基于旭日派的Ros系统小车的再开发——使用python脚本Astra调用深度相机(学习笔记)

本文介绍了RobotOperatingSystem(ROS)的基本概念,包括其作为机器人操作系统的架构、节点通信机制以及提供的传感器和执行器管理。同时,详细讲解了如何在ROS中使用AstraProPlus深度相机,涉及设备识别、启动服务、图像获取与可视化等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、Ros系统的简要介绍:


        ROS 是你的机器人的操作系统。它运行在各种不同类型的计算机上的标准 Linux 系统之上,如树莓派或其他的一些单片机、以及笔记本电脑或台式电脑。

        ROS中可执行的程序的基本单位是:节点(node)

        节点之间通过消息机制进行通信,这就组成了:算图(abac)

        节点之间通过收发消息进行通信,消息的收发机制分为:话题(topic)、服务(service)和动作(action)

    1. ROS 提供了一种标准的方式来连接所有的传感器(摄像机、距离传感器、模拟到数字转换器、 IMU)和执行器(驱动马达、伺服系统、灯) ,并与控制软件一起做出决定。这是一种粘合效应,把所有这些联系在一起,并且为你省去了在机器人身上传递数据的烦恼。

    2. ROS 可以帮助你轻松地让多台计算机或微处理器在机器人上或通过网络进行通信。例如,你可以通过网络驱动桌面计算机上的 ROS 机器人,或者让更强大的计算机处理计算密集型任务,而不是在机器人上完成。

    3. ROS 为复杂的行为提供了库,比如地图构建和定位(SLAM),LIDAR 和其他传感器的使用,以及处理视频。一旦你让你的机器人以ROS预期的方式与之链接,你就可以集成这些功能而不需要从头开始编写代码。

    4. ROS 还有一些非常有用的工具,用于可视化来自传感器的数据以及数据流动的位置。

    5. 你可以在模拟器中测试 ROS 软件,而无需在真正的机器人硬件上运行它。事实上,你可以只用一台基本计算机而无需其他硬件来编写和运行 ROS 软件。你在模拟器上编写和测试的代码可以很容易地移植到真正的机器人上。

2、Astra Pro Plus深度相机的使用

    1.  驱动深度相机前,需要在系统端识别到Astra相机设备。当系统镜像中已经搭建好环境,SSH连接到系统之后, 在终端输入,

ll /dev/astra*

2.1、程序功能说明

        程序运行后,驱动Astra相机,可以获取到彩色RGB、深度Depth、红外IR的图像信息以及深度点云信息。

2.2、服务程序启动

    使用launch启动命令:

launch文件相机型号
ros2 launch astra_camera astra_pro.launch.xmlAstrapro
ros2 launch astra_camera astro_pro_plus.launch.xmlAstraproplus
ros2 launch astra_camera astra.launch.xmlAstramini 

    这里以启动Astraproplus相机为例,SSH连接系统后,终端输入:

ros2 launch astra_camera astro_pro_plus.launch.xml

    在这之后我们可以使用以下命令查看话题,虚拟机终端中输入

ros2 topic list

    主要的几个话题如下,(示例,可能因系统而异)

话题名字话题内容
/camera/color/image_rawRGB彩色图像数据
/camera/depth/image_rawDepth深度图像数据
/camera/depth/pointsDepth深度点云数据
/camera/ir/image_rawIR红外图像数据

2.3、图像可视化

        1. 使用rqt_image_view工具查看图像数据

    虚拟机终端中输入:(然后在左上角选择相对应需要显示的图像话题)

ros2 run rqt_image_view rqt_image_view

        2.使用python脚本查看图像数据

import cv2
import numpy as np
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
from datetime import datetime


class DepthCameraSubscriberNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('depth_camera_subscriber')
        self.subscription = self.create_subscription(
            Image,
            '/camera/color/image_raw',
            self.depth_callback,
            10
        )
        self.subscription  # 避免subscription被当做垃圾回收

        self.cv_bridge = CvBridge()
        self.depth_image_count = 1
        self.save_image = False

    def depth_callback(self, msg):
        try:
            depth_image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(msg)

            cv2.imshow('Depth Image', depth_image)

            key = cv2.waitKey(1)
            if key == ord('s') or self.save_image:
                file_name = f'depth_image_{self.depth_image_count}.png'
                cv2.imwrite(file_name, depth_image)
                print(f'Saved depth image as {file_name}')
                self.depth_image_count += 1
                self.save_image = False
            elif key == ord(' '):
                # 按下空格键退出程序
                cv2.destroyAllWindows()
                rclpy.shutdown()
                exit()

        except Exception as e:
            print('Error: ', e)


def main(args=None):
    rclpy.init(args=args)
    depth_camera_subscriber_node = DepthCameraSubscriberNode()
    rclpy.spin(depth_camera_subscriber_node)


if __name__ == '__main__':
    main()

    具体参数根据系统和配置去更改,这里只以个人系统为例,如后续有任何不懂的地方,欢迎留言评论讨论!!!

