使用Kinect v2进行导航建图(gmapping+amcl)

本文介绍了如何利用Kinect V2的深度图数据,结合Gmapping算法在ROS Indigo环境下为turtlebot2构建地图。通过一系列步骤,包括启动gmapping、创建rviz可视化文件、地图保存、机器人自主导航等,实现turtlebot2的导航功能。在地图保存后,通过‘2D Pose Estimate’和‘2D Nav Goal’进行位姿初始化与目标设定,使turtlebot能根据预设目标自主行驶,并应对动态障碍物。

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

功能:利用KinectV2得到的深度图数据和Gmapping算法来建图
硬件平台:
turtlebot2
kinectV2

系统平台:
ubuntu14.0
ros indogo

所有文件都放在了我自己建立的一个名字叫turtle_slam的ros包的launch文件夹中。

在这里插入图片描述

第一步 建立gmapping的启动文件

kinect2_gmapping.launch文件

$ touch kinect2_gmapping.launch
$ vim kinect2_gmapping.launch

这个文件的作用是开启kinectV2

<?xml version="1.0"?>

使用Kinect v2进行导航需要使用Kinect SDK提供的API和相关库,下面是一个使用C++语言实现的示例代码,用于演示如何使用Kinect v2进行导航: ```c++ #include <windows.h> #include <iostream> #include <Kinect.h> #include <opencv2/opencv.hpp> // 定义Kinect v2传感器指针和帧读取器指针 IKinectSensor* kinectSensor = nullptr; IMultiSourceFrameReader* multiSourceFrameReader = nullptr; // 定义OpenCV窗口 const std::string windowName = "Kinect v2 Map Navigation"; cv::Mat mapImage; // 定义导航目标坐标 int targetX = 0; int targetY = 0; // 初始化Kinect v2传感器 bool initializeKinectSensor() { HRESULT hr; hr = GetDefaultKinectSensor(&kinectSensor); if (FAILED(hr)) { std::cout << "Failed to get Kinect sensor!" << std::endl; return false; } hr = kinectSensor->Open(); if (FAILED(hr)) { std::cout << "Failed to open Kinect sensor!" << std::endl; return false; } return true; } // 初始化帧读取器 bool initializeMultiSourceFrameReader() { HRESULT hr; IMultiSourceFrameSource* multiSourceFrameSource = nullptr; hr = kinectSensor->get_MultiSourceFrameSource(&multiSourceFrameSource); if (FAILED(hr)) { std::cout << "Failed to get multi-source frame source!" << std::endl; return false; } hr = multiSourceFrameSource->OpenReader(&multiSourceFrameReader); if (FAILED(hr)) { std::cout << "Failed to open multi-source frame reader!" << std::endl; return false; } return true; } // 释放资源 void releaseResources() { if (multiSourceFrameReader) { multiSourceFrameReader->Release(); multiSourceFrameReader = nullptr; } if (kinectSensor) { kinectSensor->Close(); kinectSensor->Release(); kinectSensor = nullptr; } } // 绘制导航目标 void drawTarget(cv::Mat& image, int targetX, int targetY) { const cv::Scalar targetColor(0, 0, 255); const int targetSize = 10; cv::Point targetCenter(targetX, targetY); cv::circle(image, targetCenter, targetSize, targetColor, -1); } // 处理帧数据 void processFrameData(IMultiSourceFrame* multiSourceFrame) { // 获取彩色帧和深度帧 IColorFrame* colorFrame = nullptr; IDepthFrame* depthFrame = nullptr; HRESULT hr = multiSourceFrame->get_ColorFrameReference(&colorFrame); if (SUCCEEDED(hr)) { hr = colorFrame->AcquireFrame(&colorFrame); } hr = multiSourceFrame->get_DepthFrameReference(&depthFrame); if (SUCCEEDED(hr)) { hr = depthFrame->AcquireFrame(&depthFrame); } if (SUCCEEDED(hr)) { // 获取彩色帧数据和深度帧数据 cv::Mat colorImage; cv::Mat depthImage; const UINT colorBufferSize = 1920 * 1080 * 4; const UINT depthBufferSize = 512 * 424 * 2; UINT16 depthBuffer[512 * 424]; hr = colorFrame->CopyConvertedFrameDataToArray(colorBufferSize, reinterpret_cast<BYTE*>(colorImage.data), ColorImageFormat_Bgra); if (SUCCEEDED(hr)) { cv::cvtColor(colorImage, colorImage, cv::COLOR_BGRA2BGR); } hr = depthFrame->CopyFrameDataToArray(depthBufferSize, depthBuffer); if (SUCCEEDED(hr)) { depthImage = cv::Mat(424, 512, CV_16UC1, depthBuffer); } // 进行导航 // ... // 在地上绘制导航目标 drawTarget(mapImage, targetX, targetY); // 显示地和彩色像 cv::imshow(windowName, mapImage); cv::imshow("Color Image", colorImage); } // 释放帧资源 if (colorFrame) { colorFrame->Release(); colorFrame = nullptr; } if (depthFrame) { depthFrame->Release(); depthFrame = nullptr; } } int main(int argc, char** argv) { // 初始化Kinect v2传感器和帧读取器 if (!initializeKinectSensor() || !initializeMultiSourceFrameReader()) { std::cout << "Failed to initialize Kinect v2!" << std::endl; return -1; } // 创像 mapImage = cv::Mat(480, 640, CV_8UC3, cv::Scalar(255, 255, 255)); // 创OpenCV窗口 cv::namedWindow(windowName); cv::namedWindow("Color Image"); // 循环读取帧数据 while (true) { IMultiSourceFrame* multiSourceFrame = nullptr; HRESULT hr = multiSourceFrameReader->AcquireLatestFrame(&multiSourceFrame); if (SUCCEEDED(hr)) { processFrameData(multiSourceFrame); } // 检查是否按下ESC键,如果是则退出循环 if (cv::waitKey(30) == 27) { break; } } // 释放资源 releaseResources(); return 0; } ``` 这个示例代码演示了如何使用Kinect v2获取彩色帧和深度帧数据,并在OpenCV窗口中显示彩色像和结果。在实际应用中,需要根据具体需求使用不同的算法和路径规划算法,以实现更高效和准确的导航
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