前言 #
TurtleBot 是擁有開源資源的小型、低成本、ROS 專用的機器人套件，方便用於學術教育、研發、創客。其主要目標，就是提供一個通用的 ROS 基礎平台，給初入門的機器人愛好者或開發者，讓他們直接使用 TurtleBot 自帶的開源軟硬體，專注於開發應用，避免了設計草圖、採購、加工、設計電路、編寫驅動程式、組裝等一系列工作。借助 TurtleBot，可以省掉很多前期準備工作，可有更多的時間，更快速開發出所需的功能。
TurtleBot 可以說是 ROS 中常見的機器人平台之一，隨著 ROS 不斷的更新，每個版本的 ROS 測試都常以 TurtleBot 為主，包括 ROS2 也是有在 TurtleBot 上進行了大量測試。
所以 TurtleBot 也是充滿了許多在 ROS 上的支持者，可以在 ROS 社群中獲得大量關於 TurtleBot 的相關資源，很多功能包都能直接套用到 TurtleBot 上，絕對是使用 ROS 開發的重要資源。
一些 TurtleBot 歷史 #
TurtleBot1
TurtleBot 第一代發布在2010 年，TurtleBot1 由 iRobot Create 底座、3,000mAh 電池組、具陀螺儀的 TurtleBot 電源板、微軟 Kinect 感測器、雙核處理器的華碩 1215N 筆電，以及將所有配件連接的硬體安裝套件組成。第一個 TurtleBot 由 Melonee Wise 和 Tully Foote 於 2010 年 11 月在 Willow Garage 創建。
TurtleBot2
TurtleBot2 包括一個 Yujin Kobuki 底座、一個 2,200mAh 電池組、一個 Kinect 感測器、一台雙核處理器的華碩 1215N 筆電、快速充電器、充電底座，和一個將所有配件連接在一起的硬體安裝套件。TurtleBot2 於 2012 年 10 月發布。
TurtleBot3
TurtleBot3 於 2017 年 5 月由 ROBOTIS 和 OSRF(開源機器人基金會)發布，具有模組化、小巧、及可客製化的優點。TurtleBot3 由 ROBOTIS 公司生產，採智科技是台灣唯一代理商。它由可自定義形狀的模組化平板組成。剛推出時，有二款：小型可攜帶的 Burger 漢堡款，和一般大小的 Waffle 鬆餅款，之後因 Intel RealSense 相機的停產，改款為 Waffle Pi 鬆餅 Pi 款。
TurtleBot3 機構由組裝平板組合而成，有兩個 Dynamixel 智能馬達，1,800mAh 電池組，360 度光達，OpenCR 開源控制板，SBC(單板電腦：Raspberry Pi 樹莓派)，相機(Waffle Pi 的 Raspberry Pi 相機)和硬體安裝套件。
TurtleBot4 #
Turtlebot4 由加拿大 Clearpath Robotics 生產，在 OSRF（開源機器人基金會）下運營，作為官方 ROS 2.0 開發平台。與 Turtlebot2 一樣，該機器人同樣基於 iRobot 的底盤，即所謂的 Create 3 平台。
與其前身一樣，新的 TurtleBot4 提供了廣泛的軟體基礎，可以快速輕鬆地進入 ROS，尤其是 ROS 2.0 框架。TurtleBot4 於 2022 年 5 月發布推出，採智科技是台灣唯一代理 – Standard 標準版跟 Lite 輕量版，本文分享開箱及配件功能說明。
ROS2 特色:
- 群機通訊
- 提升實時性
- DDS分散式架構通訊
TurtleBot4 影片 #
TurtleBot4 特色 #
TB4 Standard 標準版
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TB4 Lite 輕量版
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|---|---|
| 一款基於 ROS2 的移動機器人 | 一款基於 ROS2 的移動機器人 |
| 使用 iRobot Create® 3 作為基礎平台 | 使用 iRobot Create® 3 作為基礎平台 |
| 可在 OAK-D-Pro 相機上運行 AI 模型 | 可在 OAK-D-Lite 相機上運行 AI 模型 |
| RPLidar A1 360°光達 | RPLidar A1 360°光達 |
| 內置樹莓派 4B(4GB) | 內置樹莓派 4B(4GB) |
| 可對周圍環境進行建圖並完成自主導航 | 可對周圍環境進行建圖並完成自主導航 |
| 防墜落感測器 | 防墜落感測器 |
| 碰撞偵測 | 碰撞偵測 |
| 充電基座 | 充電基座 |
| 提供使用者介面(UI) OLED 板 | 不含 |
| 遙控手把 | 不含 |
TB4 硬體規格比較 #
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TB4 Standard 標準版
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TB4 Lite 輕量版
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|---|---|
| 外部尺寸(Lx Wx H) 342 x 339 x 351 mm | 外部尺寸(Lx Wx H) 342 x 339 x 192 mm |
| 重量 3.9 kg | 重量 3.3 kg |
| 底座平台- iRobot® Create® 3 | 底座平台- iRobot® Create® 3 |
