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conference flask_esp nav2_simple_commander nav2_amcl nav2_behavior_tree nav2_behaviors nav2_bringup nav2_bt_navigator nav2_collision_monitor nav2_common nav2_constrained_smoother nav2_controller nav2_core nav2_costmap_2d costmap_queue dwb_core dwb_critics dwb_msgs dwb_plugins nav2_dwb_controller nav_2d_msgs nav_2d_utils nav2_graceful_controller nav2_lifecycle_manager nav2_mppi_controller nav2_msgs nav2_navfn_planner nav2_planner nav2_regulated_pure_pursuit_controller nav2_rotation_shim_controller nav2_rviz_plugins nav2_smac_planner nav2_smoother nav2_system_tests nav2_theta_star_planner nav2_util nav2_velocity_smoother nav2_voxel_grid nav2_waypoint_follower navigation2 rosserial_msgs rosserial_server flask_esp8266

Repository Summary

Checkout URI	https://github.com/pomelo925/ttennis-pickup-robot.git
VCS Type	git
VCS Version	main
Last Updated	2024-12-05
Dev Status	UNMAINTAINED
CI status	No Continuous Integration
Released	UNRELEASED
Tags	No category tags.
Contributing	Help Wanted (0) Good First Issues (0) Pull Requests to Review (0)

Packages

Name	Version
conference	0.0.0
flask_esp	0.0.0
nav2_simple_commander	1.1.16
nav2_amcl	1.1.16
nav2_behavior_tree	1.1.16
nav2_behaviors	1.1.16
nav2_bringup	1.1.16
nav2_bt_navigator	1.1.16
nav2_collision_monitor	1.1.16
nav2_common	1.1.16
nav2_constrained_smoother	1.1.16
nav2_controller	1.1.16
nav2_core	1.1.16
nav2_costmap_2d	1.1.16
costmap_queue	1.1.16
dwb_core	1.1.16
dwb_critics	1.1.16
dwb_msgs	1.1.16
dwb_plugins	1.1.16
nav2_dwb_controller	1.1.16
nav_2d_msgs	1.1.16
nav_2d_utils	1.1.16
nav2_graceful_controller	1.1.16
nav2_lifecycle_manager	1.1.16
nav2_mppi_controller	1.1.16
nav2_msgs	1.1.16
nav2_navfn_planner	1.1.16
nav2_planner	1.1.16
nav2_regulated_pure_pursuit_controller	1.1.16
nav2_rotation_shim_controller	1.1.16
nav2_rviz_plugins	1.1.16
nav2_smac_planner	1.1.16
nav2_smoother	1.1.16
nav2_system_tests	1.1.16
nav2_theta_star_planner	1.1.16
nav2_util	1.1.16
nav2_velocity_smoother	1.1.16
nav2_voxel_grid	1.1.16
nav2_waypoint_follower	1.1.16
navigation2	1.1.16
rosserial_msgs	0.9.2
rosserial_server	0.9.2
flask_esp8266	0.0.0

README

TTennis Pickup Robot 桌球自動拾取智慧機器人

清華大學動力機械系25級畢業專題（2024）

本人（pomelo925）負責項目為全軟體、部分韌體及部分電路。非本人負責項目最終會清楚標註貢獻者。

TTennis Pickup Robot 目標是在任意的桌球場中，自動化完成拾取，並抬升內置球架供運動員使用或將桌球傾倒於球架中，使選手能專注於訓練本身。TTennis Pickup Robot 具備動態避障能力，同時用戶可透過遙控器或螢幕來操控機器人，並調整機器人運動參數。

TTennis Pickup Robot 從機構設計、電路板設計、單晶片調適至上層的視覺處理、AI 模型部署、建圖定位與導航避障系統等皆是我們針對特殊的應用場景做開發，並不直接使用市面上的套件。同時軟韌體算法全部開源，代碼已解藕封裝，所有運行節點以虛擬化容器形式運行，十分利於有程式背景的人對特定算法做二次開發。

alt text

以 Nextjs / Framer Motion / Tailwind CSS 製作的 Web 操控介面。

</center>

⭐⭐⭐ 整體架構 ⭐⭐⭐

如下圖，本專題主要區分為以下四大部分。 ![alt text](/5.Docs/assets/overall.png)

