このページではChoreonoid OpenRTM連携プラグイン Python版でTankモデルをゲームパッドで操作するまでの手順を説明します。 使用するモデル、作成するRTCはChoreonoid公式ページのチュートリアルとほぼ同じです。
この章ではシミュレータ上のアクチュエータ、センサなどの入出力を行うRTCの開発手順を説明します。
まずはRTC Builderでソースコードのひな型を作成します。 RTC Builder利用のために、OpenRTM-aistをインストールしてください。
インストールが完了したらRTC Builderを起動してひな型を作成してください。 Windows 8.1の場合は「スタート」>「アプリビュー(右下矢印)」>「OpenRTM-aist 2.0.1」>「OpenRTP」をクリックすると起動できます。
作成手順は以下が参考になります。
作成するRTCの仕様は以下のようになっています。言語はPythonを選択してください。
生成したソースコードにRTCのモジュール名のクラス(TankIoRTC_Pyならばclass TankIoRTC_Py)が記述されているので、そのクラスに以下の関数を追加してください。
具体的には以下のソースコードを記載します。
class TankIoRTC_Py(OpenRTM_aist.DataFlowComponentBase): (省略) #ボディオブジェクト設定関数 def setBody(self, body): self.ioBody = body #Linkオブジェクト取得 self.cannonY = self.ioBody.link("CANNON_Y") self.cannonP = self.ioBody.link("CANNON_P") self.crawlerL = self.ioBody.link("CRAWLER_TRACK_L") self.crawlerR = self.ioBody.link("CRAWLER_TRACK_R") #Lightオブジェクト取得 self.light = self.ioBody.getLight("MainLight") #センサの計測値などをアウトポートから出力する処理等を記述する関数 #シミュレーションステップ後に実行される def inputFromSimulator(self): if self.ioBody: #砲台の角度取得、格納 self._d_angles.pan = self.cannonY.q self._d_angles.tilt = self.cannonP.q #砲台の角度出力 OpenRTM_aist.setTimestamp(self._d_angles) self._anglesOut.write() #アクチュエータのトルクなどをインポートから入力する処理等を記述する関数 #シミュレーションステップ前に実行される def outputToSimulator(self): if self.ioBody: #砲台のトルク入力 if self._torquesIn.isNew(): data = self._torquesIn.read() self.cannonY.u = data.data[0] self.cannonP.u = data.data[1] #車体の速度入力 if self._velocitiesIn.isNew(): data = self._velocitiesIn.read() vx = data.data.vx va = data.data.va rms = (vx + va*self._wheel_distance[0])/self._wheel_radius[0] lms = (vx - va*self._wheel_distance[0])/self._wheel_radius[0] #クローラーの速度入力 self.crawlerL.dq = lms self.crawlerR.dq = rms #ライトのオンオフ入力 if self._lightSwitchIn.isNew(): data = self._lightSwitchIn.read() self.light.on(data.data[0]) self.light.notifyStateChange()
Link名はモデルに対応するアイテムを選択後、左下のビューから""リンク""タブを表示すれば確認できます。
def setBody(self, body): self.ioBody = body self.cannonY = self.ioBody.link("CANNON_Y") (省略) self.light = self.ioBody.getLight("MainLight")
関節の角度の取得q変数により取得できます。
self._d_angles.pan = self.cannonY.q
関節の速度の入力はdq、トルクの入力はu変数に格納することでシミュレータに反映できます。
self.crawlerL.dq = lms
self.cannonY.u = data.data[0]
ライトのオンオフはon変数にbool変数を格納します。
self.light.on = data.data[0]
Windowsの場合はChoreonoidを展開したフォルダのbin/chorenoid.exeをダブルクリックしてください。
Ubuntuの場合はコマンドからchoreonoidと入力してください。
まずはワールドアイテム、シミュレータアイテムを追加します。 ファイル、新規からワールドとAISTシミュレータを選択して追加してください。 ※表示されるアイテムの順番が変わることがあるため、この画像と違う画面になる可能性があります。
