建设网站需要哪些,移动网站建设专业论文,培训班学员培训心得,一个网站怎么做软件欢迎大家阅读2345VOR的博客【6. 激光雷达接入ROS】#x1f973;#x1f973;#x1f973; 2345VOR鹏鹏主页#xff1a; 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号#x1f47b;#x1f47b;#x1f47b;#xff0c;座右铭#xff1a;脚踏实地#xff0c;仰望星空#… 欢迎大家阅读2345VOR的博客【6. 激光雷达接入ROS】 2345VOR鹏鹏主页 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号座右铭脚踏实地仰望星空 主要开发专栏 《arduino学习》学习最简单开源便利的单片机Arduino与时俱进 《Arduino编程参考》本专栏围绕Arduino语法和Arduino库使用开发 《 Arduino小项目开发》本专栏围绕Arduino生态结合实际需求设计综合的小项目开发。 《HomeAssistant》介绍homeassistant中基本开发 重点设计esphome和nodered开发包含小爱同学打印机等诸多设备添加。 本文章属于《Ubuntu学习》和《ROS机器人学习》 围绕Ubuntu系统基本配置及相关命令行学习记录机器人操作系统 (ROS) 是一组软件库和工具可帮助您构建机器人应用程序。 1. 前言
Ubuntu环境搭建 【经典Ubuntu20.04版本U盘安装双系统教程】 【Windows10安装或重装ubuntu18.04双系统教程】 【Ubuntu同步系统时间】 【Ubuntu中截图工具】 【Ubuntu安装QQ】 【Ubuntu安装后基本配置】 【Ubuntu启动菜单的默认项】 【ubuntu系统中修改hosts配置】 【18.04Ubuntu中解决无法识别显示屏】 ROS学习笔记 【1. Ubuntu18.04安装ROS Melodic】 【2. 在Github上寻找安装ROS软件包】 【3. 初学ROS年轻人的第一个Node节点】 【4. ROS的主要通讯方式Topic话题与Message消息】 【5. ROS机器人的运动控制】
接下来学习激光雷达如何接入ros机器人激光雷达是用来探测周围障碍物的分布状况
2. 激光雷达分类
其按照测量的维度可以分为单线雷达和多线雷达 按照测量原理分为三角测距雷达和TOF雷达 根据工作方式分为机械旋转雷达和固态雷达 激光雷达虽各有不同但是在ROS中呈现的数据格式是一样的只是在数据完整度和精度上会有所差异。下面就选取TOF激光雷达作为例子
3. TOF和三角测距激光雷达
3.1 何为飞行时间测距(TOF)?
简单来说就是计算光的“飞行时间”。 由激光器发射一个激光脉冲通过计时器记录下光的出射和回返的时间两个时间相减即可得到光的“飞行时间”而光速是固定的根据已知速度和时间就可以计算出距离。
3.2 何为三角测距?
三角测距采用激光器发射激光在照射到物体之后反射光会由线性CCD接收因为激光器和探测器间隔了一段距离所以根据光学路径不同距离的物体将会在CCD上成像在不同的位置按照三角公式进行计算就可以推导出被测物体的距离。
3.3 激光雷达测距
TOF激光雷达计算如下 4. 使用RViz观测传感器数据
RViz这个工具的全名叫做 The Robot Visualization Tool 4.1 运行模板样机
打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rviz
首先把这个Fixed Frame修改成base_footprint 状态栏添加机器人模型最后点击ok 选择激光雷达的话题名称/scan 调整size为0.03 调整RViz和Gazebo分屏 Gazebo是模拟真实机器人发出传感器数据的工具 RViz显示的是机器人实际能探测到的环境状况 另外一点就是RViz并不参与机器人算法的运行它只是一个为了方便人类进行观测的工具而已 即使没有RViz也不影响机器人的ROS系统的运行 只有需要观察某些数据实时变化的时候才会打开RViz 下面添加虚拟环境的圆柱体障碍物 4.2 保存RViz配置
点击file菜单选择Save Config As 选择保存地址方便后期直接加载 然后关闭所有终端 打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rviz
然后在RViz中的file菜单选择Open Config 然后选择刚保存的位置 4.3 自动加载rviz配置文件
还可以在launch文件里自动加载rviz配置文件 先关闭RViz然后打开终端输入
