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ROS在Raspberry Pi上的实际使用-第2部分

下午好，亲爱的哈布尔读者！这是有关Raspberry Pi上ROS实际使用的系列文章中的第二篇。在该系列的第一篇文章中，我描述了安装必要的ROS组件并设置工作环境。
在本系列的第二部分中，我们将开始在Raspberry Pi平台上实际使用ROS功能。具体来说，在本文中，我将讨论将Raspberry Pi上的Raspberry Pi摄像头板与ROS结合使用来解决计算机视觉问题。谁有兴趣，请照顾下。


相机RPi相机板


为了工作，我们将需要一台Raspberry Pi相机板
图片

相机：该相机通过板上的CSi连接器直接连接到GPU，这使您无需使用处理器时间即可记录和编码相机中的图像。ZIF电缆用于连接相机。板上的电缆连接器位于以太网和HDMI端口之间：

图片

库安装


因此，让我们继续安装必要的库。首先，安装OpenCV：

$ sudo apt-get install libopencv-dev

要使用Raspberry Pi相机，我们将需要raspicam库。从这里下载档案。
接下来，安装库：

$ tar xvzf raspicamxx.tgz
$ cd raspicamxx
$ mkdir build
$ cd build
$ cmake ..
$ make
$ sudo make install
$ sudo ldconfig

您需要通过raspi-config程序在Raspbian中启用相机支持：

$ sudo raspi-config

选择选项5-启用摄像机，保存选择并重新启动系统。

ROS入门


为方便起见，请为我们的包装创建一个新的柳絮车间：

$ mkdir -p ~/driverobot_ws/src
$ cd ~/driverobot_ws/src
$ catkin_init_workspace
$ cd ~/driverobot_ws
$ catkin_make

创建一个新的ROS包：

$ cd src/
$ catkin_create_pkg raspi_cam_ros image_transport cv_bridge roscpp std_msgs sensor_msgs compressed_image_transport opencv2

catkin_create_pkg命令的规范如下：catkin_create_pkg <package_name> [depend1] [depend2]，
您可以在其中指定库（程序包将使用的库）下的任何依赖项。
此命令创建ROS项目的框架：一个空的src目录，用于存放节点脚本以及CMakeLists.txt和package.xml配置文件。
我找到了一个简单的脚本，该脚本可以接收来自相机的帧并使用“发布者”（publisher）发布这些帧，并将其改编为ROS Indigo。您可以从这里下载。
要使用它，您需要安装Raspberry Pi UV4L摄像机驱动程序：

$ curl http://www.linux-projects.org/listing/uv4l_repo/lrkey.asc | sudo apt-key add -

将以下行添加到/etc/apt/sources.list文件中

deb http://www.linux-projects.org/listing/uv4l_repo/raspbian/ wheezy main

更新软件包并安装：

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install uv4l uv4l-raspicam

要下载驱动程序，在每次系统引导时，我们还安装一个可选软件包：

$ sudo apt-get install uv4l-raspicam-extras

让我们继续编辑包。将此处的行粘贴到CMakeLists.txt文件中。
CMakeLists.txt文件中最重要的几行：

link_directories(/usr/lib/uv4l/uv4lext/armv6l/)
…
target_link_libraries(capture ${catkin_LIBRARIES} uv4lext)

因此，我们向uv4l驱动程序添加了链接，这对于编译软件包是必需的。
在文件末尾，我们为节点设置特殊行：

add_executable(capture src/capturer.cpp)
target_link_libraries(capture ${catkin_LIBRARIES} uv4lext)

add_executable行创建用于启动的二进制文件，而target_link_lbraries链接用于捕获二进制文件的其他库。
将缺少的行从此处粘贴到package.xml文件中，使其看起来像这样：

<?xml version="1.0"?>                                                                                            
<package>                                                                                                        
  <name>raspi_cam_ros</name>                                                                                      
  <version>0.0.0</version>                                                                                       
  <description>The raspi_cam_ros package</description>                                                            
                                                                                                                 
