ロボットのアプリケーション開発にさまざまな条件を提供するために、ゲームはできるだけ構造的な規制を少なくします。
ロボット全体、さらにはフィールドの審判システムもROSによって実行されているため、さらに多くの種類のコンテンツを作成することができます。
【 アプリケーション例 】
１．Traffic Light ＜交通信号機＞
２．Lane Tracking ＜レーン・トラッキング＞
３．Parking ＜パーキング＞
４．Node Optimization ＜ノードの最適化＞
５．Level Crossing ＜レベルクロッシング＞
６．Tunnel ＜トンネル＞
【 要 件 】
１．ROSおよび依存ROSパッケージをロボットにインストールする必要があります。
２．ROSおよび依存するROSパッケージをコンピューターにインストールする必要があります。
３．Raspberry Pi Camera Type G（魚眼レンズ）が必要となっていますが、とりあえず標準レンズで対応し問題が発生した時点で検討する。
４．Raspberry Piカメラマウントをロボットに取り付ける。
５．レーン、交通標識、信号機、その他のオブジェクトなど。
【 Auto Race パッケージをインストール 】
リモートPC と Turtlebot3 両方に以下のパッケージをインストールします。
$ cd ~/catkin_ws/src/
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_autorace_2020.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make
リモートPC と Turtlebot3 両方に依存パッケージをインストールします。
sudo apt-get install ros-kinetic-image-transport ros-kinetic-cv-bridge
ros-kinetic-vision-opencv python-opencv libopencv-dev
ros-kinetic-image-proc
【 13.5：SBCでのカメラキャリブレーション 】
自動運転では、カメラのキャリブレーションが非常に重要です。以下に、カメラを段階的に簡単に調整する方法を説明します。