roslaunch wpr_simulation wpb_rviz.launch 关闭摄像头保留激光雷达 调整视角
5. ROS系统中的激光雷达消息包格式
5.1 运行模板样机
打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
roslaunch wpr_simulation wpb_rviz.launch 在Gazebo中围绕机器人堆积障碍物
5.2 sensor_msgs中Laserscan_msgs消息属性
进入ROS Index官网搜索sensor_msgs 进入website 在消息中找到LaserScan 这就打开了激光雷达消息包的格式定义 5.3 查看scan消息
新开终端输入
rostopic echo /scan --noarr显示对比 6. 用C获取ROS激光雷达数据节点
6.1 运行模板样机
采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrunwpr_simulation deno_lidar_data 6.2 构思功能的思路和步骤
构思 实现步骤
构建一个新的软件包包名叫做lidar_pkg。在软件包中新建一个节点节点名叫做lidar_node。在节点中向ROS大管家NodeHandle申请订阅话题/scan并设置回调函数为LidarCallback()。构建回调函数LidarCallback(),用来接收和处理雷达数据。调用ROS_INFO()显示雷达检测到的前方障碍物距离。
6.3 创建lidar_pkg包
在工作空间src文件创建基于sensor_msgs模板的lidar_pkg
cd ~/catkin_ws/src/
catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp rospy sensor_msgs 在lidar_pkg文件夹下src中创建lidar_node.cpp 6.4 编写订阅者节点
lidar_node源码
#include ros/ ros.h
#include sensor msgs/Laserscan.h
void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist msg.ranges[180] ;ROS_INFO(前方测距ranges [180]%f 米, fMidDist);
}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, );ros::init(argc, argv,lidar_node );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub n.subscribe( /scan, 10, LidarCallback);ros::spin();return 0;
}
ctrls快捷保存
6.5 设置C编译规则
打开CMake文件 add_executable(lidar_node src/lidar_node.cpp)
target_link_libraries(lidar_node${catkin_LIBRARIES}
)
ctrls快捷保存 ctrlshiftb快捷编译
6.6 编译运行lidar_node节点
编译打开终端
cd ~/catkin_ws/
catkin_make采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node 前方距离2.6m然后在Gazebo中调整书柜选择移动靠近机器人 可参照可以打开.wpr_simulation里的demo_lidar_data.cpp文件 7. 用python获取ROS激光雷达数据节点
7.1 运行模板样机
采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun wpr_simulation deno_lidar_data.py7.2 构思功能的思路和步骤
构思 实现步骤
构建一个新的软件包包名叫做lidar_pkg。在软件包中新建一个节点节点名叫做lidar_node.py。在节点中向ROS大管家rospy申请订阅话题/scan并设置回调函数为LidarCallback()。构建回调函数LidarCallback()用来接收和处理雷达数据。调用loginfo()显示雷达检测到的前方障碍物距离。
7.3 创建lidar_pkg包
在工作空间src文件创建基于sensor_msgs模板的lidar_pkg编译
cd ~/catkin_ws/src/
catkin_create_pkg lidar_pkg roscpp rospy sensor_msgs
cd ..
