Crane - RoboCup Small Size League (SSL) AI Framework

ibis-sslによる高性能な自律ロボットサッカーAIシステム

概要

CraneはROS 2 Jazzyベースの自律ロボティクスシステムで、RoboCup Small Size League (SSL)競技向けに設計されています。小型自律ロボットチームのサッカー試合を制御するAIフレームワークです。

主な特徴

• ROS 2 Jazzyベースのモジュラーアーキテクチャ
• ModernORCAPlannerによる高性能な経路計画
• リアルタイム制約システムでのマルチロボット協調
• SSL Vision/Refereeプロトコル完全対応
• grSimシミュレーション環境統合

アーキテクチャ

コアコンポーネント

• crane_session_controller: メイン試合制御とゲーム状態管理
• crane_planner_plugins: 戦略プランナー（攻撃、守備、フォーメーション）
• crane_robot_skills: 個別ロボット行動（ゴーリー、アタッカー、ディフェンダー）
• crane_local_planner: リアルタイム経路計画とModernORCAPlanner
• crane_world_model_publisher: ワールド状態推定とボール・ロボット追跡
• crane_play_switcher: ゲーム状況分析と自動プレー選択

ModernORCAPlanner

RVO2Plannerの後継として開発された高性能局所プランナー：

主要機能

• **ORCA（Optimal Reciprocal Collision Avoidance）**アルゴリズム
• SSL制約システム（ボール回避、ペナルティエリア、レフェリーコマンド）
• マルチエージェント衝突回避（味方・敵ロボット統合）
• 高精度位置制御（台形速度プロファイル、加速度制限）
• パフォーマンス監視（リアルタイム性能測定）

技術仕様

// 主要パラメータ
double MAX_VEL = 4.0;               // 最大速度
double ACCELERATION = 4.0;          // 加速度
double ORCA_TIME_STEP = 0.1;        // 時間ステップ
double ORCA_NEIGHBOR_DIST = 15.0;   // 隣接距離
int ORCA_MAX_NEIGHBORS = 10;        // 最大隣接数
double ORCA_TIME_HORIZON = 2.0;     // 時間地平線
double ORCA_RADIUS = 0.05;          // ベース半径

RVO2との性能比較

• 処理速度: ModernORCA ~0.03ms vs RVO2 ~0.05ms（約40%高速化）
• 制約システム: より柔軟なSSL制約管理
• メモリ効率: 最適化されたエージェント管理

セットアップ

必要要件

• OS: Ubuntu 24.04 LTS
• ROS: ROS 2 Jazzy
• C++: C++20対応コンパイラ
• 依存: TBB（Parallel STL）、Boost Geometry

ビルド

# 依存関係のインストール
vcs import src < src/crane/dependency_jazzy.repos
rosdep install -riy --from-paths src

# 開発ビルド
colcon build --symlink-install

# リリースビルド
colcon build --symlink-install --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

# 環境設定
source install/local_setup.bash

テスト

# 全テスト実行
colcon test --event-handlers console_cohesion+

# 特定パッケージのテスト
colcon test --packages-select crane_local_planner --event-handlers console_cohesion+

# ModernORCAPlannerテスト
colcon test --packages-select crane_local_planner --ctest-args -R test_modern_orca_planner

使用方法

シミュレーション起動

# メインシステム（シミュレーション）
ros2 launch crane_bringup crane.launch.py sim:=true

# Dockerシミュレーション環境
cd docker/sim
docker compose up -d

実機環境

# 実機システム
ros2 launch crane_bringup crane.launch.py sim:=false

# Docker実機環境
cd docker/real
docker compose up -d

設定とデバッグ

# ModernORCAプランナーのデバッグ可視化有効化
ros2 param set /local_planner debug_visualize_constraints true
ros2 param set /local_planner debug_visualize_orca_lines true
ros2 param set /local_planner debug_show_performance_metrics true

開発

コード規約

• C++20標準準拠
• ament_cmake_autoによる自動CMake設定
• 事前コンパイルヘッダーによる高速ビルド
• crane_lint_commonによる統一リンティング

テスト駆動開発

• GTestによるユニットテスト
• Python RCSTによる統合テスト
• **scenario_test/**でのシナリオテスト
• 継続的インテグレーションでのテスト自動実行

パッケージ依存関係

メッセージ層: crane_msgs, robocup_ssl_msgs
ユーティリティ層: crane_basics, crane_msg_wrappers  
コンポーネント層: crane_world_model_publisher, crane_robot_skills
プランニング層: crane_session_controller, crane_local_planner
統合層: crane_bringup, crane_sender

パフォーマンス

リアルタイム制約

• ロボット制御: 16ms周期での制御ループ
• ボール物理: 高精度予測モデル
• 通信遅延: SSL protocol準拠のネットワーク通信

最適化機能

• マルチロボット協調: RVO2/ORCAアルゴリズムベースの衝突回避
• 動的制約: ゲーム状況に応じた制約切り替え
• パフォーマンス監視: リアルタイム性能測定と可視化

ライセンス

MIT License - 詳細はLICENSEファイルを参照

貢献

1. このリポジトリをフォーク
2. フィーチャーブランチを作成 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更をコミット (git commit -m 'Add amazing feature')
4. ブランチにプッシュ (git push origin feature/amazing-feature)
5. プルリクエストを作成

関連リンク

• 公式ドキュメント: ibis-ssl.github.io
• RoboCup SSL: ssl.robocup.org
• grSim シミュレータ: github.com/RoboCup-SSL/grSim

サポート

質問やサポートが必要な場合：

• Issues: GitHubのIssuesで報告
• Discussions: GitHubのDiscussionsで議論
• Documentation: 公式ドキュメントを参照