FutureKreateロボットシミュレータ
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つくばチャレンジ2020 LT大会で発表した資料です。
FutureKreateロボットシミュレータ
- 2. 出村 賢聖 ~2013 : RoboCup Junior 2014 : RoboCup@Home Simulation 2014: つくばチャレンジ初走行 2016 : つくばチャレンジ二回目 2015-2017 : RoboCup@Home 2018 : World Robot Summit 2019 ～ : e-spots大会出場
- 4. 現行のロボットシミュレータのシミュレーションタスク課題 1. 画像認識 ロボットの画像認識機能をテスト -> Gazebo : OpenCVやTensorflowの画像認 識モデルが現実世界と同様に動作しない 1. HRI ロボットの点群認識機能をテスト -> Gazebo : 人のモーション解析などをテ ストしにくい、HRI, ソフトウエア, ハードウエアの連携の大変さ 1. SLAM ロボットのSLAM機能をテスト -> Gazebo: 地形が完全に平（Plane）
- 5. 画像認識の解決法 : Unity/Unreal 最新のゲームエンジンを使う : DX11/Vulkan 光をルーメン単位で、現実の光に即した逆二乗の法則でシミュレーショ ン可能 Unity + ROS + TensorflowでYOLO9000が動作 UnityのROS連携：SIGVerse, ROS#, WebSocket(ROSBridge)
- 6. HRIの解決法 : SIGVerse Unity + ROS + Oculus VRでロボットのHRIシミュレーションが可能
- 7. シミュレータを用いたHRIロボットハードウエア開発 World Robot Summit 2018 Partner Robot Virtual Spaceで発表 https://www.slideshare.net/kenseidemura/connecting-virtual-to-real-robot-with- sigverse-robot-simulator
- 8. SLAMの解決法：なし（rosbag） 地形データ(Mapbox / WRLD SDK/ OSM API) : 精度が荒かったり、日本のデータ が少ない場合がある 建築データ/BIM : オープンな3D建築データが非常に少なく、間取り図は人間が読 むために作られているため情報抽出が非常に大変 3Dスキャン・Photogrammetry : rosbagで十分 大規模エリア(1km^2以上）の走行シミュレーションが難しい アスファルトのゆがみ・段差等を考慮した現実の地形の走行シミュレーションが できない（平な）
- 9. Skyrim(2011年のゲーム) : 現実的な20km^2+の地形 MODというシステムによって 1. 現実の建物をインポート可能 2. テキスチャをphotogrammetry(3Dスキャン)で作成されたものをイン ポートできる 3. 天候と太陽をシミュレーションできる 4. レイトレーシング可能 5. プログラミング可能
- 11. 案2 : プロシージャル生成 数理アルゴリズムで現実の地形に即した大規模エリアを生成 衛星写真に2D Perlin Noiseをマスク処理することによって 現実の衛星写真だけではシミュレーション不可能な1 ~ 100cmの段差をシミュレーションできる
- 14. プロシージャル石・落ち葉配置 2D Perlin Noiseで配置 石の直径は1 ~ 10cmでランダム
- 17. 現状の課題 ・Google Maps APIでベース地形を生成しようとすると4km^2で6万円請求される -> マップAPIの代替 ・CADモデルを簡易的に3Dモデルに変換できない(fusion360 CADユーザーのみ対 応） -> URDFインポーターの開発 ・UnityのNVIDIA PhyXがCADの拘束条件を記述できない -> 物理エンジンの代替 ・道路ネットワークのランタイム読み込み・プロシージャル生成