    通往答案的道路错综复杂,我们只用最简单的方式抵达!

### 回答1: ROS深度相机小车循迹是指使用ROS(机器人操作系统)结合深度相机技术来实现小车的循迹功能,并使用Python编程语言进行控制。具体步骤如下: 首先,需要搭建ROS环境。安装好ROS之后,我们可以使用ROS提供的各种工具和库来开发和控制我们的小车。 接下来,需要连接深度相机小车上,并配置好相机的驱动程序。常用的深度相机有Kinect、RealSense等,可以通过官方提供的驱动程序或第三方库进行配置。 然后,需要使用ROS提供的视觉传感器包,例如OpenCV或PCL,读取深度相机的数据。可以通过ROS的图像传输工具将深度图像和彩色图像传输到ROS中。 在ROS中,使用Python编程语言创建一个节点,用于接收深度图像的数据。可以使用ROS提供的点云库对深度图像进行处理,提取出需要的信息,如障碍物的位置和形状。 根据深度图像的信息,可以设计一个算法来实现小车的循迹功能。例如,可以使用视觉巡线算法来检测道路的位置和方向,并根据检测结果调整小车的运动方向和速度。 最后,将控制指令发送给小车的驱动系统,控制小车按照设定的循迹算法运动。可以使用ROS提供的底层硬件驱动接口或者第三方库来实现与小车驱动系统的通信。 综上所述,ROS深度相机小车循迹Python是一种利用ROS深度相机技术来实现小车循迹功能,并通过Python进行控制的方法。通过搭建ROS环境、配置深度相机驱动、读取深度图像数据、设计循迹算法和控制小车运动,可以实现小车在道路上的自动行驶。 ### 回答2: ROS (机器人操作系统) 是一个开源的机器人软件平台,能够帮助开发者轻松地创建机器人应用。ROS 提供了很多功能包和工具,包括与深度相机小车循迹相关的功能。 深度相机是一种能够感知三维环境信息的摄像头,能够为机器人提供更精确的感知能力。在 ROS 中,可以使用深度相机的驱动程序和库进行数据的获取和处理。例如,可以使用 ROS 中的 OpenCV 和 PCL (点云库) 实现深度图像的处理和分析。通过深度相机,机器人可以感知环境的障碍物、物体位置等信息,以便进行导航和路径规划。 小车循迹是指小车按照预定的线路自动行驶的功能。在 ROS 中,可以使用小车底盘驱动程序来控制小车的运动。利用小车底盘的编码器和传感器信息,我们可以实现小车的定位和导航。结合深度相机的数据,可以进一步提高小车循迹的精确性和稳定性。 PythonROS 中常用的编程语言之一,提供了丰富的库和工具。通过编写 Python 脚本,我们可以实现深度相机小车循迹的控制。例如,可以使用 ROS 提供的 Python API (Application Programming Interface) 来订阅深度图像的话题,进行图像处理,并发送控制指令给小车底盘。另外,还可以使用一些第三方的 Python 库,如 PyTorch 和 TensorFlow,来进行深度学习和计算机视觉的任务。 总结来说,通过 ROS深度相机小车底盘的结合,我们可以实现使用 Python 控制小车进行循迹和感知环境的功能。这为机器人应用的开发提供了更强大的工具和平台。 ### 回答3: ROS是一个开源的机器人操作系统,可以帮助我们方便地开发和管理机器人的软硬件系统深度相机是一种可以获取环境中物体距离和深度信息的相机设备。小车循迹是指小车能够根据特定的路径和线路进行自主行驶的能力。Python是一种流行的编程语言,它具有简洁易懂、易于学习和强大的库支持等特点。 在ROS中,可以使用ROSPython库来实现小车循迹功能。首先,需要使用ROS提供的深度相机的驱动节点来获取深度图像和距离信息。然后,通过编写Python程序来处理获取到的深度信息,比如使用图像处理算法来识别出特定路径或线路的位置信息。 接下来,可以通过ROS提供的小车控制节点来控制小车的运动。通过Python程序将提取到的位置信息传递给小车控制节点,从而实现小车沿着设定的路径或线路行驶。 在具体实现时,可以使用Python的图像处理库(如OpenCV)来处理深度图像,并使用计算机视觉算法来识别出路径或线路。通过与ROS相结合,可以利用ROS提供的通信机制将图像处理和小车控制部分进行集成。 总之,通过ROS深度相机Python的图像处理能力,结合小车控制节点,可以实现小车循迹的功能。通过编写Python程序和与ROS进行通信,可以使小车根据深度相机的获取信息来自主行驶。
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值