多车跟随(强化学习)功能演示

本教程将会引导读者完成 多车跟随(强化学习) 的演示。在使用此功能之前，确保已经完成了 Demo前期准备工作

提示

启动此Demo前，请关闭所有终端

  1. 打开终端，输入命令，启动 roscore ：
roscore
  1. 启动相机驱动。打开终端，输入命令：
rosrun camtoros camtoros
  1. 启动二维码检测功能包。打开终端，输入命令：
roslaunch apriltag_ros continuous_detection.launch
  1. 将1 - 6号小车开机，放置在场地中央附近。如图1所示：

图2 连接成功界面

注意

  1. 小车 开关方向 为小车正方向
  2. 图示位置 左下角 为原点，右边为 x 轴正方向，上边为 y 轴正方向
  3. 摆放的时候小车前后左右间距为 5cm 左右， 太近可能会导致刚启动的时候发生碰撞
  1. 启动通信节点。打开终端，输入命令：
rosrun tcp_communication tcpDriverNode

提示

小车连接需要大概10-15s时间

图2 连接成功界面

提示

你也可以双击打开 kk-robot-swarm/kkSwarm state.AppImage小车状态监视软件，查看小车连接情况。如下图所示：

小车状态检测

注意

connfd 为文件描述符，由系统随机分配。以实际使用为准

  1. 启动定位系统节点。 打开 kk-robot-swarm/src/global_vision/launch/start.launch文件， 将 car_total_num 与 car_num 改为 6，如下所示： 
    <launch>
  <node pkg="global_vision" type="odometryPub" respawn="false" name="odometryPub" output="screen">
     <param name="car_total_num" value="6" />
  </node>

  <node pkg="global_vision" type="static_tf" respawn="false" name="static_tf" output="screen">
     <param name="car_num" value="6" />
  </node>
  <!-- tf publisher -->
  <!-- matrix (1, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, -1) -->
  <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="map_hik_broadcaster" args="0 2 4 1 0 0 0 map hik_camera 100" />

</launch>
    最后启动定位系统。打开终端，输入命令：
roslaunch global_vision start.launch
  1. 启动强化学习多车跟随节点。打开终端，输入命令：
rosrun c6_pfc_rl c6_pfc_rl

提示

在运行过程中，由于车的数量较多,会产生甩尾现象。导致最后一辆车被甩出场地，这是正常现象。

将甩尾的车重新放置在场地内即可

  1. 停车。首先 关闭第7步 的程序，然后打开终端，输入：
rosrun global_vision stop

提示

强化学习跟车Demo支持2-6车，可以根据情况将6车变为4车。或者根据源码重新训练多车。

视频演示

提示

如果无法播放视频，按下 ctrl + F5 刷新一下缓存即可

注意

  1. 由于存在甩尾现象加上场地限制(图像采集画面下方正好是一面墙)可以看到最后一辆小车被甩出场地(砸在墙上)
  2. 虽然甩尾现象存在，但是将6号车再次放回场地，依然能够完成跟随动作
  3. 如果采用4车，效果会更好