| 輪直徑 72 mm | 輪直徑 72 mm |
| 離地間隙 4.5 mm | 離地間隙 4.5 mm |
| SBC 單板電腦- 樹莓派 Raspberry Pi 4B (4GB) | SBC 單板電腦- 樹莓派 Raspberry Pi 4B (4GB) |
| 最大速度 0.31 m/s (安全模式)，0.46 m/s (非安全模式) | 最大速度 0.31 m/s (安全模式)，0.46 m/s (非安全模式) |
| 最大轉速 1.90 rad/s | 最大轉速 1.90 rad/s |
| 最大負載 9 kg | 最大負載 9 kg |
| 工作時間 2.5 – 4.0 hrs (取決於負載) | 工作時間 2.5 – 4.0 hrs (取決於負載) |
| 充電時間 2.5 hrs | 充電時間 2.5 hrs |
| 藍芽遙控器 | 不含遙控器 |
| 2D 光達- 型號 RPLIDAR-A1 | 2D 光達- 型號 RPLIDAR-A1 |
| 相機- 型號 OAK-D-PRO | 相機- 型號 OAK-D-Lite |
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用戶電源- VBAT @ 300mA, 12V @300 mA, 5V @500mA, 3.3V @ 250mA |
用戶電源- VBAT @ 1.9A (14.4V nominal)， 通過 Raspberry Pi GPIO 提供低電流 5V 和 3.3V |
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USB ports- USB 2.0 (Type A) x2， USB 3.0 (Type A) x1， USB 3.0 (Type C) x4 |
USB ports - USB 2.0 (Type A) x2， USB 3.0 (Type A) x2 |
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可程式 LEDs- Create® 3 Lightring， User LED x2 |
可程式 LEDs- Create® 3 Lightring |
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狀態 LEDs- Power LED， Motors LED， WiFi LED， Comms LED， Battery LED | 無 |
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按鈕及開關- Create® 3 User buttons x2， Create® 3 Power Button x1， User Buttons x4 |
按鈕及開關- Create® 3 User buttons x2， Create® 3 Power Button x1 |
| 電池- 26Wh 可充電鋰電池 (14.4V nominal) | 電池- 26Wh 可充電鋰電池 (14.4V nominal) |
| 充電底座- 用於自動對接充電 | 充電底座- 用於自動對接充電 |
| 軟體- Ubuntu 20.04, ROS 2 | 軟體- Ubuntu 20.04, ROS 2 |
| 備註- 規格如有變動，以原廠規格為主 | 備註- 規格如有變動，以原廠規格為主 |
RPLidar A1M8 光達 #
RPLidar A1M8 是一款 360 度雷射測距掃描器，射程為 12 米。它用於生成機器人周圍環境的 2 維掃描。TurtleBot4 Standard 和 TurtleBot4 Lite 都使用此感測器。
- 360° 全向掃描
- 5.5 – 10Hz 自我調整掃描頻率
- 採樣頻率：4,000 – 8,000Hz
- 距離範圍：0.15 – 12m
- 光磁融合技術，延長使用壽命
Luxonis OAK 相機 #
OAK-D-Pro 提供與 OAK-D-Lite 相同的所有功能，但使用更高解析度的 OV9282 立體感測器，並增加了紅外雷射點陣投影儀和紅外照明 LED。這使得相機能夠創建更高品質的深度圖像，並在低光照環境中表現得更好。
Luxonis 的 OAK-D-Lite 相機使用 4K IMX214 顏色感測器以及一對 OV7251 立體感測器來生成高品質的彩色和深度影像。板載 Myriad X VPU 使相機能夠運行電腦視覺應用程式、目標跟蹤和運行 AI 模型。
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| OAK-D-Pro | 相機規格 |
| OAK-D-Lite | 相機規格 |
|---|---|---|---|---|---|
| 項目 | 彩色相機 | 立體像對 | 項目 | 彩色相機 | 立體像對 |
| 感測器 | IMX378 | OV9282 | 感測器 | IMX214 | OV7251 |
| DFOV / HFOV / VFOV | 81° / 69° / 55° | 81° / 72° / 49° | DFOV / HFOV / VFOV | 81° / 69° / 54° | 86° / 73° / 58° |
| 解析度 |
12MP (4032x3040) |
1MP (1280x800) | 解析度 |
13MP (4208x3120) |
480P (640x480) |
