白線認識の検討

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強化学習の入力に使用したり, コースアウト対策の情報として使用するなどの用途で必要となるため白線認識を行う.

白線認識の手法は大きく分けて２つ
・ルールベースの白線認識
・学習ベースの白線認識

ルールベースの白線認識は実装が単純であることや必要最低限の処理で済む点で優れているが, 日照条件などの環境の変化に弱いという欠点がある.
対して学習ベースの白線認識は日照条件などの環境の変化に強いが, 実装が複雑で必要のない処理が挟まるおそれがある.

そのため, まずはルールベースの白線認識を実装して動作確認をして, 日照条件などにより悪影響が出た場合には学習ベースの白線認識を行うことにする.

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opencvを使用してルールベースの白線認識を実装してシミュレータ環境で確認した.

[yasuohayashibara]

ソースコードを示しながら進めたほうが良いです．

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ソースコード
ブランチ：feat/zed_develop
https://github.com/open-rdc/aiformula/blob/feat/zed_develop/line_publisher/src/line_publisher_node.cpp

処理の内容
生画像
↓
グレースケール化
↓
ヒストグラム平坦化（日照対策）
↓
ガウシアンブラー（ノイズ対策）
↓
エッジ検出
↓
確率的ハフ変換
↓
検出したlineを入力の画像に混ぜてrosのimageに変換
↓
白線認識済みの画像をパブリッシュ

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zedの画像をros imageとして使用するためにzed_ros2_wrapperを使用することにした.
https://github.com/open-rdc/zed-ros2-wrapper

READMEの手順に従ったが, rosdepがうまく行かなかったため, いくつか手動でインストールを行った.

sudo apt install ros-foxy-nmea-msgs
sudo apt install  ros-foxy-geographic-msgs
sudo apt install ros-foxy-diagnostic-updater
sudo apt install ros-foxy-robot-localization -y

sudo apt-get install python3-rosdep python3-rosinstall-generator python3-vcstool python3-rosinstall build-essential

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上記のインストールでビルドは通ったが実行時にエラーを出したため追加でインストール

sudo apt install ros-foxy-xacro

ros2 launch zed_wrapper zed_camera.launch.py camera_model:=zedx

で起動できて画像データのトピックがパブリッシュされていることを確認した.

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topコマンドでzed_wrapperを立ち上げたときの処理能力を確認した結果上の画像のようになった.

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zed_ros2_wrapperのドキュメント
https://www.stereolabs.com/docs/ros2