【ROS入门】雷达、摄像头及kinect信息仿真以及显示

雷达信息仿真以及显示

通过 Gazebo 模拟激光雷达传感器,并在 Rviz 中显示激光数据。

实现流程:

  1. 已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的 xacro 文件,为机器人模型添加雷达配置;

  2. 将此文件集成进xacro文件;

  3. 启动 Gazebo,使用 Rviz 显示雷达信息。

Gazebo仿真雷达

配置雷达传感器信息

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">

  <gazebo reference="laser">
    <sensor type="ray" name="rplidar">
      <pose>0 0 0 0 0 0</pose>
      <visualize>true</visualize>
      <update_rate>5.5</update_rate>
      <ray>
        <scan>
          <horizontal>
            <samples>360</samples>
            <resolution>1</resolution>
            <min_angle>-3</min_angle>
            <max_angle>3</max_angle>
          </horizontal>
        </scan>
        <range>
          <min>0.10</min>
          <max>30.0</max>
          <resolution>0.01</resolution>
        </range>
        <noise>
          <type>gaussian</type>
          <mean>0.0</mean>
          <stddev>0.01</stddev>
        </noise>
      </ray>
      <plugin name="gazebo_rplidar" filename="libgazebo_ros_laser.so">
        <topicName>/scan</topicName>
        <frameName>laser</frameName>
      </plugin>
    </sensor>
  </gazebo>
</robot>

xacro文件集成

<robot name="mycar" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro">
    <xacro:include filename="../head.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo05_car_base.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo06_car_camera.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo07_car_laser.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/move.xacro"/>
    
    <xacro:include filename="../gazebo/laser.xacro"/>
</robot>

启动仿真环境

在这里插入图片描述

Rviz显示雷达数据

先启动 rviz,添加雷达信息显示插件
在这里插入图片描述

摄像头信息仿真以及显示

通过 Gazebo 模拟摄像头传感器,并在 Rviz 中显示摄像头数据。

实现流程:

  1. 已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的 xacro 文件,为机器人模型添加摄像头配置;

  2. 将此文件集成进xacro文件;

  3. 启动 Gazebo,使用 Rviz 显示摄像头信息。

Gazebo仿真摄像头

新建xacro文件,配置摄像头传感器信息

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
  <!-- 被引用的link -->
  <gazebo reference="camera">
    <!-- 类型设置为 camara -->
    <sensor type="camera" name="camera_node">
      <update_rate>30.0</update_rate> <!-- 更新频率 -->
      <!-- 摄像头基本信息设置 -->
      <camera name="head">
        <horizontal_fov>1.3962634</horizontal_fov>
        <image>
          <width>1280</width>
          <height>720</height>
          <format>R8G8B8</format>
        </image>
        <clip>
          <near>0.02</near>
          <far>300</far>
        </clip>
        <noise>
          <type>gaussian</type>
          <mean>0.0</mean>
          <stddev>0.007</stddev>
        </noise>
      </camera>
      <!-- 核心插件 -->
      <plugin name="gazebo_camera" filename="libgazebo_ros_camera.so">
        <alwaysOn>true</alwaysOn>
        <updateRate>0.0</updateRate>
        <cameraName>/camera</cameraName>
        <imageTopicName>image_raw</imageTopicName>
        <cameraInfoTopicName>camera_info</cameraInfoTopicName>
        <frameName>camera</frameName>
        <hackBaseline>0.07</hackBaseline>
        <distortionK1>0.0</distortionK1>
        <distortionK2>0.0</distortionK2>
        <distortionK3>0.0</distortionK3>
        <distortionT1>0.0</distortionT1>
        <distortionT2>0.0</distortionT2>
      </plugin>
    </sensor>
  </gazebo>
</robot>

xacro文件集成

<robot name="mycar" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro">
    <xacro:include filename="../head.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo05_car_base.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo06_car_camera.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo07_car_laser.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/move.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/laser.xacro"/>
    
    <xacro:include filename="../gazebo/camera.xacro"/>
</robot>

启动仿真环境

Rviz显示摄像头数据

执行 gazebo 并启动 Rviz,在 Rviz 中添加摄像头组件。
在这里插入图片描述
实现效果:

在这里插入图片描述

kinect信息仿真以及显示

通过 Gazebo 模拟kinect摄像头,并在 Rviz 中显示kinect摄像头数据。

实现流程:

  1. 已经创建完毕的机器人模型,编写一个单独的 xacro 文件,为机器人模型添加kinect摄像头配置;

  2. 将此文件集成进xacro文件;

