【Python Robotics】ロボットアルゴリズムを動かす！エンジニアのための学習・開発入門
この AtsushiSakai/PythonRobotics は、ソフトウェアエンジニアのお兄ちゃんにとって、ロボティクスや自律移動に関する知識を深め、すぐに使えるサンプルコードが満載のとっても頼りになる教材集だよ！
このリポジトリは、ただコードがあるだけじゃなくて、ロボットを動かすためのコアな技術を学べるのがポイントだよ。
アルゴリズムの理解に最適
SLAM、パスプランニング、追従制御など、ロボティクスで必須のさまざまなアルゴリズムが、動作が分かりやすいPythonコードで実装されているよ。難しい理論を直感的に理解するのに役立つんだ。
シミュレーションに強い
実際のロボットがなくても、手元のPCでアルゴリズムを動かし、その振る舞いを視覚的に確認できるから、デバッグや実験が効率的に行えるよ。
プロトタイピングの加速
新しいロボット機能や制御方式を試したいとき、ゼロからコードを書く必要がなく、このリポジトリのサンプルをベースにすれば、迅速なプロトタイピングができるよ。
ROS (Robot Operating System) などの連携
サンプルのPythonコードは、ROSノードとして組み込むことも比較的容易だから、実際のロボットシステムへの応用への橋渡しになるんだ。
お兄ちゃんのPCで動かすのはとっても簡単だよ。
まずは、GitHubからコードを手に入れよう。
git clone https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git
cd PythonRobotics
Pythonで動かすために必要なライブラリをインストールするよ。
注意
Python 3.xを使おうね。
pip install -r requirements.txt
主な依存ライブラリは、計算用の NumPy や、グラフ描画・シミュレーション表示用の Matplotlib だよ。
たくさんのサンプルがあるけど、ここではロボットが目的地までどうやって道筋を決めるかという、基本的な「パスプランニング」の例を見てみよう。
PathPlanning/Astar/astar.py (A*アルゴリズム)
PathPlanning/RRT/rrt.py (RRTアルゴリズム)
例えば、一番有名なアルゴリズムの一つである A (エースター) アルゴリズム* を動かしてみよう。
python PathPlanning/Astar/astar.py
実行すると、障害物を避けながらスタート地点からゴール地点まで、最も効率的な経路を見つける様子が アニメーション で表示されるはずだよ。
これは、倉庫内のAGV（無人搬送車）や、自律走行車がナビゲーションを行う際の基本中の基本となる技術なんだ！
A*のコードは少し長いけど、要となる部分だけ紹介するね。
# PathPlanning/Astar/astar.py より
def planning(self, sx, sy, gx, gy):
"""
A star path search
input:
sx: start x position [m]
sy: start y position [m]
gx: goal x position [m]
gy: goal y position [m]
output:
rx: x position list of the final path
ry: y position list of the final path
"""
# ... 初期化処理 ...
while True:
# 1. コストが最小のノードを選ぶ
current = self.open_set[min(
self.open_set, key=lambda x: self.open_set[x].cost_f)]
# 2. 選んだノードをオープンリストからクローズリストへ移動
del self.open_set[current]
self.closed_set[current] = current
# 3. ゴールに到達したら終了
if current == goal_node:
print("Find goal")
break
# 4. 隣接ノードの探索
for i, _ in enumerate(self.motion):
# ... 隣接ノードのコストを計算し、オープンリストを更新する処理 ...
# パス生成
rx, ry = self.calc_final_path(goal_node, self.closed_set)
return rx, ry
このリポジトリは、理論と実装が密接に結びついているから、「なぜこのアルゴリズムが必要なのか？」、「コードでどう表現されているのか？」 が分かりやすいんだ。お兄ちゃんのロボティクスエンジニアへの道が、きっと楽しくなるよ！
