コントローラの追加¶

学習目標¶

このチュートリアルを修了すると、以下の内容を習得できます:

BaseController を継承してカスタムコントローラを作成する方法
ユニサイクルモデル（差動駆動の運動学モデル）を使ったロボット制御の基礎
Isaac Sim に用意されている既存のコントローラを利用する方法

はじめに¶

前提条件¶

チュートリアル 2: Hello Robot を完了していること

所要時間¶

約 10 分

ソースコードの準備¶

このチュートリアルでは、引き続き Hello World サンプルの hello_world.py を編集していきます。前回のチュートリアルから続けて作業している場合はそのまま進めてください。別の日に作業を再開する場合は、以下の手順でソースコードを開いてください。

Windows > Examples > Robotics Examples をアクティブにして、Robotics Examples タブを開きます。
Robotics Examples > General > Hello World をクリックします。
Open Source Code ボタンをクリックし、Visual Studio Code で hello_world.py を開きます。

詳しい手順は Hello World の「サンプルを開く」セクションを参照してください。

カスタムコントローラの作成¶

前回のチュートリアルでは、各車輪に直接速度を指定してロボットを動かしました。しかし実際のロボット制御では、「前進速度」や「旋回速度」といった高レベルなコマンドで操作したい場面がほとんどです。

この変換を行うのがコントローラです。Isaac Sim のコントローラは BaseController を継承して作成します。実装する必要があるのは forward メソッドのみで、このメソッドは ArticulationAction を返す必要があります。

ユニサイクルモデル¶

差動駆動ロボット（Jetbot のような2輪ロボット）では、前進速度 \(v\) と旋回角速度 \(\omega\) から各車輪の速度を計算するユニサイクルモデルがよく使われます。

計算式は以下の通りです：

変数	説明
\(v\)	前進速度（`command[0]`）
\(\omega\)	旋回角速度（`command[1]`）
\(r\)	車輪の半径（`wheel_radius`）
\(L\)	左右車輪間の距離＝トレッド（`wheel_base`）¹

\[ v_{\text{left}} = \frac{2v - \omega L}{2r}, \quad v_{\text{right}} = \frac{2v + \omega L}{2r} \]

コード全体¶

以下のコードでは、CoolController クラスでユニサイクルモデルを実装し、前進速度 0.20 m/s と旋回角速度 π/4 rad/s を指定して Jetbot を円弧状に走行させます。

from isaacsim.examples.interactive.base_sample import BaseSample
from isaacsim.core.utils.nucleus import get_assets_root_path
from isaacsim.robot.wheeled_robots.robots import WheeledRobot
from isaacsim.core.utils.types import ArticulationAction
from isaacsim.core.api.controllers import BaseController  # コントローラの基底クラス
import numpy as np


class CoolController(BaseController):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="my_cool_controller")
        # ユニサイクルモデルに基づくオープンループコントローラ
        self._wheel_radius = 0.03    # 車輪の半径 [m]
        self._wheel_base = 0.1125    # 左右車輪間の距離（トレッド） [m]
        return

    def forward(self, command):
        # command[0]: 前進速度, command[1]: 旋回角速度（ヨー方向のみ）
        joint_velocities = [0.0, 0.0]
        joint_velocities[0] = ((2 * command[0]) - (command[1] * self._wheel_base)) / (2 * self._wheel_radius)
        joint_velocities[1] = ((2 * command[0]) + (command[1] * self._wheel_base)) / (2 * self._wheel_radius)
        # コントローラは ArticulationAction を返す必要がある
        return ArticulationAction(joint_velocities=joint_velocities)


class HelloWorld(BaseSample):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        return

    def setup_scene(self):
        world = self.get_world()
        world.scene.add_default_ground_plane()
        assets_root_path = get_assets_root_path()
        jetbot_asset_path = assets_root_path + "/Isaac/Robots/NVIDIA/Jetbot/jetbot.usd"
        world.scene.add(
            WheeledRobot(
                prim_path="/World/Fancy_Robot",
                name="fancy_robot",
                wheel_dof_names=["left_wheel_joint", "right_wheel_joint"],
                create_robot=True,
                usd_path=jetbot_asset_path,
            )
        )
        return

    async def setup_post_load(self):
        self._world = self.get_world()
        self._jetbot = self._world.scene.get_object("fancy_robot")
        self._world.add_physics_callback("sending_actions", callback_fn=self.send_robot_actions)
        # ロード・初回リセット後にコントローラを初期化
        self._my_controller = CoolController()
        return

    def send_robot_actions(self, step_size):
        # コントローラが計算したアクションをロボットに適用
        self._jetbot.apply_action(
            self._my_controller.forward(command=[0.20, np.pi / 4])
        )
        return

コードを保存してシミュレーションを確認します：

Ctrl+S を押してコードを保存し、Isaac Sim をホットリロードします。
File > New From Stage Template > Empty でワールドを新規作成してから、LOAD ボタンを押します。
PLAY ボタンを押して、Jetbot が円弧を描いて走行する様子を確認します。

