Aufbau einer Pepper-Kun-Fernbedienungsumgebung mit Docker + IPython Notebook

Es gab verschiedene Begegnungen und die Chancen, Pepper zu berühren, sind gestiegen. Um ein Programm mit Pepper auszuführen, erstellen Sie eine Anwendung mit einer visuellen Programmierumgebung namens Choregraphe, stellen Sie sie für Pepper bereit und führen Sie sie aus oder steuern Sie Pepper von einem Computer aus, der NAOqi für Python usw. verwendet. Es gibt auch eine Methode.

Die Methode mit Choregraphe ist sehr intuitiv, aber in der Versuchs- und Fehlerphase, z. B. beim direkten Aufrufen der API, ** NAOqi, das Funktionen nacheinander in einem Interpreter ausführen und in einer visuellen Umgebung wie einem Bild bestätigt werden kann. Wenn Sie eine Python-Umgebung ** haben, sollte dies nützlich sein ... Also habe ich versucht, eine NAOqi for Python-Umgebung mit IPython Notebook zu erstellen, damit dieses Memo.

Dinge notwendig

• NAOqi für Python ... Verteilt auf der Pepper Tech Fes 2014 (pynaoqi-python2.7-2.0.5.3-linux64.tar.gz)
• Docker-Umgebung ... Hier verwenden wir die lokal erstellte Vagrant + boot2docker-Umgebung (siehe Erstellen einer IPython Notebook-Umgebung mit boot2docker).
• NAOqi for Python stellt eine Verbindung über den TCP 9559-Port von Pepper her. Daher müssen Sie eine Umgebung erstellen, in der Sie Pepper in einem Netzwerk erreichen können.

Umgebung

NAOqi für Python läuft unter Python 2.7. Erstellen Sie daher das Image basierend auf dem IPython Notebook-Image https://registry.hub.docker.com/u/unfairbanks/docker-ipython-notebook/, das Python 2.7.6 enthält. Ich werde es versuchen.

Datei zum Vorbereiten

Bereiten Sie die folgenden Dateien in einem geeigneten Verzeichnis in der Docker-Umgebung vor.

1. Dockerfile Speichern Sie den folgenden Inhalt als "Dockerfile". Die NAOqi-Dokumentation zeigt ein Beispiel mit PIL, sodass Pillow auch Pip installiert.

   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 Kopieren Sie die Dateien in den von Pepper Tech Fes 2014 verteilten USB-Speicher.

3. run.sh Bereiten Sie "run.sh" vor, das das Verzeichnis enthält, in dem NAOqi für Python in "PYTHONPATH" erweitert wird.

   #! /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
   

Bauen

Sie können es mit dem folgenden Befehl erstellen.

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

Wenn der Build erfolgreich ist, erhalten Sie ein Image von test_dev / docker-ipython-notebook-pynaoqi.

Da archive.ubuntu.com nicht behoben werden konnte oder während des Builds in der boot2docker-Umgebung ein Fehler aufgetreten ist, ändern Sie "resolv.conf" unter https://github.com/boot2docker/boot2docker-cli/issues/102. Und antworte.

Versuchen Sie es mit

Container ausführen

Das erstellte Bild kann mit dem folgenden Befehl ausgeführt werden.

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

Hier wird / vagrant / notebook ( C: \ test \ boot2docker-vboxsf \ notebook auf dem Windows-Host) als das Verzeichnis / tmp / notebook im Container sichtbar gemacht.

Spielen Sie auf dem gestarteten IPython Notebook

Nach der Ausführung können Sie das IPython Notebook öffnen, indem Sie mit einem Browser auf "http: // Docker-Umgebung: 8080" zugreifen. Da NAOqi for Python bereits in dieser IPython Notebook-Umgebung installiert ist,

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

Oder bewege deinen Hals

Da es sich um eine Notebook-Umgebung handelt, ist es möglich, das Skript zu überprüfen, während das tatsächlich erhaltene Bild überprüft wird, z. B. das Kamerabild von Pepper wie folgt zu verarbeiten.

Nehmen Sie ein Bild mit Ihrer Kopfkamera oder ein Bild mit einer Tiefenkamera auf. Wenn es Material gibt, werde ich es einfügen.