HEVEN Hackathon

2023 HEVEN 자율주행 해커톤

일정 : 2023-11-17(금) 17:00 ~ 2023-11-18(토) 10:00
장소 : 성균관대학교 산학협력관 러닝팩토리 (85133호)
인원 : 약 30명 내외 (4인 1팀 구성)
내용 : 4인 1팀이 되어 주어진 map 상에서 자율주행 및 미션 알고리즘 구현

설치

1. Docker를 이용한 개발 환경 구성 (Recommended)

Windows 환경에서도 다음의 링크를 참고하여 편하게 개발할 수 있습니다. Docker 환경 설치하기

2. Ubuntu에 패키지 직접 설치

Ubuntu 20.04 멀티부팅 설치

https://carrido-hobbies-well-being.tistory.com/84

ROS 설치 (상단의 "noetic" 클릭 후 진행)

http://wiki.ros.org/Installation/Ubuntu

Dependencies 설치

sudo apt-get install ros-noetic-tf2-geometry-msgs ros-noetic-ackermann-msgs ros-noetic-joy ros-noetic-map-server

ROS용 워크스페이스 생성

mkdir catkin_ws && cd catkin_ws
mkdir src && cd src

레포지토리 복제

git clone https://github.com/jhforstudy/2023_heven_hackathon.git

패키지 빌드

cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash

실행

시뮬레이터 실행 (map_number : 1, 2, 3, 5)

roslaunch racecar_simulator simulate.launch map_number:=1

(승차감) 시뮬레이터 실행 (map_number : 4)

roslaunch racecar_simulator simulate_jerk.launch map_number:=4

자율주행 알고리즘 (brain) 실행

roslaunch racecar_simulator brain.launch

수동 조작 노드 실행 (시뮬레이터 실행 후)
```
roslaunch racecar_simulator teleop.launch
```

센서 값 호출 방법

Brain.py에서 다음과 같이 호출하여 사용할 수 있음

lidar_data = self.db.lidar_data
pose_data = self.db.pose_data

LiDAR

변수명 : self.db.lidar_data
형태 : list[360]
값 설명 : 차량 후방을 기준으로 반시계방향으로 측정된 값

GPS + IMU (현재 차량의 global position)

변수명 : self.db.pose_data
형태 : list[3]
값 설명 : [map frame으로부터 차량의 x좌표, map frame으로부터 차량의 y좌표, x축 방향 기준 yaw 각도 (degree)]

미션에 필요한 정보 호출 방법

현재 미션 정보

변수명 : self.db.current_mission
형태 : 미션 번호
    (미션 없음 : 0)
    (주차 : PARKING_SPOT (1))
    (정지선 : STOP_LINE (2))
    (배달 출발 : DELIV_PICKUP (3))
    (배달 도착 : DELIV_DROPOFF (4))
값 설명 :
    주변에 미션 존 없을 시 0
    혹은 해당 미션 번호 (숫자 혹은 변수명을 통해 확인 가능)

신호등 정보

변수명 : self.db.traffic_light
형태 : "None", "STOP", "LEFT", "RIGHT", "STRAIGHT"
값 설명 :
    없을 시 "None"
    정지 시 "STOP"
    이후 도로 정보에 따라 "LEFT", "RIGHT", "STRAIGHT"

신호등 남은 시간

변수명 : self.db.traffic_remaining_time
형태 : float
값 설명 :
    신호등 정보가 "STOP"일 때 남은 시간 (5.0 sec ~ 0.0 sec)

목표 주차 공간의 위치

변수명 : self.db.target_park
형태 : 1 or 2 or 3
값 설명 :
    목표 주차 공간 번호

주차 공간의 정보

변수명 : self.db.parking_list
형태 : [[x1, y1, yaw1, num1], [x2, y2, yaw2, num2], ...]
값 설명 :
    해당하는 주차 공간의 x, y 좌표, 방향 (degree), 주차 공간 번호
    여러개 존재 가능

배달 출발 공간의 위치

변수명 : self.db.pickup_list
형태 : [x, y, yaw, num]
값 설명 :
    해당하는 배달 출발 공간의 x, y 좌표, 방향 (degree), 목표로 하는 배달 도착 공간 번호

배달 도착 공간의 정보

변수명 : self.db.dropoff_list
형태 : [[x1, y1, yaw1, num1], [x2, y2, yaw2, num2], ...]
값 설명 :
    해당하는 배달 도착 공간의 x, y 좌표, 방향 (degree), 배달 도착 공간 번호
    여러개 존재 가능

시뮬레이터 사용 방법

1. 시뮬레이터 실행

실행해야 할 맵에 따라 map_1.sh, map_2.sh, map_3.sh, map_4.sh을 더블 클릭하고,
Execute in terminal 클릭
시뮬레이터 기능
① 충돌 횟수, 경과 시간 측정
② 충돌 횟수, 경과 시간, 차량 위치 초기화
③ 시뮬레이터 화면
    좌클릭 - 화면 회전
    우클릭 - 화면 확대
    스크롤 클릭 - 화면 이동
④ 시점 설정
    기본은 2D view이며 Orbit(rviz) 으로 변경 시 3D view 가능

2. 알고리즘 테스트

brain.sh을 더블 클릭하고,
Execute in terminal 클릭
아래의 문구와 함께 brain.py가 실행됨

3. 차량 수동 조작

joystick.sh을 더블 클릭하고,
Execute in terminal 클릭
아래의 문구와 함께 조이스틱이 실행됨
열린 터미널을 클릭한 후,
    좌/우 화살표 - 차량 조향각 왼쪽/오른쪽 증가
    상/하 화살표 - 차량 속도 높임/낮춤
    스페이스 바 - 차량 정지
    탭 키 - 조향각 초기화
주의 : brain.sh 와 따로 사용할 것 (제어 명령이 중복되어 문제 발생)

4. 신호등 방향 및 주차 공간 위치 변경

대회 진행 시, 신호등 방향과 주차 공간을 랜덤하게 선택하여 진행할 예정 (모든 팀이 동일한 방향으로)
parameter_list.py 의 윗 부분을 수정하면 Map의 정보를 변경하여 테스트할 수 있음.

from visualization_msgs.msg import Marker, MarkerArray

# (Map 1) 주차 공간 (1, 2, 3)
MAP_1_PARKING_AREA = 1
# (Map 1) 배달 공간 (1, 2, 3)
MAP_1_DROPOFF_AREA = 1
# (Map 2) 주차 공간 (1, 2, 3)
MAP_2_PARKING_AREA = 1
# (Map 2) 배달 공간 (1, 2, 3)
MAP_2_DROPOFF_AREA = 1
# (Map 3) 주차 공간 (1, 2, 3)
MAP_3_PARKING_AREA = 1
# (Map 3) 배달 공간 (1, 2, 3)
MAP_3_DROPOFF_AREA = 1
...

변경사항 저장 후, map_1.sh, map_2.sh, map_3.sh, map_4.sh 를 다시 실행할 것!

5. 차량 자율주행 제어 방법

brain.py 의 main 함수에서 angle, speed 를 결정하여 return하면 그에 맞게 차량이 움직임
angle, speed는 다음과 같이 결정하면 됨

angle = 0   # 20(LEFT) ~ -20(RIGHT), degree
speed = 1   # 0 ~ 4, m/s

jhforstudy/2023_heven_hackathon