扱えるようになる.
- 深層学習を用いた物体認識などの技術を扱えるようになる.
となっています。
どんな過程で
- ナビゲーション
SLAMやナビゲーションのシステムについてTurtlebot3パッケージを動かしながら理解する。
- 深層学習
YOLOv3を用いた、データセットの作成，学習，推論(物体検出)を行う実習を通して，深層学習を用いた物体検出について動かしながら理解する。
という過程で学んでいきます．
環境
今回使う環境は以下の通りです。
ハードウェア構成表
| Item | Model | Quantiny |
|---|---|---|
| Base Robot | Turtlebot3 | 1 |
| Actuators | DYNAMIXEL XL430-W250 | 2 |
| Battery | LI-PO Battery 11.1V 1800mAh | 1 |
| LiDAR | LDS-01 (HLS-LFCD2) | 1 |
| SBC | OpenCR 1.0 | 1 |
| Jetson Nano Developer Kit a02 | 1 | |
| Camera | Microsoft LifeCam HD5000 7ND-00006 | 1 |
| WiFi Dongle | TP-Link TL-WN725N | 1 |
配線図
ソフトウェア構成表
| PC | SBC(JetsonNano) | |
|---|---|---|
| OS | Ubuntu 18.04 LTS 64bit | JetPack 4.5.1 ( Ubuntu 18.04 ) |
| Middleware (ROS) | ROS(melodic) | ROS(melodic) |
| YOLO | - | YOLOv3(darknet) |
ドキュメント
環境構築
Jetsonnano環境構築
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/Jetsonnano%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89
地図生成やナビゲーション(自律移動)について
実習：SLAM, Navigation(Turtlebot3)
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/%E5%AE%9F%E7%BF%92%EF%BC%9ASLAM,-Navigation(Turtlebot3%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8)
深層学習，物体検出について
実習：画像認識，物体検出(YOLOv3)
https://github.com/masuko-shingo/jetson-nano/wiki/%E5%AE%9F%E7%BF%92%EF%BC%9A%E7%94%BB%E5%83%8F%E8%AA%8D%E8%AD%98%EF%BC%8C%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A4%9C%E5%87%BA(YOLOv3)