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Robótica Computacional 2024.1 - Simulado AI

Observações de avaliações nesta disciplina:

  • A prova tem duração de 4 horas.
  • Inicie a prova no Blackboard para a ferramenta de Proctoring iniciar. Só finalize o Blackboard quando enviar a prova via Github classroom.
  • Durante a prova vamos registrar as páginas visitadas e acessos online e o teclado.
  • Coloque seu nome e email no README.md do seu repositório.
  • Você pode consultar a internet ou qualquer material que utilizado no curso, mas não pode se comunicar com pessoas ou colegas a respeito da prova em qualquer plataforma.
  • Não é permitido o uso de ferramentas de **IA** como chatGPT, Copilot ou similares durante a prova.
  • Faça commits e pushes frequentes no seu repositório.
  • Eventuais avisos importantes serão realizados em sala durante a prova.
  • Escreva o número 42 como a resposta da soma no arquivo README.md como teste de sua atenção.
  • A responsabilidade por infraestrutura, configuração e setup em funcionamento pleno, é de cada estudante.

Atualização dos Pacote (ROS 2)

Execute os comandos abaixo para atualizar os pacotes da ros2 obrigatórios para a prova:

cd ~/colcon_ws/src/my_simulation
git stash
git pull
cd ~/colcon_ws/src/insperbot
git pull
cb

Configuração do Pacote (ROS 2)

  • Preparação Inicial: Primeiro, aceite o convite do GitHub Classroom e clone o repositório dentro da pasta colcon_ws/src/ no seu SSD.

  • Criação do Pacote ROS 2: Dentro do diretório do seu repositório, crie um novo pacote chamado avaliacao_ai.

    • Dica: Para utilizar os modulos desenvolvidos no módulo 3, inclua o pacote my_package como dependência do seu pacote, e então, importe como nos exemplos do módulo 3.

Exercício 1 (5)

Baseando-se no código base_control.py do módulo 3, crie um arquivo chamado q1.py contendo uma classe denominada Fugitivo. Esta classe deve implementar um nó chamado fugitivo_node, responsável por fazer com que o robô simulado fuja do labirinto e pare do lado de fora.

Utilize o comando abaixo para iniciar o simulador no mapa da prova:

ros2 launch my_gazebo labirinto.launch.py

**Importante**: Note que o robô pode nascer aleatoriamente na posição A ou B do labirinto e independetemente da posição inicial o robô deve ser capaz de fujir do labirinto, como ilustrado na imagem a seguir:

Labirinto

O nó criado deve:

  • Criar um publisher para o tópico /watcher que publica mensagens do tipo std_msgs.msg.String.
  • Ao iniciar, o nó deve publicar a mensagem start no tópico /watcher.
  • Ao sair do labirinto, o nó deve publicar a mensagem stop no tópico /watcher.
  • Controlar o robô para que ele saia do labirinto e pare do lado de fora.
  • Deve ser capaz de sair independentemente da posição inicial do robô.
  • Deve resolver o labirinto em menos de 5 minuto.

Restrições

  1. Deve existir o arquivo chamado q1.py.
  2. O programa deve ser executado sem erros.
  3. A classe deve se chamar Fugitivo.
  4. A implementação deve seguir a estrutura da classe Fugitivo, conforme exemplo no base_control.py.
  5. A função control deve ser a única a publicar no tópico /cmd_vel.
  6. A função control deve ser idêntica à do arquivo base_control.py. Todas as decisões de controle devem ocorrer dentro dos nós, sem alterações na função control.
  7. Não utilizar loops infinitos ou sleep durante o controle do robô.
  8. Publicar a mensagem start ao iniciar e stop ao sair do labirinto no tópico /watcher.

Rúbrica

  1. O programa deve respeitar as restrições definidas.
  2. Nota: ~1,0 - [1] + O robô consegue chegar na posição 1 de ambos os lados do labirinto e parar.
  3. Nota: ~2,5 - [1] + O robô consegue chegar na posição 2 de ambos os lados do labirinto e parar.
  4. Nota: ~5,0 - [1] + O robô consegue sair do labirinto e parar em menos de 5 minutos.

Vídeo

Grave dois vídeos, um para cada posição inicial do robô, mostrando que o robô é capaz de sair do labirinto e parar do lado de fora. Publique os vídeos no YouTube e inclua apenas o link no arquivo README.md do seu repositório.

