フレームワークをpytorchに移行(開発中)
- nav_cloning (一定経路の模倣学習)
roscd nav_cloning/experiments/
./experiment_use_dl_output.sh
nav_cloning/data
フォルダにログと学習済みモデルを保存
シェルファイルのパラメータを変更することで様々な条件で実験可能
- nav_cloning_with_direction (経路選択を含む模倣学習)
roscd nav_cloning/experiments/
./experiment_with_direction_use_dl_output.sh
nav_cloning/data
フォルダにログと学習済みモデルが保存
シェルファイルのパラメータを変更することで様々な条件で実験可能
- シミュレータの起動
roslaunch nav_cloning nav_cloning_sim.launch
- rviz上の2D Pose Estimateで自己位置を合わせる
- 実行
rosservice call /start_wp_nav
- save data: /nav_cloning/data/result
loss
angle_error : navigationの出力と訓練されたモデルの出力の差
distance : 目標経路とロボットの位置の間の距離
-
Environment
- ubuntu20.04
- ros noetic
- Python3
-
Install python3-catkin-tools
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu `lsb_release -sc` main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' wget http://packages.ros.org/ros.key -O - | sudo apt-key add - sudo apt update sudo apt install python3-catkin-tools
-
Install nav_cloning
mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/open-rdc/nav_cloning wstool init wstool merge nav_cloning/nav_cloning.install wstool up rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO -y cd ~/catkin_ws catkin build sudo apt install python3-pip pip3 install torch torchvision scikit-image tensorboard pip3 install --upgrade numpy scikit-image echo "export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
-
for CPU
pip3 install torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
----- old version -----
- nav_cloningの用意
cd ~/catkin_ws/src
wget https://raw.githubusercontent.com/open-rdc/nav_cloning/pytorch/nav_cloning.install
wstool init
wstool merge nav_cloning.install
wstool up
- 依存パッケージのインストール
cd ~/catkin_ws/src
rosdep init
rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO -y
cd ../
catkin_make
- その他インストール GPUを使用するかでインストールするものが変わります. GPU関連の設定は細心の注意をはらっておこなってください.
<共通>
pip3 install scikit-image
pip3 install tensorboard
<CPU のみ>
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
<GPU使用> 使用しているデバイスを確認し,セットアップします
- nvidia driver
- CUDA
- cuDNN
その後インストールしたCUDAのバージョンに対応したPytorchのバージョンを下記からダウンロードします
https://pytorch.org/get-started/locally/
作成次第追加