  <maintainer email="pi@todo.todo">pi</maintainer>                                                               
                                                                                                                 
  <license>TODO</license>                                                                                        
  <buildtool_depend>catkin</buildtool_depend>                                                                    
  <build_depend>cv_bridge</build_depend>                                                                         
  <build_depend>image_transport</build_depend>                                                                   
  <build_depend>roscpp</build_depend>                                                                            
  <build_depend>std_msgs</build_depend>                                                                          
  <build_depend>sensor_msgs</build_depend>                                                                       
  <build_depend>opencv2</build_depend>                                                                           
  <build_depend>compressed_image_transport</build_depend>                                                        
  <run_depend>cv_bridge</run_depend>                                                                             
  <run_depend>image_transport</run_depend>                                                                       
  <run_depend>roscpp</run_depend>                                                                                
  <run_depend>std_msgs</run_depend>                                                                              
  <run_depend>sensor_msgs</run_depend>                                                                           
  <run_depend>opencv2</run_depend>                                                                               
  <run_depend>compressed_image_transport</run_depend>                                                                                                                                                                    
</package>

在第一行中，设置了节点的基本参数-名称，版本，描述，有关作者的信息。build_depend行确定编译包所需的库依赖关系，run_depend行确定运行包中的代码所需的依赖关系。
在src文件夹中创建一个capturer.cpp文件，然后从此处粘贴行。在main（）方法中，此节点被初始化并在循环中启动：

ros::init(argc, argv,"raspi_cam_ros");
ros::NodeHandle n;
UsbCamNode a(n);
a.spin();

脚本的整个逻辑是，我们使用OpenCV从摄像机获取图片，将其包装在fillImage方法中的ROS消息中，并将其发布到主题。在这里，image_transport包用于创建“发布者”图片。
通过运行以下命令启动uv4l驱动程序：

$ uv4l --driver raspicam --auto-video_nr --width 640 --height 480 --nopreview

什么将创建MJPEG流。
编译我们的ROS节点：

$ roscore
$ cd ~/driverobot_ws
$ catkin_make

检查ROS_PACKAGE_PATH变量的值：

echo $ROS_PACKAGE_PATH
/opt/ros/indigo/share:/opt/ros/indigo/stacks

ROS_PACKAGE_PATH变量的值应包括工作空间的路径。在路径中添加我们的工作室空间：

$ source devel/setup.bash

现在再次运行echo $ ROS_PACKAGE_PATH命令，我们应该看到类似的输出：

/home/youruser/catkin_ws/src:/opt/ros/indigo/share:/opt/ros/indigo/stacks

，其中/ home / <用户名> / catkin_ws / src是工作空间的路径。这意味着ROS可以“看到”我们在catkin_ws中创建的节点，并且可以通过rosrun运行它们。
运行我们的ROS节点：

$ rosrun raspi_cam_ros capture

运行图形程序rqt_image_view以显示该主题的视频流：

$ rosrun rqt_image_view rqt_image_view

在rqt_image_view窗口中选择image_raw主题。

图片

启动节点时，通过ssh或“ GdkGLExt-WARNING **：窗口系统不支持OpenGL”时，可能会出现错误“ Gtk-WARNING **：无法打开显示：-1”。在VNC远程桌面模式下运行时。解决方案是使用X11转发通过SSH连接到Raspberry Pi：

$ ssh -X pi@<host_pi>

您可以使用rostopic命令找出发布到主题的频率：

rostopic hz image_raw

此命令计算每秒每个主题接收消息的频率，并将其显示在控制台中。
对于模型B +，我有这样的结论：

average rate: 7.905
              min: 0.075s max: 0.249s std dev: 0.02756s

如您所见，发布频率为8 Hz。
我还检查了在RPi 2模型上从摄像机发布图像的频率，这里的结果要好很多倍：

average rate: 30.005
              min: 0.024s max: 0.043s std dev: 0.00272s

消息已经以30 Hz的频率发布，与B +模型相比，这是一个相当不错的速度提高。

使用OpenCV和ROS的基于视觉的机器人控制


现在，我们将编写一个小的ROS程序包，以便在具有Raspberry Pi的机器人上使用计算机视觉，它将执行识别算法（在我们的示例中，使用行跟随方法进行视觉定向）并将所需的机器人偏移量的值发布到主题中。另一方面，机器人运动控制节点将订阅该主题并将运动控制命令发送到Arduino。
现在，我们将一个“发布者”添加到capturer.cpp脚本中，该脚本将发布shift值。首先，为移位值启用消息类型的定义-std_msgs / Int16。

