Задания полуфинала олимпиады "Я - профессионал" 2023-2024 по робототехнике - Бакалавриат

Репозиторий содержит ROS-пакет с минимальным решением задачи. Участнику следует, модифицируя этот пакет, решить задачу.

Задача

Дано производственное помещение, разбитое на производственные участки, выходы из помещения заблокированы, но можно перемещаться внутри помещения, избегая разделительные ограды между участками производства. Для ликвидации аварии необходимо собрать радиоактивные материалы в виде синих прямоугольников, которые разбросаны по площади помещения. Для сбора вредных материалов доступен мобильный колесный робот, сбор осуществляется путем наезда роботом на вредное вещество. Кроме вредных веществ, в помещениях разлиты безвредные вязкие вещества красного цвета, их следует избегать. Также нужно избегать столкновений с объектами окружения (разделительными перегородками).

Участникам предлагается, с использованием доступного робота, реализовать алгоритм управления, который позволит собрать наибольшее количество вредных веществ с минимальным количеством застреваний в безвредных веществах.

В закрытых тестовых сценариях могут быть изменены конфигурация статических препятствий, расположение как вредных, так и безвредных веществ.

Требуется разработать техническое решение, включая алгоритмическое и программное обеспечения системы управления и обработки сенсорной информации, в форме программного пакета для ROS на языках программирования С++ и/или Python.

Как все работает

Для решения задачи доступны два read-only docker-образа:

[base] registry.gitlab.com/beerlab/iprofi2024/problem/bachelor/base-user:latest -- включает все зависимости.
[scene] registry.gitlab.com/beerlab/iprofi2024/problem/bachelor/scene:latest -- собран на базе предыдущего и дополнительно включает файлы сцены в gazebo.

Запуск включает два шага:

В контейнере сервиса scene на основе образа [scene] запускается сцена в симуляторе gazebo scene_bachelor.
В контейнере сервиса solution на основе образа [base] запускается решение solution_bachelor.

Для автоматизации запуска запуска docker-контейнеров используется инструмент docker compose. Описание параметров запуска доступно в: docker-compose.yml и docker-compose.nvidia.yml.

Note! Если вы используется систему с GPU от Nvidia используйте docker-compose.nvidia.yml

Установка и настройка окружения

Для настройки окружения необходимо иметь одну из перечисленных операционных систем:

Ubuntu 16.04 и старше
Windows 10 и старше, с установленным WSL2 (Не рекомендуется).

Для подготовки окружения необходимо сделать следующее:

Установить docker-engine: Docker Engine.
Также необходимо установить docker-compose-plugin: Docker Compose.
Если вы планируете использовать видеокарту, установите также nviidia-container-toolkit: Nvidia Container Toolkit

Добавить в группу docker пользователя

sudo groupadd docker 
sudo usermod -aG docker $USER 
newgrp docker

Как запустить начальное(базовое решение)

Сделать форк репозитория(как сделать форк) или импорт(как сделать импорт) в случае использования Github.
Установить параметр видмости: Private.

Склонировать репозиторий:

git clone <ССЫЛКА НА ФОРК ИЛИ ИМПОРТ РЕПОЗИТОРИЙ РЕШЕНИЯ >
cd bachelor

Дать права для подключения группе docker к дисплею хоста:

xhost +local:docker

Запустить сцену и ros-пакет из этого репозитория:

docker compose -f docker-compose.yml up --build --pull always

Note! В файле docker-compose.yml и docker-compose.nvidia.yml хранится описание параметров запуска сцены и решения.

Редактирование базового решения

Для редактирования доступны все файлы в репозтории, за исключение файлов docker-compose*.yml.
Чтобы начать решать задание вы можете отредактировать файл start.launch выбрав запуск python или C++ версии программы решения.

Если вы пишете на python, нужно, чтобы в start.launch была раскомментирована строка:

<node name="example_node" pkg="solution_bachelor" type="example.py" output="screen"></node>

Если вы пишете на C++, нужно, чтобы в start.launch была раскомментирована строка:

<node name="example_node" pkg="solution_bachelor" type="example_node" output="screen"></node>

Дополнительные полезные команды

В случае необходимости пересборки используйте флаг --build:

docker compose -f docker-compose.yml up --build

Для получения последней версии сцены (обновления) используейте флаг --pull always:

docker compose -f docker-compose.yml up --build --pull always

Подключение в контейнер

Для открытия новой bash-сессии в сервисе решения: solution используйте команду:

docker compose exec solution bash

Для открытия новой bash-сессии в сервисе сцены: scene используйте команду:

docker compose exec scene bash

Рестарт сцены или решения по отдельности

Для перезапуска решения используйте:

docker compose restart solution

Для перезапуска сцены используйте:

docker compose restart scene

Включение/выключение Rviz

При необходимости вы можете отключить Rviz, для этого нужно отредактировать файл docker-compose.yml или docker-compose.nvidia.yml, заменив RVIZ_GUI=true на RVIZ_GUI=false.

Отправка на тестирование

При отправке на тестирование убедитесь, что ваше решение не создает графических окон при установлении параметра GUI=false в docker-compose.yml или docker-compose.nvidia.yml, для этого при разработке программы, вы можете использовать переменную окружения GUI с помощью:

std::string gui = std::getenv("GUI");

или для Python3:

gui = os.getenv('GUI')

Оценка

Оценивается количество собранных роботом элементов вредного и безвредного веществ.

1 балл – за каждый собранный элемент вредного вещества типа 1 (синий)
2 балла – за каждый собранный элемент вредного вещества типа 2 (синий)
1 балл штрафа – за каждый наезд на безвредные вещества (красный)

Время на выполнение задания роботом в симуляторе 10 минут.

denotevn / Omini-Car