Limo机器人教程-深度相机+雷达建图7

本文介绍了如何使用ORBBEC®Dabai深度相机与LIMO系统配合,实现视觉+雷达的建图和导航功能。通过启动和配置相关软件及设备,利用rtabmap算法进行实时建图和定位,最终实现机器人的自主导航。

limo搭配ORBBEC®Dabai,可以实现视觉+雷达的建图导航功能。下面将介绍这款深度相机的使用方法。

7.1 ORBBEC®Dabai的介绍与使用

ORBBEC®Dabai 是基于双目结构光 3D 成像技术的深度相机,主要包括左红外相机(IR camera1)、右红外相机(IR camera2)、一个红外投影仪(IR projector)以及深度计算处理器(depth processor)。红外投影仪用于向目标场景(Scene)投射结构光图案(散斑图案),左红外相机以及或红外相机分别采集目标的左红外结构光图像以及右红外结构光图像,深度计算处理器接收左红外结构光图像、右红外结构光图像后执行深度计算算法并输出目标场景的深度图像。

参数名称

参数指标

左、右红外相机成像中心之间的距离

40mm

深度距离

0.3-3m

功耗

整机工作平均功耗<2W,

激光开启瞬间峰值 <5W(持续时间 3ms),

待机功耗典型值为<0.7W

深度图分辨率

640400@30FPS

320200@30FPS

彩色图分辨率

1920X1080@30FPS

1280X720@30FPS

640X480@30FPS

精度

6mm@1m(81%FOV区域参与精度计算*)

深度 FOV

H 67.9° V 45.3°

彩色 FOV

H 71° V43.7° @1920X1080

延迟

30-45ms

数据传输

USB2.0 或以上

支持操作系统

Android / Linux / Windows7/10

供电方式

USB

工作温度

10°C ~ 40°C

适用场景

室内 / 室外(具体以应用场景和相关算法要求为准)

防尘防水

基础防尘

安全性

Class1 激光

尺寸(毫米)

长59.6X宽17.4X厚11.1mm

了解ORBBEC®Dabai的基本参数之后,开始实践操作

注:在运行命令之前,请确保其他终端中的程序已经终止,终止命令为:Ctrl+c

首先启动ORBBEC®Dabai摄像头,运行下面的命令:

roslaunch astra_camera dabai_u3.launch

运行过程中会出现以下警告,这是由于驱动中的一些参数摄像头不支持,可以忽略。

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7.2 查看深度相机信息

成功打开深度相机之后,接下来启动rviz,查看深度相机所拍摄到的图像和采集的深度信息。

开启一个新终端,输入命令:

rviz

然后添加Image组件就能看到摄像头所拍摄的画面,操作步骤如下。

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Fixed frame选择camera_link

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image组件填入对应的话题获取rgb图片

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完成上述操作之后就能在Image窗口看到摄像头拍摄的画面了。

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如果想要查看点云数据,点击add添加DepthCloud组件

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fixed frame选择camera_link, DepthCloud组件选择对应的话题

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显示深度图

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7.2 rtabmap算法介绍

rtabmap算法提供一个与时间和尺度无关的基于外观的定位与构图解决方案。针对解决大型环境中的在线闭环检测问题。方案的思想在于为了满足实时性的一些限制,闭环检测是仅仅利用有限数量的一些定位点,同时在需要的时候又能够访问到整个地图的定位点。

7.3 rtabmap算法建图

注:在运行命令之前,请确保其他终端中的程序已经终止,终止命令为:Ctrl+c

注:建图过程中limo的速度尽量慢点,速度太快会影响建图的效果

(1)启动雷达,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup limo_start.launch pub_odom_tf:=true

(2)启动ORBBEC®Dabai,在终端中输入命令:

roslaunch astra_camera dabai_u3.launch 

(3)启动rtabmap算法的建图模式,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup limo_rtabmap_orbbec.launch

(4)启动rviz查看建图效果,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup rtabmap_rviz.launch 