Exercício 2 (5)

Essa questão envolve apenas OpenCV Não utiliza ROS2. Crie um arquivo chamado q2.py com uma classe chamada ChessDetector, que possui um método run. Este método deve receber uma imagem e retornar um np.array de dimensão (8, 8) contendo as seguintes siglas para as peças de xadrez no tabuleiro:

  • Brancas:
    • Peão: WP
    • Torre: WT
    • Cavalo: WC
    • Bispo: WB
    • Rainha: WQ
    • Rei: WK
  • Pretas:
    • Peão: BP
    • Torre: BT
    • Cavalo: BC
    • Bispo: BB
    • Rainha: BQ
    • Rei: BK

Coloque -- onde não houver peças.

Todas as peças de xadrez possuem um tag para auxiliar na identificação. Os tags estão presentes na imagem a seguir:

Tags

O tabuleiro de xadrez tem o formato e peças tradicionais. Na imagem, o tabuleiro pode estar em qualquer posição e tamanho (limitado entre o tabuleiro do exemplo2.png e do exemplo3.png). As peças não estão necessariamente no centro de um quadrado do tabuleiro.

Exemplo de tabuleiro de xadrez:

Tabuleiro

Saída esperada:

[
    ['BT', 'BC', 'BB', 'BQ', 'BK', 'BB', 'BC', 'BT'],
    ['BP', 'BP', 'BP', 'BP', 'BP', 'BP', 'BP', 'BP'],
    ['--', '--', '--', '--', '--', '--', '--', '--'],
    ['--', '--', '--', '--', '--', '--', '--', '--'],
    ['--', '--', '--', '--', '--', '--', '--', '--'],
    ['--', '--', '--', '--', '--', '--', '--', '--'],
    ['WP', 'WP', 'WP', 'WP', 'WP', 'WP', 'WP', 'WP'],
    ['WT', 'WC', 'WB', 'WQ', 'WK', 'WB', 'WC', 'WT']
]

Objetivo

Desenvolver um programa capaz de identificar todas as peças do tabuleiro de xadrez e retornar um np.array com as siglas das peças presentes no tabuleiro, colocando -- onde não houver peça.

Restrições

  1. Deve existir um arquivo chamado q2.py
  2. O programa deve ser executado sem erros.
  3. A classe deve se chamar ChessDetector
  4. A classe deve possuir um método run que, ao receber uma imagem, identifica retorna um np.array com as siglas das peças de xadrez presentes no tabuleiro.
  5. O programa deve conter uma função main que lê a imagem, chama o método run, escreve o resultado na tela e exibe a imagem original.
  6. A função main deve ser executada apenas se o arquivo for rodado diretamente, não quando importado como módulo.

Rúbrica

  1. O programa respeitar as restrições definidas.
  2. Nota: ~1,0 - [1] + O programa consegue identificar o tabuleiro de xadrez.
  3. Nota: ~1,5 - [0,5] + O programa identifica corretamente 1 das peças do tabuleiro e retorna o np.array correto contendo a peça e sua posição.
  4. Nota: ~2,5 - [3] + O programa identifica corretamente a peça e a posição de 25% das peças do tabuleiro.
  5. Nota: ~3,5 - [3] + O programa identifica corretamente a peça e a posição de 50% das peças do tabuleiro.
  6. Nota: ~5,0 - [3] + O programa identifica corretamente a peça e a posição de todas (100%) as peças do tabuleiro.

Vídeo

Grave um vídeo mostrando o funcionamento do programa para cada uma das 6 imagens de exemplo, mostrando a imagem de entrada e o np.array de saída. Publique os vídeos no YouTube e inclua apenas o link no arquivo README.md do seu repositório.

Desafio (+1 ou +2)

Neste desafio, dentre os alunos que finalizarem a questão 1, aquele com o melhor tempo receberá um bônus de 2 pontos na nota de AI. Além disso, os 50% melhores classificados ganharão 1 ponto extra na nota de AI.

Para participar da competição, após o robô sair do labirinto e a mensagem "Watcher stopped - run time: …" ser exibida no terminal do mapa, copie o arquivo AI_RUNTIME.txt, que foi salvo na sua pasta Home, para a raiz do seu repositório (no mesmo diretório do README.md).