  3. 启动 Gazebo,使用 Rviz 显示kinect摄像头信息。

Gazebo仿真Kinect

新建 Xacro 文件,配置 kinetic传感器信息

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
    <gazebo reference="support">  <!-- reference为kinect link名称 -->
      <sensor type="depth" name="camera">
        <always_on>true</always_on>
        <update_rate>20.0</update_rate>
        <camera>
          <horizontal_fov>${60.0*PI/180.0}</horizontal_fov>
          <image>
            <format>R8G8B8</format>
            <width>640</width>
            <height>480</height>
          </image>
          <clip>
            <near>0.05</near>
            <far>8.0</far>
          </clip>
        </camera>
        <plugin name="kinect_camera_controller" filename="libgazebo_ros_openni_kinect.so">
          <cameraName>camera</cameraName>
          <alwaysOn>true</alwaysOn>
          <updateRate>10</updateRate>
          <imageTopicName>rgb/image_raw</imageTopicName>
          <depthImageTopicName>depth/image_raw</depthImageTopicName>
          <pointCloudTopicName>depth/points</pointCloudTopicName>
          <cameraInfoTopicName>rgb/camera_info</cameraInfoTopicName>
          <depthImageCameraInfoTopicName>depth/camera_info</depthImageCameraInfoTopicName>
          <frameName>support</frameName>
          <baseline>0.1</baseline>
          <distortion_k1>0.0</distortion_k1>
          <distortion_k2>0.0</distortion_k2>
          <distortion_k3>0.0</distortion_k3>
          <distortion_t1>0.0</distortion_t1>
          <distortion_t2>0.0</distortion_t2>
          <pointCloudCutoff>0.4</pointCloudCutoff>
        </plugin>
      </sensor>
    </gazebo>
</robot>

xacro文件集成

<robot name="mycar" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro">
    <xacro:include filename="../head.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo05_car_base.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo06_car_camera.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="demo07_car_laser.urdf.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/move.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/laser.xacro"/>
    <xacro:include filename="../gazebo/camera.xacro"/>
    
    <xacro:include filename="../gazebo/kinect.xacro"/>

启动仿真环境

Rviz显示Kinect数据

启动 rviz,添加摄像头组件查看数据
在这里插入图片描述

实现效果:

在这里插入图片描述

kinect点云数据显示

  1. 在插件中为kinect设置坐标系,修改配置文件的标签内容:
<frameName>support_depth</frameName>

  1. 发布新设置的坐标系到kinect连杆的坐标变换关系,在启动rviz的launch中,添加:
<node pkg="tf2_ros" type="static_transform_publisher" name="static_transform_publisher" args="0 0 0 -1.57 0 -1.57 /support /support_depth" />
  1. 启动rviz并添加组件
    在这里插入图片描述
### ROS 2 Kinect 仿真入门教程 #### 准备工作 为了顺利开展基于ROS 2的Kinect仿真项目,需先安装必要的软件包。对于Kinect V2设备的支持依赖于`libfreenect2`库[^1]。 #### 安装LibFreenect2 通过Git克隆仓库并按照官方说明编译安装该库: ```bash git clone https://github.com/OpenKinect/libfreenect2.git cd libfreenect2 mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) sudo make install ``` #### 设置ROS 2环境 确保已正确配置好ROS 2的工作空间,并安装了用于处理传感器数据的相关工具链。针对Kinect数据可视化展示,可利用RViz这一强大的三维场景查看器来完成[^2]。 #### 创建与运行Launch文件 编写或获取一个合适的`.launch.py`脚本以启动所需的节点和服务。例如,创建名为`demo04_sensor.launch.py`的文件,其中定义了加载URDF模型、初始化Gazebo仿真环境以及发布来自虚拟Kinect摄像头的消息等内容: ```python from launch import LaunchDescription import launch_ros.actions def generate_launch_description(): return LaunchDescription([ launch_ros.actions.Node( package='robot_state_publisher', executable='robot_state_publisher', name='robot_state_publisher' ), launch_ros.actions.IncludeLaunchDescription( launch.launch_description_sources.PythonLaunchDescriptionSource( ['urdf02_gazebo/', 'demo04_sensor.launch'] ) ) ]) ``` 执行上述launch文件前,请确认所有依赖项均已妥善安置到位;之后可通过命令行调用此launch文件开启整个仿真流程: ```bash ros2 launch your_package_name demo04_sensor.launch.py ``` #### 使用RVIZ显示Kinect数据 一旦仿真成功启动,打开新的终端窗口输入以下指令即可让RViz连接到正在运行的话题上并呈现由Kinect捕捉的画面流: ```bash rviz2 ``` 在RViz界面内添加相应的插件(如PointCloud2),订阅对应的主题名称以便实时观察点云或其他形式的视觉反馈。 #### 关键概念理解 - **低成本**:相较于实物实验而言,借助计算机辅助设计和编程手段能够大幅削减开支的同时降低潜在风险。 - **高效性**:得益于高度模块化的设计理念,开发者可以在短时间内快速迭代原型方案,从而加速产品开发周期。 - **安全性保障**:即使发生错误也不会造成任何物理损害,允许更加大胆地尝试新想法而不必担心损坏昂贵的硬件设施[^3]。
评论
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