⭐⭐ Hardware 硬體 ⭐⭐

外購硬體主要有相機 [Intel® RealSense™ Depth Camera D435](https://www.intelrealsense.com/depth-camera-d435/)、[Luxonis OAK-D](https://shop.luxonis.com/products/oak-d?srsltid=AfmBOoonQ7t1-zn0nqSzjS6hqH9pHZsBbMcbB3aGryrPGHOZsLWWNm30) 以及上位機 [iKOOLCORE R2](https://www.ikoolcore.com/en-tw/products/ikoolcore-r2?srsltid=AfmBOooM286Be_Vosi4SvQe132LjfMP1y9nNQp6Jv6tcy6CoUxvYuutZ)。 ![alt text](/5.Docs/assets/hardware.png) 我們自行設計 PCB 以增加複雜電路的穩定性與減少過多明線帶來的困擾。包含以下三塊電路板： * 電源分壓板：將 [18V工具機鋰電池](https://www.makitatools.com/products/details/BL1850B-2) 降壓至12V、5V、3.3V，同時支援 PD 快充，並且防電源反接及短路保護。其中 DC-DC Bucker 皆採用可調式閉路電壓控制晶片，並充分考慮降噪濾波。PD 快充用以支援上位機的運作。 * 邏輯電路板：運算單元為 Cortex M7 內核的 [STM32H723ZGT6](https://www.mouser.tw/ProductDetail/STMicroelectronics/STM32H723ZGT6?qs=sPbYRqrBIVkPaOxQT7wG%252BA%3D%3D)，包含讀取直流馬達之增量式編碼器、閉路控制直流馬達、ROS1 節點通訊等等。並引出 USART 通訊引腳、編碼器端子座、外部晶振時間源、CP2102 TTL 轉 Type-C 通訊等等。 * 馬達驅動板：電力直接由電源分壓板供給 12V，PWM 控制訊號則由邏輯電路板經軟排線傳遞，馬達驅動晶片為 [VNH5019](https://www.mouser.tw/ProductDetail/STMicroelectronics/EVAL-VNH5019-P1?qs=4b8myOmUP%252BuULWYKW0CsPg%3D%3D)。由於功率較大，與邏輯電路板做物理隔離，抗 EMI。

⭐⭐ Firmware 韌體 ⭐⭐

開發平台為 [STM32CubeIDE](https://www.st.com/en/development-tools/stm32cubeide.html)，下圖為本專案資料夾架構與各自任務。 ![alt text](/5.Docs/assets/stm32.png) 此為 C/C++ 混編專案，並將代碼封裝成以任務為導向的獨立資料夾，解藕並增加可移植性，架構圖中的箭頭部分，是針對底盤馬達PID調適中，ROS1、STM32、timer 間的變數傳遞關係。 > 實作細節可參閱 [全端機器人技術筆記 -【韌體】STM32CubeIDE - C/C++ 混編專案架構](https://hackmd.io/@925/robot/%2F%40925%2Fstm-project)。

⭐⭐ Software 軟體 ⭐⭐

軟體複雜度較高，因此會拆分成較多部分說明。所有軟體的節點皆以 x86 arch Docker 容器形式啟動與結束，容器間共享網路與記憶體。 ![alt text](/5.Docs/assets/software.png) 這裡簡述各區塊任務，並於底下補述細節。後端軟體幾乎運行於 [ROS2](https://docs.ros.org/en/foxy/index.html) 平台之上。開發工具主要使用 [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)、[Cursor](https://www.cursor.com/)、[MobaXTerm](https://mobaxterm.mobatek.net/) 及 [Foxglove](https://foxglove.dev/ros) 等。 * 前端 - Nextjs / Framer Motion / Tailwind CSS * 與用戶最直接的交互接口，可點擊螢幕使機器人執行任務，亦顯示機器人即時運動訊息。 * 本專案模板與架構很大程度地參考 [ Cristian Mihai 的開源專案](https://www.youtube.com/watch?v=dImgZ_AH7uA&t=194s)。 * 後端 - Coordinator 協調器 * 作為最上層的節點排程與協調器，依當前任務及情景動態調度必要資源。 * 後端 - Navigation 導航 * 基於官方開源 [Nav2 導航堆棧](https://docs.nav2.org/)，開發 AMR 的路徑規劃、動靜態避障、代價地圖堆疊等。 * 後端 - EdgeNN 神經網路邊緣運算 * [Luxonis OAK-D](https://shop.luxonis.com/products/oak-d?srsltid=AfmBOoonQ7t1-zn0nqSzjS6hqH9pHZsBbMcbB3aGryrPGHOZsLWWNm30)，即時偵測桌球、桌球桌、置球架以及運動員，並回傳空間座標資訊。 * 後端 - RTAB-Map 建圖定位 * 使用開源 [RTAB-Map](https://introlab.github.io/rtabmap/) 為室內環境作三維建模，為導航節點提供定位的依據。 * 後端 - Coomunication 通訊 * 基於 [rosserial](https://wiki.ros.org/rosserial) 實現 STM - ROS1 通訊。 * 基於 [ROS1 Bridge](https://github.com/ros2/ros1_bridge) 實現 ROS1 - ROS2 通訊。