World(ワールドアイテム) |-AISTSimulator(AISTシミュレータ)
アイテムツリーの概要、アイテムの移動方法は以下のページを参考にしてください。
次に環境、タンクのモデルを追加します。
ファイル、読み込みからOpenHRP モデルファイルを選択後、以下のファイルを読み込んでください。
World(ワールドアイテム) |-AISTSimulator(AISTシミュレータ) |-Tank(model/tank/tank.wrl) |-Labo1(model/Labo1/Labo1.wrl)
RTコンポーネントを追加します。 ファイル、新規からPyRTCを選択して追加してください。
この時点でアイテムツリーは以下のようになります。
World(ワールドアイテム) |-AISTSimulator(AISTシミュレータ) |-Tank(model/tank/tank.wrl) |-TankIO(PyRTC) |-Controller(PyRTC) |-Joystick(PyRTC) |-Labo1(model/Labo1/Labo1.wrl)
TankIO、Controller、JoystickのプロパティからRTC moduleという項目を設定してください。
Pythonファイルを設定するとRTCが起動します。 ※本プラグインではChoreonoidに付属しているC++版OpenRTMプラグインのようにControllerRTC、BodyIoRTC、RTCという区別はありません。RTCのソースコードにシミュレータ上のロボットの制御、センサ値の取得等の処理を書けばそれでBodyIoRTCと同じ動作ができます。
RTシステムを追加します。 ファイル、新規からRTシステムを選択して追加してください。
'RTCリストが表示されていない場合は同様に表示してください。
シミュレーションを開始する前に、時間分解能を1000fpsに設定してください。 これでシミュレーションを開始するとゲームパッドのジョイスティックでシミュレータ上のクローラー、アームの操作、ボタンでライトのオンオフを操作できるようになります。
基本はChoreonoid付属のOpenRTMプラグインのサンプルと同じですが、一部データ型の変更、コンフィギュレーションパラメータの追加を行っています。
Tankロボットの制御を行うためのRTCです。
ゲームパッドのアナログスティック、ボタン等の状態を出力するRTCです。
モーションエディタ/シミュレータ
動力学シミュレータ
統合開発プラットフォーム
産総研が提供するRTC集
東京オープンソースロボティクス協会
ネットワーク分散環境でデータ収集用ソフトウェアを容易に構築するためのソフトウェア・フレームワーク
このページではChoreonoid OpenRTM連携プラグイン Python版でTankモデルをゲームパッドで操作するまでの手順を説明します。 使用するモデル、作成するRTCはChoreonoid公式ページのチュートリアルとほぼ同じです。
RTC作成
この章ではシミュレータ上のアクチュエータ、センサなどの入出力を行うRTCの開発手順を説明します。
RTC Builder起動
まずはRTC Builderでソースコードのひな型を作成します。 RTC Builder利用のために、OpenRTM-aistをインストールしてください。
インストールが完了したらRTC Builderを起動してひな型を作成してください。 Windows 8.1の場合は「スタート」>「アプリビュー(右下矢印)」>「OpenRTM-aist 2.0.1」>「OpenRTP」をクリックすると起動できます。
作成手順は以下が参考になります。
RTCひな型作成
作成するRTCの仕様は以下のようになっています。言語はPythonを選択してください。
ソースコード編集
生成したソースコードにRTCのモジュール名のクラス(TankIoRTC_Pyならばclass TankIoRTC_Py)が記述されているので、そのクラスに以下の関数を追加してください。
具体的には以下のソースコードを記載します。
class TankIoRTC_Py(OpenRTM_aist.DataFlowComponentBase): (省略) #ボディオブジェクト設定関数 def setBody(self, body): self.ioBody = body #Linkオブジェクト取得 self.cannonY = self.ioBody.link("CANNON_Y") self.cannonP = self.ioBody.link("CANNON_P") self.crawlerL = self.ioBody.link("CRAWLER_TRACK_L") self.crawlerR = self.ioBody.link("CRAWLER_TRACK_R") #Lightオブジェクト取得 self.light = self.ioBody.getLight("MainLight") #センサの計測値などをアウトポートから出力する処理等を記述する関数 #シミュレーションステップ後に実行される def inputFromSimulator(self): if self.ioBody: #砲台の角度取得、格納 self._d_angles.pan = self.cannonY.q self._d_angles.tilt = self.cannonP.q #砲台の角度出力 OpenRTM_aist.setTimestamp(self._d_angles) self._anglesOut.write() #アクチュエータのトルクなどをインポートから入力する処理等を記述する関数 #シミュレーションステップ前に実行される