catkin_make 在lidar_pkg文件夹下新建script文件夹中创建lidar_node.py 7.4 编写订阅者节点
先引入python包设置中文utf-8显示
ros20.04,采用python3ros20.04,采用python
lidar_node.py源码
#!/usr/bin/env python3
#codingutf-8
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
def Lidarcallback(msg):dist msg.ranges [ 180]rospy.loginfo(前方测距 ranges [ 180] %f 米 , dist)
if _name _main_:rospy.init_node( lidar_node )lidar_sub rospy.Subscriber( /scan ,LaserScan,Lidarcallback,queue_size10)rospy.spin()
ctrls快捷保存
7.5 添加可执行的权限
在所在文件夹打开终端
cd catkin_ws/src/lidar_pkg/scripts/
ls
chmod x lidar_node.py
ls文件名变成绿色表示权限添加成功 7.6 运行lidar_node节点
采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node.py 前方距离2.6m然后在Gazebo中调整书柜选择移动靠近机器人 可参照可以打开wpr_simulation里的script文件夹中创建lidar_node.py 8. 用C编写激光雷达避障节点 基于前面学习的机器人运动控制和激光雷达数据下面将联系这两点编写激光雷达避障节点
8.1 构思功能的思路和步骤
让大管家NodeHandle 发布速度控制话题/cmd_vel 。构建速度控制消息包vel_cmd。根据激光雷达的测距数值实时调整机器人运动速度避开障碍物。
8.2 修改lidar_node.cpp 见6.4源码 修改成如下lidar_node源码
#include ros/ ros.h
#include sensor msgs/Laserscan.h
#include geometry msgs/Twist.h
ros::Publisher vel_pub;void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist msg.ranges[180] ;ROS_INFO(前方测距ranges [180]%f 米, fMidDist);geometry msgs::Twist vel_cmd ;if( fMidDist 1.5){vel_cmd.angular.z 0.3;}else{vel_cmd.linear.x 0.05;}vel_pub.publish(vel_cmd);}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, );ros::init(argc, argv,lidar_node );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub n.subscribe( /scan, 10, LidarCallback);ros::spin();return 0;
}
ctrls快捷保存
ctrlshiftb快捷编译
8.4 运行lidar_node节点
采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node 机器人撞到障碍物机器人有宽度
8.4 优化避障策略
当机器人检测前方障碍物时最简单把转弯角度调大一点原地转弯 lidar_node源码
#include ros/ ros.h
#include sensor msgs/Laserscan.h
#include geometry msgs/Twist.h
ros::Publisher vel_pub;
int ncount 0;void Lidarcallback(const sensor_msgs::LaserScan msg)
{float fMidDist msg.ranges[180] ;ROS_INFO(前方测距ranges [180]%f 米, fMidDist);if(ncount 0){ncount--;return;}geometry msgs::Twist vel_cmd ;if( fMidDist 1.5){vel_cmd.angular.z 0.3;ncount 50;}else{vel_cmd.linear.x 0.05;}vel_pub.publish(vel_cmd);}
int main(int argc,char *argv[])
{setlocale(LC_ALL, );ros::init(argc, argv,lidar_node );ros::NodeHandle n;ros::Subscriber lidar_sub n.subscribe( /scan, 10, LidarCallback);ros::spin();return 0;
}
ctrls快捷保存
ctrlshiftb快捷编译 然后在调试就OK啦 可参照开源项目wpr_simulation下的src文件夹的demo_lidar_behavior.cpp 9. 用python编写激光雷达避障节点
9.1 构思功能的思路和步骤
构思 实现步骤
让大管家rospy 发布速度控制话题/cmd_vel 。构建速度控制消息包vel_cmd。根据激光雷达的测距数值实时调整机器人运动速度避开障 碍物。
9.2 修改lidar_node.py
打开7.4编写lidar_node.py
lidar_node.py源码
#!/usr/bin/env python3
#codingutf-8
import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from geometry_msgs.msg import Twistcount 0def Lidarcallback(msg):global vel_pubglobal countdist msg.ranges [ 180]rospy.loginfo(前方测距 ranges [ 180] %f 米 , dist)if count 0:count count - 1returnvel_cmd Twist()if dist 1.5:vel_cmd .angular.z 0.3else:vel_cmd.linear.x 0.05vel_pub.publish(vel_cmd)if _name _main_:rospy.init_node( lidar_node )lidar_sub rospy.Subscriber( /scan ,LaserScan,Lidarcallback,queue_size10)vel_pub rospy.Publisher( /cmd_vel ,Twist , queue_size10)rospy.spin()
ctrls快捷保存
6.6 运行lidar_node节点
采用wpr_simulation开源工程打开三个终端分别运行三条指令
roscore
roslaunch wpr_simulation wpb_simple.launch
rosrun lidar_pkg lidar_node.py 可参照可以打开wpr_simulation里的script文件夹中demo_lidar_behavior.py
10. 总结
本节学习了ROS机器人的激光雷达原理和数据查看尝试C和python两种语言编写并且结合前面的机器人运动编写了避障节点接下来会介绍机器人的IMU传感器的操作。