⭐ 軟體前端 - Nextjs x Framer Motion⭐

介面 DEMO 示例，僅： ![alt text](/5.Docs/assets/webui.gif)

⭐ 軟體後端 - EdgeNN ⭐

機上搭載嵌入式 AI RGBD 相機 [Luxonis OAK-D](https://shop.luxonis.com/products/oak-d?srsltid=AfmBOoonQ7t1-zn0nqSzjS6hqH9pHZsBbMcbB3aGryrPGHOZsLWWNm30)，大大減少了上位機的運算負擔。相機端給出偵測物件的空間座標資訊後，經過靜態與動態的座標轉換（基於 [tf2](https://docs.ros.org/en/foxy/Tutorials/Intermediate/Tf2/Tf2-Main.html)）後映射至導航的全局代價地圖中。本專案使用模型為 [Ultralytics](https://www.ultralytics.com/zh) 發佈的 [YOLOv8 模型](https://github.com/ultralytics/ultralytics)。此為當前 [depthai-experiments ](https://github.com/luxonis/depthai-experiments) 能支援 [on-device programming](https://docs-old.luxonis.com/en/latest/pages/tutorials/on-device-programming/) 的最新模型。部署時須將 yolov8n 模型變體之權重檔轉為輕量化格式，實測幀率浮動於 6 ~ 10 hz 間。 training set 主要由 [Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com/) 上已 annotated 的開源資料集 [Ping Pong Detection Computer Vision Project](https://universe.roboflow.com/pingpong-ojuhj/ping-pong-detection-0guzq) 提供。資料再由 [Roboflow](https://roboflow.com/) 協助增強處理，並於本地端（RTX 4070、32GB RAM）滿載訓練。 > 訓練細節可參考 [機器人全端技術筆記 -【軟體】影像處理 -【物件偵測】Training 階段](https://hackmd.io/@925/robot/%2F%40925%2Ftraining)。 ![alt text](/5.Docs/assets/yolov8.png) 最後，為了取得深度資訊，須使用 DepthAI 的 [YoloSpatialDetectionNetwork](https://docs.luxonis.com/software/depthai-components/nodes/yolo_spatial_detection_network/)，疊合相機原生深度資訊與 YOLO 物件屬性，計算出偵測物件合理的空間座標。 > 此部分詳情可參閱 [機器人全端技術筆記 -【軟體】影像處理 -【物件偵測】Deploying 階段](https://hackmd.io/@925/robot/%2F%40925%2Fdeploy)。

⭐ 軟體後端 - RTAB-Map ⭐

使用 [RTAB-Map](https://introlab.github.io/rtabmap/) 的主因為歷史悠久、有即時性需求且支援 ROS2（[rtabmap_ros](https://github.com/introlab/rtabmap_ros)），視覺來源為提供 RGBD 資訊的 [Intel® RealSense™ Depth Camera D435](https://www.intelrealsense.com/depth-camera-d435/)、視覺里程計以及底盤從動輪的里程計資訊，並做 EKF 融合。建圖定位狀況可由 [foxglove](https://foxglove.dev/ros) real-time 觀察，遠端時的效果比 ROS 原生的 [RViz](https://wiki.ros.org/rviz) 和 [Gazebo](https://gazebosim.org/home) 順暢許多。此外所有程序的 [foxglove bridge port](https://docs.foxglove.dev/docs/connecting-to-data/ros-foxglove-bridge/) 皆錯開，避免端口阻塞。

⭐ 軟體後端 - Communication ⭐

通訊節點如上所述，執行任務明確有二，「STM32 - ROS1 通訊」與「ROS1 - ROS2 通訊」。其實合理的架構是將 [microros](https://micro.ros.org/) 部署於 STM32 上，但礙於諸多測試錯誤且時間不夠。關於 STM32 - ROS1 通訊， > STM32 - ROS1 通訊可參閱 [機器人全端技術筆記 -【韌體】STM32CubeIDE - STM x ROS1](https://hackmd.io/@925/robot/%2F%40925%2Fstmros)。 關於 ROS1 - ROS2 通訊，十分感謝電資系朋友將 ROS2 Humble 版本的 ROS1 bridge 通訊之 Dockerfile 盡可能地做了容量優化，省下不少開發時間。這裡附上 Github：[YuZhong-Chen/ros2-essentials](https://github.com/YuZhong-Chen/ros2-essentials)、[j3soon/ros2-essentials](https://github.com/j3soon/ros2-essentials)。

CONTRIBUTING

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