def outputToSimulator(self): if self.ioBody: #砲台のトルク入力 if self._torquesIn.isNew(): data = self._torquesIn.read() self.cannonY.u = data.data[0] self.cannonP.u = data.data[1] #車体の速度入力 if self._velocitiesIn.isNew(): data = self._velocitiesIn.read() vx = data.data.vx va = data.data.va rms = (vx + va*self._wheel_distance[0])/self._wheel_radius[0] lms = (vx - va*self._wheel_distance[0])/self._wheel_radius[0] #クローラーの速度入力 self.crawlerL.dq = lms self.crawlerR.dq = rms #ライトのオンオフ入力 if self._lightSwitchIn.isNew(): data = self._lightSwitchIn.read() self.light.on(data.data[0]) self.light.notifyStateChange()Link名はモデルに対応するアイテムを選択後、左下のビューから""リンク""タブを表示すれば確認できます。
Light名の確認方法は分からないのでChoreonoid公式サイトを確認してください。
def setBody(self, body): self.ioBody = body self.cannonY = self.ioBody.link("CANNON_Y") (省略) self.light = self.ioBody.getLight("MainLight")関節の角度の取得q変数により取得できます。
関節の速度の入力はdq、トルクの入力はu変数に格納することでシミュレータに反映できます。
ライトのオンオフはon変数にbool変数を格納します。
RTシステム作成
Choreonoid起動
Windows
Windowsの場合はChoreonoidを展開したフォルダのbin/chorenoid.exeをダブルクリックしてください。
Ubuntu
Ubuntuの場合はコマンドからchoreonoidと入力してください。
アイテム追加
ワールド、シミュレータ
まずはワールドアイテム、シミュレータアイテムを追加します。 ファイル、新規からワールドとAISTシミュレータを選択して追加してください。 ※表示されるアイテムの順番が変わることがあるため、この画像と違う画面になる可能性があります。
この時点でアイテムツリーは以下のようになります。
アイテムツリーの概要、アイテムの移動方法は以下のページを参考にしてください。
モデル
次に環境、タンクのモデルを追加します。
ファイル、読み込みからOpenHRP モデルファイルを選択後、以下のファイルを読み込んでください。
この時点でアイテムツリーは以下のようになります。
RTコンポーネント
RTコンポーネントを追加します。 ファイル、新規からPyRTCを選択して追加してください。
Tankアイテムの下に3つのアイテムを追加して、TankIO、Controller、Joystickと名前を付けてください。
この時点でアイテムツリーは以下のようになります。
World(ワールドアイテム) |-AISTSimulator(AISTシミュレータ) |-Tank(model/tank/tank.wrl) |-TankIO(PyRTC) |-Controller(PyRTC) |-Joystick(PyRTC) |-Labo1(model/Labo1/Labo1.wrl)Pythonファイルの設定
TankIO、Controller、JoystickのプロパティからRTC moduleという項目を設定してください。
各アイテムで以下のファイルを設定します。
Pythonファイルを設定するとRTCが起動します。 ※本プラグインではChoreonoidに付属しているC++版OpenRTMプラグインのようにControllerRTC、BodyIoRTC、RTCという区別はありません。RTCのソースコードにシミュレータ上のロボットの制御、センサ値の取得等の処理を書けばそれでBodyIoRTCと同じ動作ができます。
RTシステム構築
RTシステムを追加します。 ファイル、新規からRTシステムを選択して追加してください。
表示、ビューの表示から、RTCダイアグラムを表示してください。
'RTCリストが表示されていない場合は同様に表示してください。
RTCダイアグラム表示後、左下のRTCリストからドラッグアンドドロップすることで、RTCダイアグラム上にRTCを表示できます。
RTCダイアグラム上で以下のように接続してください。
シミュレーション実行
シミュレーションを開始する前に、時間分解能を1000fpsに設定してください。 これでシミュレーションを開始するとゲームパッドのジョイスティックでシミュレータ上のクローラー、アームの操作、ボタンでライトのオンオフを操作できるようになります。
RTCの仕様
基本はChoreonoid付属のOpenRTMプラグインのサンプルと同じですが、一部データ型の変更、コンフィギュレーションパラメータの追加を行っています。
TankJoystickControllerRTC_Py
Tankロボットの制御を行うためのRTCです。
JoystickPySDL2
ゲームパッドのアナログスティック、ボタン等の状態を出力するRTCです。