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アナウンス

 長らく「ADIS16470搭載IMUボード」及び「ADIS16475-2搭載IMUボード」の在庫不足でご迷惑をお掛けしておりましたが、入荷しましたのでご連絡致します。
 また、申し訳ありませんが、昨今の半導体不足の影響で仕入単価が高まり、下記のように価格変更させて頂きました。
 重ね重ね申し訳ございませんが、ご理解いただけますと幸いです。


ADIS16470搭載IMUボード (新)税込79,200円 (旧)税込70,290円
ADIS16475-2搭載IMUボード (新)税込132,000円 (旧)税込120,010円

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技術ブログ

前回の「ROS2でSLAM入門1:ROS2インストールからマップ作成編」で、ROS2のインストールから、SLAMのサンプルを動かして、地図を作成しました。


今回は、作成した地図を用いた自律移動ロボットのシミュレーションを試してみたいと思います。 前回同様、ROS2+シミュレータ(Gazebo)を使用していきます。


ロボットを好きな場所に移動させるには「SLAM」と「自律移動(ナビゲーション)」という技術が必要です。SLAMは環境内でのロボット位置姿勢を求めるもので、 自律移動は経路計算・経路追従・障害物回避などを行いながらロボットを目的地まで導く技術です。

前回作成した地図を活用して、自律移動のシミュレーションを行ってみます。

技術ブログ

 ショッピングセンターや空港を走る自律移動ロボットが多く開発されていますが、どういった技術で動いているかご存知でしょうか。 メインとなるのはSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と呼ばれる技術です。 センサ情報などから「自己位置推定」と「環境地図作成」を同時に行うというものです。 この技術を使用すれば、ロボットにとって未知の場所でも自分の位置を認識して走行できます。 以下にSLAMの入力と出力のイメージを示します。

 このような自律移動ロボットを開発する場合、ROSというロボット制御のミドルウェアを活用することが多いと思います。 ROSの基本的な説明はこちらにまとめました。 また最近は、ROSからROS2への移行が進んできています。

 今回のブログでは、これらの技術を体験するために、次の内容について解説していきます。

  • ROS2のセットアップ
  • シミュレーション用ロボットデータのインストール
  • シミュレータでSLAMの実行(地図の作成)