当rviz界面中出现如图 的画面时,rtabmap算法建图模式成功启动

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当构建完地图之后,可以直接终止程序,构建的地图将自动保存在主目录下的.ros文件中,文件名称为rtabmap.db。.ros文件夹为隐藏文件夹,需要通过Ctrl+h指令显示出来。

7.4 rtabmap算法导航

注:在运行命令之前,请确保其他终端中的程序已经终止,终止命令为:Ctrl+c

(1)启动雷达,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup limo_start.launch pub_odom_tf:=true

(2)启动ORBBEC®Dabai,请输入命令:

roslaunch astra_camera dabai_u3.launch 

(3)启动rtabmap算法的定位模式,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup limo_rtabmap_orbbec.launch localization:=true

(4)启动move_base,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup limo_navigation_rtabmap.launch

注:如果是阿克曼运动模式,请运行

roslaunch limo_bringup limo_navigation_rtabmap_ackerman.launch

(5)启动rviz查看建图效果,在终端中输入命令:

roslaunch limo_bringup rtabmap_rviz.launch 

(6)因为我们用到视觉定位,所以在采用rtabmap导航的时候不需要校正,可以直接开始设置目标点进行导航,操作步骤如图 。

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地图中将会生成一条绿色的路径,手柄切换至指令模式,limo将自动导航到目标点

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<think>好的,我现在需要处理用户关于LIMO机器人摄像头Source编号的查询。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到想要查找与LIMO机器人摄像头相关的Source编号,以及相关的文档、API配置信息。用户还提供了一个引用链接,但链接似乎指向Arduino YUN的页面,可能与LIMO无关,可能是误引。 首先,我应该考虑LIMO机器人的制造商是谁。常见的机器人平台如ROS(Robot Operating System)支持的设备,或者特定公司的产品。例如,思岚科技(Slamtec)的机器人,或者是一些教育机器人如Makeblock的组件。不过,用户提到的“LIMO”可能是指某个特定型号,需要进一步确认。 接下来,Source编号通常指的是在软件中调用摄像头时的设备标识符,比如在Linux系统中可能是/dev/video0这样的设备节点,或者在ROS中可能是某个topic的名称。如果是API配置,可能需要查看相应的开发文档,了解如何初始化摄像头设备,设置参数等。 由于用户提供的引用链接不正确,可能需要忽略它,或者检查是否有其他来源。不过用户可能误用了引用,所以重点应放在LIMO机器人本身的文档上。 可能的步骤包括: 1. 确认LIMO机器人的制造商和型号,查找其官方文档。 2. 在文档中搜索摄像头相关的章节,寻找Source编号的信息,可能涉及设备路径、API参数或配置文件中的指定字段。 3. 检查是否有示例代码或配置示例,展示如何调用摄像头,例如在ROS中的launch文件或Python脚本。 4. 如果官方文档中没有明确说明,可能需要参考通用的摄像头配置方法,比如在Linux中使用v4l2工具检测设备,或使用ROS的usb_cam包。 此外,用户可能需要了解如何通过API访问摄像头数据,比如使用OpenCV库时的设备索引,或者ROS中的话题订阅。Source编号可能对应这些上下文中的特定数值或名称。 考虑到用户可能不熟悉技术细节,回答时需要分步骤说明,并议查阅具体文档,同时提供一般情况下的解决方法。如果无法找到LIMO的具体信息,可能需要议联系厂商技术支持或社区支持。</think>关于LIMO机器人摄像头的Source编号配置,目前公开文档中未明确标注其摄像头设备标识符。以下是通用配置议: 1. **设备检测** 通过Linux命令检测摄像头设备节点: ```bash ls /dev/video* # 显示设备路径如/dev/video0 ``` 在代码中可通过路径指定摄像头源,例如OpenCV调用: ```python import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) # 参数0对应/dev/video0 ``` 2. **ROS环境配置** 若使用ROS框架,摄像头数据通常通过`/camera/image_raw`话题发布。可通过`rostopic list`查看活跃话题[^1]。 3. **API文档议** 需联系LIMO厂商获取专属SDK,部分机器人采用模块化设计,摄像头可能通过USB或MIPI接口注册为特定设备节点。
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