ボールモデル・キッカーモデルキャリブレーションガイド¶
概要¶
ROSBAGデータからボール物理パラメータとキッカーパワー-速度関係を自動キャリブレーションし、統合されたKickerModelとBallPhysicsModelの設定を生成するシステム。YAMLベース統合設定ファイルで高精度なパラメータ推定を実現。
基本使用方法¶
データ収集¶
手動データ収集¶
キック練習セッションでROSBAG記録（最低20回以上のキック）
自動データ収集¶
BallCalibrationDataCollectorPlannerを使用した完全自動キャリブレーション
ROSトピック経由での開始¶
# session injectionでキャリブレーション開始
ros2 topic pub --once /session_injection std_msgs/String '{data: "BALL_CALIBRATION_DATA_COLLECTION"}'
GUIビューアー経由での開始¶
-
consai_visualizerを起動:
-
「セッション挿入」コンボボックスから
BALL_CALIBRATION_DATA_COLLECTIONを選択 - 「セッション挿入」ボタンをクリック
動作仕様¶
- 自動的に2台のロボットを選択（ID順）
- キッカーロボット: 自陣ゴール前1mの位置からキック実行
- 球拾いロボット: ボール停止後に回収・返球
- 20サイクルの自動データ収集を実行
- 9段階のキックパワー設定(0.2-1.0)でデータ収集
パラメータ設定¶
ROS 2パラメータで調整可能：
# キッカー位置調整
ros2 param set /session_controller calibration.kicker_x_offset 1.5
# 収集サイクル数調整
ros2 param set /session_controller calibration.data_collection_cycles 30
キャリブレーション実行¶
自動キャリブレーション（ROSBAGからJSON自動生成 → 統合YAML設定生成）
ros2 launch crane_world_model_publisher ball_calibration.launch.py auto_calibrate:=true rosbag_path:=/path/to/rosbag
システムは自動的に以下を実行：
- ROSBAGから
ball_calibration_analysis/ディレクトリにJSONデータ生成 - グローバル減速度パラメータを0.01刻みで最適化
- 各パワー値（0.0-1.0の0.1刻み）での平均初速度を算出
- KickerModel + BallPhysicsModel統合YAML設定ファイルを生成
- crane.launch.py用設定パスを標準出力に表示
可視化確認¶
キックイベントのプロット表示
データ概要のみ表示
出力例¶
標準出力（KickerModel統合設定用）¶
==================================================
KickerModel + BallPhysicsModel統合キャリブレーション結果
==================================================
以下のファイルが生成されました:
/path/to/calibrated_kicker_physics.yaml
crane.launch.pyで以下を設定してください:
{"kicker_physics_config": "/path/to/calibrated_kicker_physics.yaml"}
測定結果詳細:
パワー 0.00 -> 速度 0.0 m/s (サンプル数: 3)
パワー 0.10 -> 速度 1.2 m/s (サンプル数: 4)
...
統合YAML設定ファイル¶
# calibrated_kicker_physics.yaml
kicker_model:
# ストレートキック設定（キャリブレーション結果）
straight_kick_powers: [0.0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0]
straight_kick_speeds: [0.0, 1.2, 2.3, 3.1, 4.2, 5.0, 5.8, 6.5, 7.3, 8.1, 8.9]
# チップキック設定（デフォルト値）
chip_kick_powers: [0.0, 0.5, 0.75, 1.0]
chip_kick_distances: [0.0, 0.3, 1.0, 2.5]
ball_physics_model:
deceleration: 0.700 # 最適化された減速度 [m/s²]
gravity: -9.81 # 重力加速度 [m/s²]
air_resistance: 0.0 # 空気抵抗係数
height_threshold: 0.05 # 飛行判定の高度閾値 [m]
speed_threshold: 0.1 # 移動判定の速度閾値 [m/s]
stop_threshold: 0.05 # 停止判定の速度閾値 [m/s]
calibration_info:
physics_rmse: 0.58 # 物理モデルRMSE
physics_r_squared: 0.85 # 物理モデルR²
trajectories_analyzed: 25 # 解析軌道数
trajectories_used: 19 # 有効軌道数
calibration_date: "2025-08-15T10:30:00Z"
品質基準¶
- 物理モデルR²: > 0.8
- 有効パワーグループ: 3/11以上（各パワーで最低3サンプル）
- 有効軌道数: > 15軌道
- 減速度範囲: 0.5-1.0 m/s²程度
KickerModel統合設定の適用¶
自動適用（推奨）¶
- キャリブレーション実行で統合YAML設定ファイルが自動生成
crane.launch.pyが自動的に統合設定ファイルを参照- システム再起動で新しいKickerModel + BallPhysicsModel設定が適用
手動適用¶
生成されたYAML設定ファイルを手動で配置:
# 生成されたキャリブレーション結果をコピー
cp /path/to/calibrated_kicker_physics.yaml src/crane/crane_world_model_publisher/config/kicker_physics.yaml
# システム再起動
ros2 launch crane_bringup crane.launch.py
新機能の使用¶
キャリブレーション後は以下の高度なキック機能が利用可能:
// 停止距離指定キック
command.kickStraightToStopAt(2.5) // 2.5m地点で停止
// 初速度直接指定キック
command.kickStraightWithInitialSpeed(5.0) // 5.0 m/s の初速度
// 停止距離予測
double predicted_distance = command.predictStraightKickStopDistance(4.0);
トラブルシューティング¶
JSON生成失敗¶
ROSBAGに必要なトピックが含まれているか確認
パワー別データ不足¶
特定のパワー値でサンプル数が少ない場合、そのパワーでの追加データ収集が必要。 BallCalibrationDataCollectorPlannerで自動収集を推奨。
減速度最適化失敗¶
- 各軌道で最低0.5秒以上の有効データが必要
- ball_state=1（移動中）のデータ点が10点以上必要
KickerModel設定エラー¶
"KickerModelが設定されていません"エラーが発生する場合:
// RobotCommandWrapperにKickerModelを設定
auto kicker_model = createKickerModelFromYAML("config/kicker_physics.yaml");
command.setKickerModel(kicker_model);
停止距離指定キック精度不良¶
- キャリブレーションデータの品質確認
- BallPhysicsModelの減速度パラメータ調整
- 実機環境での追加キャリブレーション実行
CenterStopKickPlannerでの検証¶
キャリブレーション結果の検証にはCenterStopKickPlannerを使用:
# CENTER_STOP_KICKプレイシチュエーションでテスト
ros2 topic pub --once /session_injection std_msgs/String '{data: "CENTER_STOP_KICK"}'
このプレイシチュエーションでは:
- 停止距離指定キックの精度確認
- KickerModelとBallPhysicsModelの統合動作検証
- 実際のゲームシナリオでの動作確認