Laboratoires

Cours GLO-4001 et GLO-7021. En équipe de deux ou plus. Matériel requis: un ordinateur portable par équipe (pour la connexion wifi), une plate-forme robotique par équipe.

Table des matières

• Introduction
• Architecture logicielle
• Installation
  • Linux (ubuntu)
    • Création d'un environnement virtuel python3
    • Acquisition du code des laboratoires
    • Lancer jupyter
  • Windows
    • Installation de anaconda
    • Téléchargement du code du cours
    • Installation des librairies nécessaires
    • Lancer jupyter
• Lancer un laboratoire

Introduction

Cette série de laboratoires vous fera expérimenter certains aspects vus dans le cours de robotique mobile. Nous disposons de vraies plate-formes robotiques Kobuki de la compagnie iClebo. Toutes les plate-formes disposent d'un ordinateur de bord Kangaroo, une paire de capteurs infra-rouge, une caméra Kinect et un IMU intégré. Ce plus, certaines plate-formes sont équipées avec un capteur LiDAR.

Architecture logicielle

La façon dont nous interagirons avec les robots est un peu complexe, mais elle est conçue d'une façon qui devrait être assez transparente aux étudiants. Vous en trouverez un résumé dans le schéma suivant.

Votre ordinateur de bord communique avec la kobuki à travers un logiciel nommé ROS (pour Robot Operating System). Il nous suffit donc de parler à l'ordinateur de bord avec une connexion websocket, et le tour est joué.

Nous utiliserons le code python à travers un jupyter notebook. Jupyter est un environnement interactif qui permet d'entremêler du code, le résultat de son exécution et du texte. Voici un exemple de jupyter notebook à l'oeuvre.

Installation

Dans cette section nous verrons comment installer jupyter et la librairie robmob sur votre ordinateur.

Linux (Ubuntu)

Les instructions qui suivent sont spécifiques à Ubuntu mais devraient bien se généraliser à d'autres distributions (et peut-être même MacOS).

Création d'un environnement virtuel python3

Grâce à la ligne de commande, nous allons créer un virtualenv python qui contient les logiciels nécessaires pour faire les laboratoires. Assurez-vous d'abord d'avoir les paquets suivants.

Pour Ubuntu 16.04:

$ sudo apt-get install python-virtualenv git libfreetype6-dev libpng12-dev libjpeg-dev

Pour Ubuntu 14.04:

$ sudo apt-get install python-virtualenv git libpng_devel libjpeg-dev freetype_devel

Ensuite, créez un environnement virtuel avec la commande suivante.

$ virtualenv -p /usr/bin/python3 <NOM_DU_VENV>

Le -p /usr/bin/python3 sert à nous assurer que l'environnement utilisera la bonne version de python. Activez le virtualenv avec la commande suivante.

$ source <NOM_DU_VENV>/bin/activate

Si l'activation a réussi, vous verrez <NOM_DU_VENV> à la gauche de votre invite de commande.

Acquisition du code des laboratoires

Dans un autre dossier, lancez la commande

$ git clone https://github.com/davidlandry93/glo4001

Cette commande téléchargera le code nécessaire aux laboratoires. Il contient aussi un fichier requirements.txt qui contient la liste des libraries python dont on a besoin pour exécuter le code fourni. Heureusement, on peut les installer automatiquement avec une commande. Assurez-vous d'avoir activé l'environnement virtuel avant de lancer cette commande.

$ cd glo4001
$ pip install -r requirements.txt

Lancer jupyter (linux)

Si tout a réussi, votre environnement virtuel contient désormais toutes les librairies nécessaires. Vous pouvez le tester en tentant de lancer le jupyter notebook (toujours avec l'environnement virtel activé). Lancez cette commande à partir de l'intérieur du repo glo4001.

$ jupyter notebook

Avec un peu de chance, votre navigateur web devrait ouvrir un nouvel onglet pointant sur le notebook jupyter. Bien joué! Maintenant, vous pouvez ouvrir le fichier Laboratoire 0.ipynb et vous connecter à votre robot.

Windows

Installation de anaconda

Visitez ce site pour télécharger la distribution anaconda. Anaconda contient python ainsi qu'un série de librairies utilisées dans les laboratoires. Assurez vous de vous procurer la version Python 3.5.

Installez anaconda, en conservant les options d'installation par défaut, qui sont

• Installation locale (single user)
• Ajout de anaconda au PATH
• Sélection de anaconda comme python 3.5 par défaut

Téléchargement du code du cours

Visitez ensuite cette adresse et téléchargez le code du cours. En appuyant sur le bouton clone or download, vous pourrez télécharger une version .zip de repo. Faites l'extraction du code du cours à un endroit approprié.

Installation des librairies nécessaires

Avec le menu démarrer, ouvrez le logiciel anaconda prompt. Utilisez les commandes DIR et CHDIR pour naviguer jusqu'au dossier contenant le code du cours. À partir de là, lancez les commandes suivantes. Elles devraient installer les librairies nécessaires à l'exécution du code du cours.

conda install -c pillow matplotlib
pip install -r requirements.txt

Lancer jupyter (windows)

Depuis la anaconda prompt, allez dans le dossier contenant le code du cours, puis exécutez

jupyter notebook

Lancer un laboratoire

Dans le jupyter notebook, ouvrez le fichier Laboratoire 0.ipynb. La suite des instructions, incluant comment interagir avec le robot, s'y trouve. Bonne chance!