#include <std_msgs/Int16.h>

rosserial需要特殊的msg消息文件并为其生成源代码。使用此模板： 标准rosserial消息的源代码存储在ros_lib目录内的package_name文件夹中。 接下来，我们初始化此类型的消息：
package_name/msg/Foo.msg → package_name::Foo





std_msgs::Int16 shift_msg;

创建一个“发布者”：

ros::Publisher shift_pub;

在UsbCamNode构造函数中，我们为其定义：

shift_pub = nh.advertise<std_msgs/Int16>(“line_shift”, 1);

在这里，我们设置消息的类型和发布主题的名称。
接下来，在#ifdef OUTPUT_ENABLED行之前，添加使用OpenCV计算换行值并将其发布到take_and_send_image（）方法中的line_shift主题的逻辑：

// Some logic for the calculation of offest
shift_msg.data = offset;
shift_pub.publish(shift_msg);

我没有现成的行跟随算法，因此读者可以在此处自由编写自己的逻辑。
实际上，消息中的数据存储在数据字段中。可以使用以下命令查看消息结构：

$ rosmsg show std_msgs/Int16

现在运行节点：

$ rosrun raspi_cam_ros capturer

我们使用rostopic echo命令来输出发布到主题line_shift的数据：

$ rostopic echo line_shift

现在，将“订户”添加到机械手控制节点。启用消息类型的定义：

#include <std_msgs/UInt16.h>

然后，我们添加一个回调函数，该回调函数在从主题接收到消息时执行。

void messageCb(const std_msgs::UInt16& message) 
{
  int shift_val = int(message.data);
  
  char* log_msg;
  if(shift_val < 0) log_msg = "Left";
  else if(shift_val > 0 ) log_msg = "Right";
  else log_msg = "Forward";
  
  nh.loginfo(log_msg);
}

回调函数的类型必须为void，并将消息类型的const引用作为参数。
为简单起见，我记录了有关行偏移方向的消息。在这里，您可以为自己的场景添加自己的机器人运动逻辑。
为主题line_shift创建消息的订阅者。

ros::Subscriber<std_msgs::UInt16> sub("line_shift", &messageCb);

在这里，我们设置主题的名称以及指向回调函数的链接。
接下来是rosserial_arduino的标准素描方法：

void setup()
{
  nh.initNode();
  nh.subscribe(sub);
  
  Serial.begin(57600);
}

void loop()
{
  nh.spinOnce();
  delay(100);
}

唯一的区别是，我们添加nh.subscribe（sub）来为主题创建站点的实际“订阅”。
可以从此处下载用于控制机器人的草图。
小把戏！在ROS中，有一些特殊的启动文件，使您可以使用某些参数将节点作为独立的进程自动启动。启动文件以xml格式创建，其语法允许您一次运行多个节点。但是，启动文件不能保证将按照指定的确切顺序启动节点。
您可以创建启动文件以使rosserial_python服务器更易于启动。

$ cd <catkin_ws>/src
$ catkin_create_pkg rosserial_controller
$ cd src/rosserial_controller
$ vim rosserial_controller.launch

我们编写具有以下内容的启动文件：

<launch>
 <node pkg="rosserial_python" type="serial_node.py" name="arduino_serial">
       <param name="port" value="/dev/ttyACM0"/>       
 </node>
</launch>

编译并运行它：

$ cd ~/<catkin_ws>
$ catkin_make
$ source devel/setup.bash
$ roslaunch rosserial_controller rosserial_controller.launch

我们可以使用rqt_plot实用工具可视化line_shift主题中发布的值，如本文所述：

$ rqt_plot line_shift

现在，您可以在方案中充分利用Raspberry Pi相机和OpenCV库，以实现机器人的视觉定向，对象识别，跟踪以及许多其他功能。释放您的想象力！
下次，我们将讨论通过按键盘上的键在遥控模式下控制机器人。

PS。该网络具有有用的备忘单-ROS备忘单。对于ROS Indigo版本，可以从此处下载。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN388927/

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