Eine moderne Hochschule ist auf eine funktionierende Netzwerkinfrastruktur angewiesen. Dazu gehört auch eine möglichst vollständige WLAN-Abdeckung, damit sowohl Studenten als auch Dozenten und Mitarbeiter ihre jeweiligen Aufgaben erfüllen können auch wenn sie sich nicht an einem fest installierten Rechner befinden.
Um genau diese WLAN-Abdeckung zu prüfen und eventuelle Lücken konkret aufzeigen zu können gab es im Rahmen der Vorlesung \textit{Autonome Mobile Roboter (AMR)} das Projekt, die Signalstärke mithilfe eines Roboters flächendeckend aufzeichnen zu können.
Der mobile Forschungsroboter Pioneer 3-DX ist eine Roboterplattform, die für fast alle Anwendungen modifizierbar ist. Er besteht im Grunde nur aus einem Motor, Reifen und einer Plattform, durch die benötigte Module angebracht werden können \cite{pioneer}. Die Steuerungseinheit ist so gebaut, dass sie über das \textit{Robot Operating System} (ROS) angesprochen werden kann.
Auf der Plattform ist ein Laser, ein Wlan-Modul und eine Rechner aufgebaut, mit deren Hilfe die Kartierung durchgeführt wird. Auf dem Rechner läuft Ubuntu 18.04 LTS, auf welchem wiederum ROS in der Version Melodic installiert ist.
\textit{ROS} ist ein Open Source Framework, welches speziell für auf die Nutzung für autonome Systeme entwickelt wurde. Die Idee von ROS ist die Bereitstellung von wiederverwendbaren Modulen, von denen jedes eine eigene Aufgabe erfüllen kann und die beliebig kombiniert werden können \cite{rosIntro}.
Für ein möglichst einfaches Management liefert ROS eine eigene Paketverwaltung, mit der die benötigten Pakete nachinstalliert werden können. Ein Paket enthält unter Anderem den Quellcode und Launchfiles für die \textit{Nodes}, in denen die Berechnungen stattfinden \cite{rosIntro2}. Jeder Node ist für andere Berechnungen zuständig, so gibt es einen Node für die Koordinatentransformationen zwischen den einzelnen Bauteilen des Roboters, einen für den Laserscanner, einen für die Berechnung der WLAN-Signalstärke und einen für die Ansteuerung des Motors.
Die Kommunikation zwischen Nodes, wie in läuft über ein Publisher/Subscriber Prinzip, das bedeutet, dass ein Node, wie in Abbildung \ref{concept} dargestellt, definierte Informationen über einen \textit{Topic} veröffentlicht. Diese Topics können wiederum von anderen Nodes abgegriffen und weiter verarbeitet werden. Die enthaltenen Informationen werden über \textit{Messages} ausgetauscht, wodurch sowohl die Struktur als auch der Inhalt klar definiert sind. Alle Nodes müssen sich bei dem \textit{Master}, dem Namens- und Registrierungsservice innerhalb der ROS Umgebung, registrieren, um sich gegenseitig zu finden und dann auch Daten austauschen zu können \cite{rosKonzept}.
\begin{figure}
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\includegraphics{bilder/ROS_concepts.png}
\caption{Schematischer Aufbau der Kommunikation \cite{rosKonzept}}
Für die Kartierung bietet ROS das Package \textit{gmapping}, wenn die Karte mithilfe eines Lasermoduls erstellt werden soll. Dieses Package bietet die Funktionalität, um eine laserbasierte Karte mithilfe des Systems \textit{Simultaneous Localization and Mapping} (SLAM) zu erstellen. Hierbei wird eine 2D Karte aus der Kombination von den Laserdaten und der vermuteten eigenen Position erstellt. Die Daten über die eigene Position kommen aus den Odometriedaten, also der vermuteten Bewegungsrichtung und -distanz anhand der Bewegungen der Räder. Der Node \textit{slam\_gmapping} subscriped die Topics \textit{tf} und \textit{scan}, aus denen es dann die Karte berechnet und unter dem Topic map veröffentlicht. \cite{gmap}. Die Abschätzung des Drehwinkels um die eigene Achse durch Odometrie ist vergleichsweise ungenau, weshalb es zu fehlerhaften Karten kommen kann, wenn der Roboter während der Kartierung zu viele Kurven fährt. Der Abgleich mit den Laserdaten wirkt diesem Effekt entgegen, bei einem erneuten Abfahren des Bereiches können entstandene Verschiebungen erkannt und behoben werden.
Für das Projekt wurde der Rechner auf dem Roboter komplett neu aufgesetzt. Für ein möglichst modernes System wurde Ubuntu 18.04 LTS installiert, wofür dann ROS in der Version Melodic vorgesehen ist und aus diesem Grund installiert wurde.
Wir setzen auf ROS. Was wiederum auf dem Betriebsystem sitzt. Wir nutzen das Messaging-System (Publish-Subscribe). Wir nutzen p2os was wiederum auf ??? nutzt. Wir schreiben unseren eigenen Knoten.
% Wollen wir wirklich in einem Kapitel erklären was für Probleme wir hatten? Ich denke es macht mehr sinn die einzellnen Schritte genauer zu erklären und dann an der entsprechenden Stelle zu erklären was schwierig war. (Siehe folgende Kapitel)
ROS Melodic ist zwar veröffentlicht und für Ubuntu 18.04 vorgesehen, jedoch sind noch nicht alle Funktionen der Vorgängerversionen implementiert. Das führte dazu, dass manche Aufrufe der Launchscripte manuell umgeschrieben und ROS neu kompiliert werden musste.
% Alles veraltet. Vorhergehende Gruppe hat Docker ansazt gewält, nicht mehr lauffähig. Neues Betriebsystem. Neues ROS. Damit einige Probleme: Selbstcompilieren einiger Pakete nötig.
\subsection{Simultaneous Localization and Mapping}
\subsection{Aufzeichnung der Fahrt}
\subsection{Kartenerstellung aus aufgezeichneter Fahrt}
Die Datenerhebung funktioniert. Der nächste Schritt wäre, mit dem Roboter strukturiert ein Gebiet zu kartieren und eine Flächendeckende Abdeckung zu erstellen. Auch würde eine Lösung, mit der eine Heatmap in RVIZ oder direkt danach überlagert eingeblendet werden kann, die Nachbearbeitung deutlich vereinfachen.
