智能驾驶系列 之 ROS下相机、LiDAR使用

本文介绍了如何在ROS环境中配置和使用Grasshopper3相机及RS-LiDAR-16雷达,包括传感器型号、环境要求、驱动安装步骤以及参考资料。强调了多传感器融合在智能驾驶安全性中的重要性。

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在面试智能驾驶岗的一个多月中,和各个公司的大佬们也进行了交流,他们普遍认为从L4级别开始,激光雷达的作用就不可以被忽视,并且仅适用单一传感器作为决策控制的数据源,这对智能驾驶的安全性有很严重的安全隐患。所以需要使用多传感器,特别是同时具有高测量精度以及形状描述的LiDAR点云数据。我所研究的方向恰好也是多传感器融合,平时不难免的需要调一些程序,其中包括传感器的使用、自动驾驶平台的安装、多传感器联合标定、如何在该平台下进行识别等等。其中的遇到了很多问题,陆续会整理总结作为资料保存,如果能够帮助到一样的小伙伴就更好了。

 


0.前言

主要介绍在ROS下同时使用Grasshopper3 相机和RS-LiDAR-16雷达,如果可以帮助到你,建议先浏览一遍,再跟随步骤进行操作。

1.传感器型号

  • 相机:FLIR的Grasshopper3 相机

  • LiDAR:RoboSense的RS-LiDAR-16

2.使用环境

  • Ubuntu16.04

  • ROS

3.安装雷达驱动

这块雷达的网络接口是静态IP分配,默认的是雷达默认的IP是192.168.1.200,需要将PC端IP设置成192.168.1.102。当然可以使用windows平台对其进行更改。具体在用户说明手册里有讲的很明白。(说明在Windows平台Help选项内可见)

ROS(Robot Operating System)是一个用于机器人开发的强大框架,在其中实现“相机跟随”功能通常涉及图像处理、目标检测以及控制算法的应用。 ### ROS 相机跟随简介 #### 1. 基本原理 相机跟随的核心思想是在摄像头捕捉到的画面中识别出特定的目标,并通过调整机器人的运动使其始终保持对目标的关注。这需要以下几个步骤: - **获取图像数据**:利用ROS中的`camera_driver`节点或其他插件从物理或虚拟摄像头捕获实时视频流。 - **目标检测与跟踪**:借助计算机视觉库如OpenCV或者深度学习模型,例如YOLOv5等工具完成物体的定位任务。将每个帧内的兴趣点坐标提取出来作为后续操作的基础信息源。 - **生成控制指令**:基于计算得到的位置偏差值设计PID控制器或者其他形式的比例反馈机制向硬件发送速度命令让平台朝着期望方向前进直到满足精度需求为止。 #### 2. 主要组件及流程说明 以下是构建完整系统所需的关键模块及其交互过程简述: ##### (1) 图像采集订阅者(Subscriber) 负责接收由传感器话题发布出来的RGB图片序列并将其转换成便于后期分析的数据结构形式存储下来待进一步加工处理。 ```python import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge def image_callback(img_msg): bridge = CvBridge() try: cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(img_msg,"bgr8") except Exception as e : print(e) rospy.init_node('image_subscriber',anonymous=True) sub=rospy.Subscriber("/camera/image_raw",Image,image_callback) rospy.spin() ``` ##### (2) 对象追踪算法处理器(Nodelet/Node) 采用适当的边缘增强滤波器预处理后再应用特征匹配技术锁定感兴趣的区域最后输出中心位置给下一阶段使用。 ##### (3) 运动规划决策单元(Publisher + Service Call) 综合考虑当前姿态状态结合误差信号制定合理的轨迹路线图并通过标准协议传达至驱动电机端生效。 --- 以上就是关于如何在ROS环境下搭建一套简易版自动追视系统的全部内容概述啦!
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