Construction de l'environnement de contrôle à distance Pepper-kun avec Docker + IPython Notebook

Il y a eu diverses rencontres et les chances de toucher Pepper ont augmenté. Pour exécuter un programme avec Pepper, créez une application à l'aide d'un environnement de programmation visuelle appelé Choregraphe, déployez-la sur Pepper et exécutez-la, ou contrôlez Pepper à distance depuis un ordinateur en utilisant NAOqi pour Python, etc. Il existe également une méthode.

La méthode utilisant Choregraphe est très intuitive, mais dans la phase d'essai et d'erreur comme l'appel direct de l'API **, NAOqi peut exécuter des fonctions séquentiellement dans un interpréteur et peut être confirmé dans un environnement visuel tel qu'une image. Si vous avez un environnement pour Python **, cela devrait être utile ... J'ai donc essayé de créer un environnement NAOqi pour Python avec IPython Notebook, donc ce mémo.

Les choses nécessaires

• NAOqi pour Python ... Distribué à Pepper Tech Fes 2014 (pynaoqi-python2.7-2.0.5.3-linux64.tar.gz)
• Environnement Docker ... Ici, nous utilisons l'environnement Vagrant + boot2docker construit localement (voir Construire un environnement IPython Notebook avec boot2docker).
• NAOqi pour Python se connecte à l'aide du port TCP 9559 de Pepper, vous devez donc créer un environnement où vous pouvez atteindre Pepper dans un réseau.

Environnement

NAOqi for Python fonctionne sur Python 2.7, créez donc l'image basée sur l'image IPython Notebook https://registry.hub.docker.com/u/unfairbanks/docker-ipython-notebook/ qui contient Python 2.7.6. Je vais essayer.

Dossier à préparer

Préparez les fichiers suivants dans un répertoire approprié de l'environnement Docker.

1. Dockerfile Enregistrez le contenu suivant sous Dockerfile. La documentation NAOqi montre un exemple utilisant PIL, donc Pillow s'installe également.

   FROM unfairbanks/docker-ipython-notebook
   MAINTAINER yacchin1205 <http://twitter.com/yacchin1205/>
   
   RUN apt-get update
   RUN apt-get install -y libjpeg-dev zlib1g-dev
   RUN pip install Pillow
   
   RUN mkdir /pynaoqi
   ADD ./pynaoqi-python2.7-2.0.5.3-linux64.tar.gz /pynaoqi/
   
   ADD ./run.sh /
   

2. pynaoqi-python2.7-2.0.5.3-linux64.tar.gz Copiez les fichiers dans la mémoire USB distribuée par Pepper Tech Fes 2014.

3. run.sh Préparez run.sh qui inclut le répertoire où NAOqi pour Python est développé dans PYTHONPATH.

   #! /bin/bash
   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/pynaoqi/pynaoqi-python2.7-2.0.5.3-linux64
   
   ipython notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=8080 --notebook-dir=/tmp/notebook
   

Construire

Vous pouvez le créer avec la commande suivante.

docker@boot2docker:/vagrant/pepper/ipython-pythonsdk$ docker build -t test_dev/docker-ipython-notebook-pynaoqi .

Si la construction réussit, vous obtiendrez une image de test_dev / docker-ipython-notebook-pynaoqi.

De plus, étant donné que archive.ubuntu.com n'a pas pu être résolu ou qu'une erreur s'est produite lors de la construction dans l'environnement boot2docker, modifiez resolv.conf en vous référant à https://github.com/boot2docker/boot2docker-cli/issues/102. Et répondez.

Essayez d'utiliser

Exécuter le conteneur

L'image créée peut être exécutée avec la commande suivante.

docker@boot2docker:/vagrant/pepper/ipython-pythonsdk$ docker run -d -p 8080:8080 -v /vagrant/notebook:/tmp/notebook test_dev/docker-ipython-notebook-pynaoqi

Ici, / vagrant / notebook ( C: \ test \ boot2docker-vboxsf \ notebook sur l'hôte Windows) est rendu visible comme le répertoire / tmp / notebook à l'intérieur du conteneur.

Jouez sur le notebook IPython lancé

Après l'exécution, vous pouvez ouvrir le notebook IPython en accédant à http: // environnement Docker: 8080 avec un navigateur. Étant donné que NAOqi pour Python est déjà installé dans cet environnement IPython Notebook,

from naoqi import ALProxy
IP = "Adresse IP de Pepper"
PORT = 9559
motion = ALProxy("ALMotion", IP, PORT)
motion.angleInterpolation(["HeadYaw", "HeadPitch"], [-0.2, -0.2], [1, 1], False)

Ou bouge ton cou

Puisqu'il s'agit d'un environnement Notebook, il est possible d'examiner le script tout en vérifiant l'image réellement obtenue, comme le traitement de l'image de la caméra de Pepper comme ceci.

Prenez une image avec votre caméra frontale ou prenez une image avec une caméra de profondeur. S'il y a du matériel, je vais le coller.