| 焦距 | 自動對焦：8 cm - ∞ | 定焦距 19.6 cm - ∞ | 焦距 |
自動對焦：8 cm - ∞ 或 FF : 50 cm - ∞ | 定焦距 6.5 cm - ∞ |
| 最大顯示速度 | 60 fps | 120 fps | 最大顯示速度 | 60 fps | 200 fps |
| F 值 | 2.0 | 2.2 | F 值 | 2.2 ± 5% | 2.2 |
| 鏡頭尺寸 | 1/2.3 inch | 1/4 inch | 鏡頭尺寸 | 1/3.1 inch | 1/7.5 inch |
| 有效焦距 | 3.37mm | 1.3mm | 有效焦距 | 3.37mm | 1.3mm |
| 失真 | < 1% | < 1.5% | 失真 | < 1% | < 1.5% |
| 紅外雷射點陣投影儀 | |||||
| 紅外照明 LED |
Luxonis OAK 相機應用 #
TurtleBot4 軟體支援 #
- Ubuntu 20.04 LTS Desktop (Focal Fossa): https://releases.ubuntu.com/20.04/
- 樹莓派 Imager: https://www.raspberrypi.com/software/
- 樹莓派 Pinout: https://pinout.xyz/
- Documentation: https://docs.ros.org/en/galactic/index.html
- Debian Install: https://docs.ros.org/en/galactic/Installation/Ubuntu-Install-Debians.html
- Nav2
- Documentation: https://navigation.ros.org/
- Github: https://github.com/ros-planning/navigation2
- SLAM
- slam_toolbox: https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox
- TurtleBot 4 Common packages: https://github.com/turtlebot/turtlebot4
- TurtleBot 4 Desktop visualization packages:
https://github.com/turtlebot/turtlebot4_desktop - TurtleBot 4 Simulator packages: https://github.com/turtlebot/turtlebot4_simulator
- TurtleBot 4 Robot packages: https://github.com/turtlebot/turtlebot4_robot
- TurtleBot 4 examples: https://github.com/turtlebot/turtlebot4_examples
- TurtleBot 4 tutorials: https://github.com/turtlebot/turtlebot4_tutorials
- TurtleBot 4 images: http://download.ros.org/downloads/turtlebot4/
- TurtleBot 4 hardware: https://github.com/turtlebot/turtlebot4-hardware
- Product details: https://edu.irobot.com/what-we-offer/create3
- Hardware overview: https://iroboteducation.github.io/create3_docs/hw/overview/
- Electrical overview: https://iroboteducation.github.io/create3_docs/hw/electrical/
- Create® 3 Simulator: https://github.com/iRobotEducation/create3_sim
- irobot_create_msgs: https://github.com/iRobotEducation/irobot_create_msgs
- OAK-D-Lite product details:
https://docs.luxonis.com/projects/hardware/en/latest/pages/DM9095.html - OAK-D-Pro product details:
https://docs.luxonis.com/projects/hardware/en/latest/pages/DM9098pro.html - Depthai-ROS: https://github.com/luxonis/depthai-ros/tree/main
- Depthai-ROS Examples: https://github.com/luxonis/depthai-ros-examples
- API Documentation: https://docs.luxonis.com/projects/api/en/latest/
- RPLIDAR A1M8: https://www.slamtec.com/en/Lidar/A1
- Rplidar ROS: https://github.com/allenh1/rplidar_ros