カスタムコントローラによる円弧走行

注意

STOP → PLAY の操作ではワールドが正しくリセットされない場合があります。シミュレーションをやり直す場合は、RESET ボタンを使用してください。

カスタムコントローラのポイント¶

BaseController を継承し、forward メソッドを実装する
forward メソッドは必ず ArticulationAction を返す
コントローラ内でロボット固有のパラメータ（車輪半径、車輪間距離など）を管理する
高レベルなコマンド（前進速度、旋回速度）を低レベルなジョイント指令に変換する役割を担う

既存のコントローラを利用する¶

Isaac Sim には、よく使われるロボットの制御パターンに対応した既存のコントローラが用意されています。これらを活用することで、運動学の計算を自前で実装する必要がなくなります。

ここでは以下の2つのコントローラを組み合わせて使用します：

コントローラ	種類	説明
`WheelBasePoseController`	汎用コントローラ	目標位置に向かってロボットを誘導する。複数のロボットタイプで利用可能
`DifferentialController`	ロボット固有コントローラ	差動駆動ロボット用。前進・旋回速度から車輪速度を計算する

WheelBasePoseController は内部で DifferentialController を使い、目標位置への経路を計算します。前のセクションで自作したコントローラと異なり、ロボットの現在位置と目標位置を指定するだけで自動的にロボットを誘導してくれます。

from isaacsim.examples.interactive.base_sample import BaseSample
from isaacsim.core.utils.nucleus import get_assets_root_path
from isaacsim.robot.wheeled_robots.robots import WheeledRobot
# 複数のロボットタイプで使える汎用コントローラ
from isaacsim.robot.wheeled_robots.controllers.wheel_base_pose_controller import WheelBasePoseController
# 差動駆動ロボット固有のコントローラ
from isaacsim.robot.wheeled_robots.controllers.differential_controller import DifferentialController
import numpy as np


class HelloWorld(BaseSample):
    def __init__(self) -> None:
        super().__init__()
        return

    def setup_scene(self):
        world = self.get_world()
        world.scene.add_default_ground_plane()
        assets_root_path = get_assets_root_path()
        jetbot_asset_path = assets_root_path + "/Isaac/Robots/NVIDIA/Jetbot/jetbot.usd"
        world.scene.add(
            WheeledRobot(
                prim_path="/World/Fancy_Robot",
                name="fancy_robot",
                wheel_dof_names=["left_wheel_joint", "right_wheel_joint"],
                create_robot=True,
                usd_path=jetbot_asset_path,
            )
        )
        return

    async def setup_post_load(self):
        self._world = self.get_world()
        self._jetbot = self._world.scene.get_object("fancy_robot")
        self._world.add_physics_callback("sending_actions", callback_fn=self.send_robot_actions)
        # WheelBasePoseController に DifferentialController を渡して初期化
        self._my_controller = WheelBasePoseController(
            name="cool_controller",
            open_loop_wheel_controller=DifferentialController(
                name="simple_control",
                wheel_radius=0.03,      # 車輪の半径 [m]
                wheel_base=0.1125       # 左右車輪間の距離（トレッド） [m]
            ),
            is_holonomic=False  # Jetbot は非ホロノミック（横移動不可）
        )
        return

    def send_robot_actions(self, step_size):
        # ロボットの現在位置と姿勢を取得
        position, orientation = self._jetbot.get_world_pose()
        # 現在位置・姿勢と目標位置を渡すだけで、コントローラが経路を計算してくれる
        self._jetbot.apply_action(
            self._my_controller.forward(
                start_position=position,
                start_orientation=orientation,
                goal_position=np.array([0.8, 0.8])  # 目標位置 [x, y]
            )
        )
        return

コードを保存してシミュレーションを確認します：

Ctrl+S を押してコードを保存し、Isaac Sim をホットリロードします。
File > New From Stage Template > Empty でワールドを新規作成してから、LOAD ボタンを押します。
PLAY ボタンを押して、Jetbot が目標位置 (0.8, 0.8) に向かって自律的に移動する様子を確認します。

既存コントローラによる目標位置への移動

まとめ¶

このチュートリアルでは以下のトピックを扱いました：

BaseController を継承したカスタムコントローラの作成
ユニサイクルモデルによる差動駆動ロボットの運動学
WheelBasePoseController と DifferentialController を使った目標位置への自律移動

次のステップ¶

次のチュートリアル「マニピュレータロボットの追加」に進み、マニピュレータロボットをシミュレーションに追加する方法を学びましょう。

注釈

以降のチュートリアルでも主に Extension Workflow を使用して開発を進めます。Standalone Workflow への変換方法は Hello World で学んだ手順と同様です。

厳密には左右の車輪間距離は「トレッド（tread）」と呼ばれますが、Isaac Sim の API ではパラメータ名として wheel_base が使用されています。 ↩