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ROS + Dockerを使ったロボットアプリケーション入門(2)実践編  ~Pepperでディープラーニングを使った画像識別に挑戦~

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前回の記事ROS + Dockerを使ったロボットアプリケーション入門(1)準備編では、ロボット用フレームワークであるROSの簡単な説明と、ROSをDocker環境で使う際に役立つ情報を紹介しました。

今回は、前回の内容を踏まえ、実際にROSのDockerイメージを使って、今話題のPepperを動かしてみます。具体的には、話題のディープラーニングを画像解析に応用した"Caffe"というフレームワークによって、Pepperの目の前にある物体を識別をさせて、識別結果をPepperに英語で喋らせてみたいと思います。ROS + Dockerというタイトル通り、これらをROSとDockerを用いて実現します。

では、さっそく始めてみましょう!

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クラウドベースのロボットシミュレータでのシミュレーション①

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 ロボット自体の作成、あるいは、ロボットを利用したシステムを作る際のシミュレータ活用は、一般によく行われていることかと思います。実機での動作確認と違ってコンピュータ上に環境、ロボット双方を仮想的に再現することによる様々な制限がかかる場合もあるでしょうが、物理的な動作が伴うロボット用のアプリケーションを、いきなり実機で動かすのは、色々とコワイですし、例えば他システムとの連携を試す場合などもいったんシミュレータ上で実行してみると安心です。

 筆者はもともとロボットが専門の人間ではありませんが、今まで作ってきて、馴染みのあるWebやモバイルのアプリケーションのようなテスト環境が、ロボットに関わる開発でも、同じようにできることが理想ではないかと考えています。その要素として、シミュレータは重要な役割を果たすものになります。

 という前置きの上で、これから数回にわたって、実際にシミュレータを使ってみたいと思います。今回取り上げるのは、クラウド環境ベースでシミュレータを利用することができるサービスである、The Constructです。

ROS + Dockerを使ったロボットアプリケーション入門(1)準備編

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ROSという言葉を聞いたことはありますか?ROSとは、ロボット用のアプリケーションを作成するためのシステム、豊富なライブラリ、可視化・ビルドツールなど、幅広い機能を提供している、ロボット開発者に大人気のオープンソースフレームワークです。

本連載では、ROSをより手軽に使うために、ROSが公式で配布しているDockerイメージを使ってロボットアプリケーションを作成する方法を紹介します。

今回は準備編として、ROSのDockerイメージを使って、ROSに標準で付属してるビューア(Rvizなど)やセンサ(XtionやUSBカメラ)をコンテナ内で使う方法を紹介します。その後、センサのキャプチャ処理と描画処理をコンテナ毎に分離することで、簡単な分散処理を行ってみたいと思います。

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