【ROS RIKIBOT 基础--使用系列 第九章节】远程视频实时监控及摄影功能、人脸识别、特定身份识别、色球追踪、目标检测、分类、未知区域探索全自动SLAM构建地图、PS2手柄控制

1.RIKIBOT WEB远程视频实时监控及摄影功能

1.1 打开终端，启动摄像头
$roslaunch rikibot camera.launch
1.2 重新打开一个终端，启动web服务
$roslaunch rikibot rikibot_web.launch


1.3 然后我们可以用windows打开浏览器输入http://192.168.199.148:8080/，其中192.168.199.148的IP是ROS系统主控的IP 电脑跟小车的主控要接在同一个局域网内

1.4 上面会出现相关话题供我们选择，这里只有一个选项我点击上面的“image_raw”，
系统此时会跳转到图像功能，如果我们点击“Snapshot”，这里是拍照功能

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2.RIKIBOT 人脸识别、特定身份识别、色球追踪

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2.1相关包说明
目标检测包功能核心包rikibot_object_detect，这里识别提供两种人脸检测、一个是基于Opencv haar的人脸检测、一个是基于face_recongnition的人脸检测，身份检测是也基于face_recongnition实现，色球追踪是基于Opencv HSV算法实现。
2.2 相关功能使用
2.2.1 人脸识别
第一种：基于Opencv Haar因子的人脸识别
打开一个终端启动camera
roslaunch rikibot camera.launch
重新打开一个终端，启动人脸识别
roslaunch rikibot_object_detect rikibot_facehaar_object.launch

然后重新打开一个终端，查看相关图像，选择“object_image”话题
rosrun rqt_image_view rqt_image_view


第二种：基于face_recongnition的人脸识别
打开终端启动camera
roslaunch rikibot camera.launch

重新打开一个终端，启动人脸识别
roslaunch rikibot_object_detect rikibot_face_object.launch

然后重新打开一个终端，查看相关图像，选择“object_image”话题
rosrun rqt_image_view rqt_image_view


2.2.2基于身份识别（特定人脸识别）
基于身份识别需要先上传一张你要识别该人身份的图片，放置到
“/home/rikibot/catkin_ws/src/rikibot_project/rikibot_object_detect/image”路径下面，
图片格式为jpg格式，并记下图片的名称。
下图所示，预先放了要识别的 1.jpg 2.jpg 3.jpg 三张照片

然后进入到
/home/rikibot/catkin_ws/src/rikibot_project/rikibot_object_detect/node目录下面，
打开rikibot_facename_detect.py，更改相关代码

代码实际修改处： 修改了要记得保存

打开终端启动camera
roslaunch rikibot camera.launch

重新打开一个终端，启动人脸识别
roslaunch rikibot_object_detect rikibot_facename_object.launch

然后重新打开一个终端，运行rosrun rqt_image_view rqt_image_view

查看相关图像，选择“object_image”话题，当检测到上传图片的人后，系统识别相关人的名字，如果没有上传图片，系统就不能识别（些片还需要贴个图片）

2.2.3色块追踪
打开终端启动camera
roslaunch rikibot camera.launch

重新打开一个终端，启动人脸识别
roslaunch rikibot_object_detect rikibot_ball_object.launch
然后重新打开一个终端，查看相关图像，选择“object_image”话题，

目前是识别红色，用户用手移动相关的色球，系统会追踪相关的色球，如果需要识别其它颜色，进入rikibot_object_detect/node，打开rikibot_ball_detect.py文件，改变相关的色值就可以
修改该路径下的rikibot_ball_detect.py文件

颜色相关代码修改：

修改成识别绿色后 再次启动

3.RIKIBOT Tensorflow 目标检测、目标分类

3.1相关包说明
rikibot_tensorflow检测包提供，目标检测、目标分类、与数字识别，由于树莓派系统使用CPU计算检测，使用性能比较差，这里建议用更好的专用平台。
3.2相关使用操作说明
3.2.1目标检测
打开终端，启动tenforflow摄像头启动文件，这里的图像大小设置为320x240以减小系统运行负载
roslaunch rikibot_tensorflow camera.launch
在打开终端，启动目标检测，由于加载tensorflow比较久，需要耐心等待一下
roslaunch rikibot_tensorflow rikibot_tensorflow_detect.launch

打开终端，查看图像”result_ripe”
rosrun rqt_image_view rqt_image_view

3.2.2分类检测
打开终端，启动tenforflow摄像头启动文件，这里的图像大小设置为320x240以减小系统运行负载
roslaunch rikibot_tensorflow camera.launch

在打开终端，启动检测，由于加载tensorflow比较久，需要耐心等待一下
roslaunch rikibot_tensorflow rikibot_tensorflow_classify.launch

启动完成后，把需要检测的物品放置到摄像头前，此时会输出检测相关名称与置信度，score分越高，检测目标就越可靠

4.RIKIBOT 未知区域探索全自动SLAM构建地图

4.1 把小车平放在地板上，用远程软件登录到小车系统上，打开一个终端启动
roslaunch rikibot bringup.launch。

4.2 再打开一个终端，进入到保存地图的路径下，准备建好地图的时候 执行保存地图脚本

24.3 再打开一个终端，执行自动建地图命令
此时机器人会自动探索未知区域，完成地图构建。

当观察地图建得差不多，就可以执行保存地图脚本了。

保存成功

5.RIKIBOT PS2手柄控制

5.1 把机器人放在地板上，然后远程软件登录到系统上启动：

启动完成后 如果LX:255 LY:255 RX:255 RY:255
此时需要手动按下PS2手柄的ANALOG键

切换成 LX:128 LY:127 RX:128 RY:127

按下左侧的2键

此时会切换成 PS2手柄控制模式:

默认的线速度是0.5m/s 角速度是1.0rad/s 这跟键盘控制是一样的
此时按手柄右侧的 四个圆形按钮，可以增大减小线速度和角速度,有效控制范围：
线速度的最小值为0.1 m/s，最大值为1.2 m/s
角速度的最小值为0.1 rad/s,最大值为2.0 rad/s

然后再拨动左右摇杆，左右摇杆可以同时配合，即可实现前进，后退，原地左旋转，原地右旋转，左前转，右前转，左后转，右后转。麦轮车型可同时向左右拨动两个摇杆，分别控制左右横移。






当不用手柄的时候 要记得按下左侧的1键 切换成 正常模式，否则键盘控制会失效。

切换成正常模式，此时键盘控制才能正常使用。

最后Rikirobot提供两驱动、四驱动、麦克纳姆轮、Omni全向三轮、Omni全向四轮、履带、阿克曼（舵机转向）、大型负载的各种ROS车，有配套指导、及完善售后。
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