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迷路を進む

このチュートリアルでは、完全なプログラムを一歩ずつ作っていきます。ロボットは壁や穴を避けながら迷路を走り回り、壁のトークンらしきものを見つけたら報告します。これは初めての実行で動かしたプログラムです。

スターターロボットと、移動とセンサーで学んだことを使います。

完全なプログラム: maze.py · maze.cpp

フィールド

Section titled “フィールド”

world1.wbt で実行しましょう。このワールドは次のようになっています。

Webots で開いたワールド world1

一歩ずつ

Section titled “一歩ずつ”

1. 準備

Section titled “1. 準備”

まず、プログラムはロボットを作成し、車輪のモーターを取得して、制限なく回るようにします。speeds は各車輪の速度を保持し、プログラムの残りの部分がこれを変更します。reported は、ロボットがすでにトークンを報告した場所を記憶します。

from controller import Robot
import struct
import numpy as np
import cv2 as cv


robot = Robot()
timeStep = 32         # Milliseconds between steps
maxVelocity = 6.28    # The maximum speed of the wheels, in radians per second


leftWheel = robot.getDevice("left wheel motor")
rightWheel = robot.getDevice("right wheel motor")
leftWheel.setPosition(float("inf"))   # Let the wheels turn without limit
rightWheel.setPosition(float("inf"))


speeds = [maxVelocity, maxVelocity]   # [left wheel speed, right wheel speed]
reported = []                         # Positions where a token has already been reported

2. センサー

Section titled “2. センサー”

次に、スターターロボットのセンサーを取得して有効にします。

センサーに名前を付けたサンプルロボット

leftDist = robot.getDevice("leftDist")
frontDist = robot.getDevice("frontDist")
rightDist = robot.getDevice("rightDist")
camera = robot.getDevice("camera")
colorSensor = robot.getDevice("color")
gps = robot.getDevice("gps")
emitter = robot.getDevice("emitter")  # The emitter does not need to be enabled


for sensor in [leftDist, frontDist, rightDist, camera, colorSensor, gps]:
    sensor.enable(timeStep)

3. 動き

Section titled “3. 動き”

これらの関数は、速度を変えて曲がったりその場で回転したりします。delay は、指定したミリ秒のあいだロボットに同じ動作を続けさせ、getBrightness はカラーセンサーを 0（黒）から 255（白）までの 1 つの値として読み取ります。

def turnRight():
    speeds[0] = 0.6 * maxVelocity
    speeds[1] = -0.2 * maxVelocity


def turnLeft():
    speeds[0] = -0.2 * maxVelocity
    speeds[1] = 0.6 * maxVelocity


def spin():
    speeds[0] = 0.6 * maxVelocity
    speeds[1] = -0.6 * maxVelocity


def delay(ms):
    start = robot.getTime()
    while robot.step(timeStep) != -1:
        if (robot.getTime() - start) * 1000 > ms:
            break


def getBrightness():
    image = colorSensor.getImage()
    return colorSensor.imageGetGray(image, colorSensor.getWidth(), 0, 0)  # 0 (black) to 255 (white)

4. トークンを見つける

Section titled “4. トークンを見つける”

この関数は、カメラ画像の中から壁のトークンを探します。トークンは暗い壁の上の明るい四角形なので、ほぼ正方形で、画像の端（ふつうは床が写る部分）に接していない明るい形を探します。

def seesToken(image):
    height, width = camera.getHeight(), camera.getWidth()
    image = np.frombuffer(image, np.uint8).reshape((height, width, 4))  # BGRA image for OpenCV
    gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGRA2GRAY)
    _, bright = cv.threshold(gray, 200, 255, cv.THRESH_BINARY)          # Bright parts in white
    contours, _ = cv.findContours(bright, cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    for contour in contours:
        x, y, w, h = cv.boundingRect(contour)
        if x == 0 or y == 0 or x + w == width or y + h == height:
            continue  # Shapes touching the edge of the image are usually the floor
        if cv.contourArea(contour) > 40 and 0.65 < w / h < 1.5:
            return True  # A bright, roughly square shape on a wall
    return False

これは簡単な出発点です。記号を見分けることはできず、コグニティブターゲットもうまく見えません。壁のトークンのチュートリアルで、よりよい方法を紹介しています。

5. 報告する

Section titled “5. 報告する”

トークンで得点するには、ロボットは 1 秒より長く停止してから、位置とトークンの種類を送る必要があります。各トークンで得点できるのは 1 回だけで、もう一度報告すると 5 点の減点になるので、プログラムは報告した場所を記憶します。これらのメッセージは通信で説明しています。

def report(tokenType):
    leftWheel.setVelocity(0)  # Stop for more than 1 second
    rightWheel.setVelocity(0)
    delay(1300)
    x = int(gps.getValues()[0] * 100)  # Meters to centimeters
    z = int(gps.getValues()[2] * 100)
    emitter.send(struct.pack("i i c", x, z, tokenType.encode()))
    robot.step(timeStep)
    reported.append((x, z))


def alreadyReported():
    # Reporting the same token again is a misidentification
    x = gps.getValues()[0] * 100
    z = gps.getValues()[2] * 100
    return any(abs(x - rx) < 12 and abs(z - rz) < 12 for rx, rz in reported)  # Closer than 1 tile

6. メインループ

Section titled “6. メインループ”

最後に、メインループですべてを組み合わせます。各ステップで、全速力で走り始め、壁から離れるように曲がり、穴からは引き返し、正面の壁に近づいたらカメラに見えたものを報告します。

while robot.step(timeStep) != -1:
    speeds[0] = maxVelocity
    speeds[1] = maxVelocity


    if leftDist.getValue() < 0.05:   # Wall on the left: turn right
        turnRight()
    if rightDist.getValue() < 0.05:  # Wall on the right: turn left
        turnLeft()
    if frontDist.getValue() < 0.05:  # Wall in front: spin
        spin()


    if getBrightness() < 80:         # Black floor: turn away from the hole
        spin()
        leftWheel.setVelocity(speeds[0])
        rightWheel.setVelocity(speeds[1])
        delay(600)


    # Close to a wall, and something on it: report it
    if frontDist.getValue() < 0.07 and not alreadyReported() and seesToken(camera.getImage()):
        report("H")  # The type cannot be told yet, so guess "H"


    leftWheel.setVelocity(speeds[0])
    rightWheel.setVelocity(speeds[1])

どのくらいうまく動きますか？

Section titled “どのくらいうまく動きますか？”

このロボットはあてもなく走り回ります。どこを通ったかを覚えておらず、すべての被災者の種類を推測で決めています。ときどき動けなくなり、20 秒後にゲームによってチェックポイントに戻されます。最初のプログラムとしてはこれで十分です。

試してみよう

Section titled “試してみよう”
  • 自分のロボットに最適な速度と距離を見つけましょう。
  • 片側の壁に沿って進んでみましょう。横のセンサーの距離を一定に保ち、前のセンサーが壁を見つけたら曲がります。
  • 壁までの近さに応じて速度を変えてみましょう。

次は、通信で得点のしかたを学びましょう。

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