ROS Gazebo视觉抓取

基于OPENCV的ROS Gazebo的机械臂避障抓取

1. 引言

目的与背景：项目的目的是实现在固定障碍物场景下的机械臂的视觉抓取

2. 色块识别

在我的ROS-Gazebo仿真项目中，机械臂需要识别并定位不同颜色的色块。这是通过一段精心设计的Python代码完成的，该代码使用了OpenCV库和ROS的通信机制。

2.1 代码结构
image_converter 类负责处理图像识别的整个过程。它订阅了ROS中的图像流话题并发布识别到的色块位置。

2.1.1 订阅与发布
self.image_sub：这是一个订阅者，它监听来自机器人的摄像头的原始图像数据。
self.position_pub：这是一个发布者，用于将识别到的色块的位置发送到ROS网络，以便其他节点（如机械臂控制节点）使用。

2.1.2 图像处理流程
callback 方法是每次图像数据更新时调用的回调函数。它首先将ROS图像消息转换为OpenCV图像格式。使用 cv_bridge，这个桥接库允许在ROS和OpenCV之间转换图像格式。

2.1.3 色块检测
使用高斯模糊减少图像中的噪声，这有助于后续的色块检测。将图像从BGR颜色空间转换到HSV颜色空间，因为在HSV空间中，颜色的表示更接近于人类对颜色的感知方式，这使得颜色基于色调而不是亮度进行识别变得更加容易。

2.1.4 循环处理每种颜色
代码循环遍历定义的每种颜色（存储在 BOX_COLORS 字典中），并为每种颜色创建一个掩码，这个掩码表示图像中所有匹配该颜色范围的区域。然后，使用腐蚀和膨胀操作清理掩码，去除小噪点并突出显示主要区域。再次应用高斯模糊可以去除由膨胀引入的小噪点。

2.1.5 物体定位
使用 cv2.findContours 方法找出掩码中的轮廓，这些轮廓代表可能的色块区域。对于每个轮廓，计算其边界矩形，并通过 cv2.boundingRect 和 cv2.minAreaRect 获取色块的中心坐标。通过绘制矩形框来可视化检测到的色块。

2.1.6 发布色块位置
创建一个 CubeBox 实例来存储色块的中心坐标。将这些坐标添加到 cubeBoxes 的列表中，并通过 self.position_pub 发布，这样机械臂控制系统就可以接收到并使用这些坐标进行进一步的处理。
以下是代码的重要部分截图。

坐标转换

深度相机的使用：详细介绍如何从深度相机获取数据，并将像素坐标转换为三维空间坐标。
TF变换：解释TF（Transform）如何用于坐标系之间的转换，特别是从相机坐标系到机械臂基坐标系。

抓取规划与实现

MoveIt!的配置与应用：详细描述如何使用MoveIt!进行机械臂的路径规划和运动控制。解释如何加载机械臂模型、设置运动组和规划场景。
避障策略：讨论如何在MoveIt!中设置避障参数，以及如何实时更新场景来保证避障抓取。

实验结果

视觉展示：

抓取视频

未完待续