Cours GLO-4001 et GLO-7021. En équipe de deux ou plus. Matériel requis: un ordinateur portable par équipe (pour la connexion wifi), une plate-forme robotique par équipe.
Table des matières
Cette série de laboratoires vous fera expérimenter certains aspects vus dans le cours de robotique mobile. Nous disposons de vraies plate-formes robotiques Kobuki de la compagnie iClebo. Toutes les plate-formes disposent d'un ordinateur de bord Kangaroo, une paire de capteurs infra-rouge, une caméra Kinect et un IMU intégré. Ce plus, certaines plate-formes sont équipées avec un capteur LiDAR.
La façon dont nous interagirons avec les robots est un peu complexe, mais elle est conçue d'une façon qui devrait être assez transparente aux étudiants. Vous en trouverez un résumé dans le schéma suivant.
Votre ordinateur de bord communique avec la kobuki
à travers un logiciel nommé ROS (pour Robot Operating System). Il nous suffit donc de parler à l'ordinateur de bord avec une connexion websocket, et le tour est joué.
Nous utiliserons le code python à travers un jupyter notebook. Jupyter est un environnement interactif qui permet d'entremêler du code, le résultat de son exécution et du texte. Voici un exemple de jupyter notebook à l'oeuvre.
Dans cette section nous verrons comment installer jupyter et la librairie robmob sur votre ordinateur.
Les instructions qui suivent sont spécifiques à Ubuntu mais devraient bien se généraliser à d'autres distributions (et peut-être même MacOS).
Grâce à la ligne de commande, nous allons créer un virtualenv
python qui
contient les logiciels nécessaires pour faire les laboratoires. Assurez-vous
d'abord d'avoir les paquets suivants.
Pour Ubuntu 16.04:
$ sudo apt-get install python-virtualenv git libfreetype6-dev libpng12-dev libjpeg-dev
Pour Ubuntu 14.04:
$ sudo apt-get install python-virtualenv git libpng_devel libjpeg-dev freetype_devel
Ensuite, créez un environnement virtuel avec la commande suivante.
$ virtualenv -p /usr/bin/python3 <NOM_DU_VENV>
Le -p /usr/bin/python3
sert à nous assurer que l'environnement utilisera la bonne version de python. Activez le virtualenv avec la commande suivante.
$ source <NOM_DU_VENV>/bin/activate
Si l'activation a réussi, vous verrez <NOM_DU_VENV>
à la gauche de votre invite de commande.
Dans un autre dossier, lancez la commande
$ git clone https://github.com/davidlandry93/glo4001
Cette commande téléchargera le code nécessaire aux laboratoires. Il contient aussi un fichier
requirements.txt
qui contient la liste des libraries python dont on a besoin pour exécuter
le code fourni. Heureusement, on peut les installer automatiquement avec une commande. Assurez-vous
d'avoir activé l'environnement virtuel avant de lancer cette commande.
$ cd glo4001
$ pip install -r requirements.txt
Si tout a réussi, votre environnement virtuel contient désormais toutes les
librairies nécessaires. Vous pouvez le tester en tentant de lancer le jupyter
notebook (toujours avec l'environnement virtel activé). Lancez cette commande à
partir de l'intérieur du repo glo4001
.
$ jupyter notebook
Avec un peu de chance, votre navigateur web devrait ouvrir un nouvel onglet pointant sur le notebook jupyter. Bien joué! Maintenant, vous pouvez ouvrir le fichier Laboratoire 0.ipynb
et vous
connecter à votre robot.
Visitez ce site pour télécharger la distribution anaconda. Anaconda contient python ainsi qu'un série de librairies utilisées dans les laboratoires. Assurez vous de vous procurer la version Python 3.5.
Installez anaconda, en conservant les options d'installation par défaut, qui sont
- Installation locale (single user)
- Ajout de anaconda au PATH
- Sélection de anaconda comme python 3.5 par défaut
Visitez ensuite cette adresse et téléchargez
le code du cours. En appuyant sur le bouton clone or download, vous pourrez télécharger
une version .zip
de repo. Faites l'extraction du code du cours à un endroit approprié.
Avec le menu démarrer, ouvrez le logiciel anaconda prompt. Utilisez les
commandes DIR
et CHDIR
pour naviguer jusqu'au dossier contenant le code du
cours. À partir de là, lancez la commande suivante. Elle devrait installer les
librairies nécessaires à l'exécution du code du cours.
pip install -r requirements.txt
Depuis la anaconda prompt, allez dans le dossier contenant le code du cours, puis exécutez
jupyter notebook
Dans le jupyter notebook, ouvrez le fichier Laboratoire 0.ipynb. La suite des instructions, incluant comment interagir avec le robot, s'y trouve. Bonne chance!