Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA

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Français | English (follows)

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Données de Rover LEAD - Tutoriel

Description brève : Ce tutoriel aborde les bases de l'extraction et de l'analyse de données sous forme de ROSBAGS en Python.

À propos

Données de Rover LEAD - Tutoriel est un tutoriel Jupyter Notebook qui guide les utilisateurs à travers l'extraction et l'analyse de données sous forme de ROSBAGS en Python. Il couvre :

• Téléchargement et extraction des données Rover Juno
• Ouverture et visualisation des données
• Sauvegarde sous forme de fichier CSV, de nuage de points ou d'image
• Création d'une carte mondiale et traçage du parcours du rover

Entre 2017 et 2019, l'Agence Spatiale Canadienne (ASC) s'est associée à l'Agence Spatiale Européenne (ASE) pour mener une série d'essais sur le terrain afin de reproduire les scénarios d'une mission de retour d'échantillons lunaires. Le jeu de données analysé dans ce tutoriel provient de Déploiement d'analogues d'exploration lunaire : Région ombragée en permanence et a eu lieu en septembre 2019.

Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.

Prérequis

• Python 3.8.8
• Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
• Connexion Internet (pour le téléchargement des données)
• Bibliothèques Python pour ROS et analyse de données

Démarrage rapide

1. 📦 Cloner le dépôt

   git clone https://github.com/asc-csa/LEAD-Rover-Data-Tutorial.git
   cd LEAD-Rover-Data-Tutorial

2. 🐍 Créer un environnement

   # Avec virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Ou avec conda
   conda create -n lead_env python=3.8.8
   conda activate lead_env

3. 📥 Installer les dépendances

   pip install -r requirements.txt

4. 🚀 Lancer le tutoriel

   jupyter notebook LEAD_Rover_Data_Tutorial.ipynb

Remarque : Si après avoir suivi les étapes ci-dessous, vous ne parvenez pas à afficher la carte du folium, il peut être nécessaire d'exécuter/redémarrer Jupyter Notebook.

Navigation et fichiers

• LEAD_Rover_Data_Tutorial.ipynb - Tutoriel principal qui guide l'utilisateur dans les étapes de téléchargement et d'extraction des données Rover Juno à partir d'une réplique de mission de retour d'échantillon lunaire. Montre comment ouvrir les données, les visualiser et les enregistrer sous différents formats.

• ROSBAG_Cheat_Sheet_Python.ipynb - Feuille de contrôle comprenant des astuces utiles pour manipuler les données ROS en utilisant uniquement Python.

Pour en savoir plus sur la mission :

• Rover Juno : https://www.asc-csa.gc.ca/eng/multimedia/search/image/7824
• Déploiement d'analogues d'exploration lunaire : https://www.asc-csa.gc.ca/eng/rovers/mission-simulations/lunar-exploration-analogue-deployment.asp
• Documentation scientifique : https://www.hou.usra.edu/meetings/isairas2020fullpapers/pdf/5015.pdf

Licence

Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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English | Français (précède)

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LEAD Rover Data Tutorial

Brief description: This tutorial dives into the basics of extracting and analyzing data in the form of ROSBAGS in Python.

About

LEAD Rover Data Tutorial is a Jupyter Notebook tutorial that guides users through extracting and analyzing data in the form of ROSBAGS in Python. It covers:

• Downloading and extracting Juno Rover data
• Opening and visualizing the data
• Saving as CSV file, Point Cloud File or Image
• Creating a world map and plotting the rover's path

Between 2017-2019, The Canadian Space Agency (CSA) partnered with the European Space Agency (ESA) to conduct a series of field tests to replicate scenarios of a lunar sample return mission. The dataset analyzed in this tutorial is from the Lunar Exploration Analogue Deployment: Permanently Shadowed Region (LEAD: PSR) phase and took place in September 2019.

This tutorial is provided for educational and experimental purposes.

Prerequisites

• Python 3.8.8
• Jupyter Notebook or Jupyter Lab
• Internet connection (for data download)
• Python libraries for ROS and data analysis

Quick Start

1. 📦 Clone the repo

   git clone https://github.com/asc-csa/LEAD-Rover-Data-Tutorial.git
   cd LEAD-Rover-Data-Tutorial

2. 🐍 Create environment

   # Using virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Or using conda
   conda create -n lead_env python=3.8.8
   conda activate lead_env

3. 📥 Install dependencies

   pip install -r requirements.txt

4. 🚀 Run the tutorial

   jupyter notebook LEAD_Rover_Data_Tutorial.ipynb

Note: If after the below steps you are unable to display the map, it may be required to run/re-start jupyter notebook.

Navigation and Files

• LEAD_Rover_Data_Tutorial.ipynb - Main tutorial that guides the user on the steps to downloading and extracting Juno Rover data from a lunar sample return mission replicate. Demonstrates how to open the data, visualize and save it as different file formats. The last step involves creating a world map and plotting the rover's path and images taken on the path.

• ROSBAG_Cheat_Sheet_Python.ipynb - Contains a cheatsheet including tips found useful when manipulating ROS data using only Python.

You can read more about the mission here:

• Juno Rover: https://www.asc-csa.gc.ca/eng/multimedia/search/image/7824
• LEAD: https://www.asc-csa.gc.ca/eng/rovers/mission-simulations/lunar-exploration-analogue-deployment.asp
• Scientific documentation: https://www.hou.usra.edu/meetings/isairas2020fullpapers/pdf/5015.pdf

License

This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.