Mejora nodo BFS e integración en Robotics Academy Premium

Integración del ejercicio Visibility Graph Navigation en RoboticsAcademy-premium

Durante estas semanas he estado trabajando en la integración del ejercicio de Visibility Graph Navigation dentro del repositorio RoboticsAcademy-premium.

El objetivo de este ejercicio es que el usuario pueda construir un grafo de visibilidad sobre un mapa 2D del almacén y utilizarlo para calcular rutas libres de colisiones entre un punto de inicio y un punto de destino.

Para ello, se añadió un nuevo ejercicio con ID 10009, el cual se vinculó al universo 55, que contiene el modelo del rover junto con el entorno del almacén.

Además, implementé el módulo HAL.py, que permite configurar y enviar las velocidades lineales y angulares del rover a través de los topics ROS2 /cmd_vel y /odom, permitiendo así el control del robot dentro del entorno simulado. En el siguiente vídeo se puede observar cómo el rover se desplaza por el almacén utilizando esta interfaz.

También se activó la aceleración gráfica mediante GPU usando el nvidia-container-toolkit, lo que mejora notablemente el rendimiento de la simulación.

Actualmente estoy trabajando para terminar de implementar las funciones necesarias que permitirán al usuario interactuar completamente con el ejercicio y desarrollar su propio algoritmo de visibility graph.

Mejora nodo BFS

En este nodo se mejoró la planificación de la ruta cambiando la resolución del grid. La versión anterior usaba un grid de 0.1m/celda para el algoritmo de Dijkstra, lo que hacía que la planificación fuera muy costosa computacionalmente.

Así, se cambió el grid a una resolución de 0.6m/celda. Originalmente el grid era de 600x600 celdas, por lo que se redució el tamaño a unas 10000 celdas.

En comparación, la anterior versión tardó 34 minutos en explorar el almacén, mientras que esta ha tardado 28 minutos. Una mejora muy notable.