10-Examples范例

小芽科技 2022-07-26 12:04:58

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本文档由北京小芽科技翻译，原文来自于ROBOTIS官方技术文档。

警告。在执行本例之前，请确保运行Bringup指令，在桌子上测试机器人时要小心，因为机器人可能会掉下来。

注意。
- 本指令在Ubuntu 16.04和ROS Kinetic Kame上测试。
- 这个指令应该是在远程PC上运行的。请在您的**远程电脑上遵循该指令。

电子手册中的内容可能会在没有事先通知的情况下进行更新。因此，一些视频可能与电子手册中的内容有所不同。

10.1 使用交互式移动标记

TurtleBot3可以通过RViz上的[Interactive Markers]（http://wiki.ros.org/interactive_markers）进行移动。你可以使用交互式标记将TurtleBot3移动到旋转或线性。

**[远程PC]**打开一个新的终端，启动远程文件。

TIP。在执行这个命令之前，你必须指定TurtleBot3的模型名称。${TB3_MODEL}是你在burger、waffle、waffle_pi中使用的模型名称。如果你想永久设置导出设置，请参考[Export TURTLEBOT3_MODEL]（https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/export_turtlebot3_model）页面。

1 2	$ export TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL} $ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_remote.launch

**[远程PC]**启动交互式标记文件。

1	$ roslaunch turtlebot3_example interactive_markers.launch

**[远程PC]**用RViz对模型进行三维可视化。

1	$ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtlebot3_example`/rviz/turtlebot3_interactive.rviz

10.2 障碍物检测

TurtleBot3可以通过LDS数据进行移动或停止。当TurtleBot3移动时，当它检测到前方有障碍物时就会停止。

**[远程PC]**启动障碍物文件。

1	$ roslaunch turtlebot3_example turtlebot3_obstacle.launch

10.3 位置控制

注意。此功能适用于冲刺。

10.4 点操作

TurtleBot3可以通过2D点（x，y）和z-angular移动。例如，如果你插入（0.5，0.3，60），TurtleBot3会移动到点（x = 0.5m，y = 0.3m），然后旋转60度。

**[远程PC]**启动 pointop 文件。

1	$ roslaunch turtlebot3_example turtlebot3_pointop_key.launch

10.5 循迹运动

TurtleBot3可以通过自定义路线移动。有三种路线（矩形、三角形和圆形）。这个例子使用行动主题。动作客户端将巡逻数据（模式、面积、计数）翻译给动作服务器。然后行动服务器将cmd_vel翻译给TurtleBot3。请参考上面的教程视频了解更详细的用法。

**[远程PC]**启动循迹服务器文件。

1	$ rosrun turtlebot3_example turtlebot3_server

**[远程电脑]**启动循迹客户端文件。

1	$ roslaunch turtlebot3_example turtlebot3_client.launch

10.6 TurtleBot 跟随例程

为了尝试下面的例子，你必须安装turtlebot3_applications和turtlebot3_applications_msgs软件包。

**[远程PC]**进入catkin workspace目录（/home/(user_name)/catkin_ws/src），克隆turtlebot3_applications和turtlebot3_applications_msgs仓库。然后运行catkin_make来构建新的软件包。

$ sudo apt-get install ros-kinetic-ar-track-alvar
$ sudo apt-get install ros-kinetic-ar-track-alvar-msgs
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_applications.git
$ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_applications_msgs.git
$ cd ~/catkin_ws && catkin_make

注意：
- 跟随者演示仅使用360激光距离传感器LDS-01实现。根据以前对人和障碍物位置样本的拟合，使用分类算法来采取行动。它在50厘米范围和140度范围内跟随机器人前面的人。
- 在有障碍物的地方运行跟随者演示可能效果不好。因此，建议在一个没有障碍物的开放区域运行该演示。

[远程PC] 安装scikit-learn、NumPy和ScyPy软件包。

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$ sudo apt-get install python-pip
   $ sudo pip install -U scikit-learn numpy scipy
$ sudo pip install --upgrade pip

[远程PC] 安装完成后，在远程电脑上运行roscore。
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$ roscore

[TurtleBot] 运行Bringup软件包。

1	$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

[远程PC] 为TurtleBot3 Burger设置环境变量，并启动turtlebot3_follow_filter。

1 2	$ export TURTLEBOT3_MODEL=burger $ roslaunch turtlebot3_follow_filter turtlebot3_follow_filter.launch

**[远程PC]**启动turtlebot3_follower。

1	$ roslaunch turtlebot3_follower turtlebot3_follower.launch

10.7 TurtleBot全景图演示

注意:
- turtlebot3_panorama “演示使用 “pano_ros “来拍摄快照，并将它们拼接起来以创建全景图像。
- 全景演示需要安装raspicam_node包。安装这个包的说明可以在Gihub链接找到。
- Panorama演示需要安装OpenCV和cvbridge软件包。安装OpenCV的说明可以在OpenCV教程链接

[TurtleBot] 启动turtlebot3_rpicamera文件

1	$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_rpicamera.launch

[远程 PC] 运行panorama。

1	$ roslaunch turtlebot3_panorama panorama.launch

[远程 PC] 要启动全景图演示，请输入以下命令：
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$ rosservice call turtlebot3_panorama/take_pano 0 360.0 30.0 0.3
- 可以发送给rosservice以获得全景图像的参数有。
  - 拍摄照片的模式。
  - 0 : 快照和旋转（即旋转，停止，快照，旋转，停止，快照，…）。

1 : 连续（即在拍摄快照的同时不断旋转）
- 2 : 停止拍照并创建全景图像 -全景图像的总角度，度数 -在快照和旋转模式下创建全景图像时的角度间隔（度数），否则时间间隔（秒） -旋转速度（弧度/秒）

[远程 PC] 要查看结果图像，请输入以下命令。
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$ rqt_image_view image:=/turtlebot3_panorama/panorama

10.8 自动泊车

注意：
- turtlebot3_automatic_parking “演示使用的是360激光距离传感器LDS-01和一个反光带。LaserScan主题有来自LDS的强度和距离数据。TurtleBot3使用这个来定位反光带。
- turtlebot3_automatic_parking演示需要NumPy包。

[远程PC]用以下命令安装NumPy包。如果你已经安装了numpy，你可以跳过以下命令。
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$ sudo apt-get install python-pip
$ sudo pip install -U numpy
$ sudo pip install --upgrade pip
[远程PC] 运行roscore.
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$ roscore
[TurtleBot] 调出基本软件包，以启动TurtleBot3应用程序。
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$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch
[远程PC] 如果你使用TurtleBot3 Burger，请按以下命令设置TurtleBot3的型号。
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{% dplayer "url=TurtleBot3_51_Machine_Learning_tutorial_3.mp4"%}
注意: 在执行命令前指定${TB3_MODEL}：burger’, waffle', waffle_pi`。按照Export TURTLEBOT3_MODEL指令设置永久导出设置。

[远程PC] 运行 RViz。

1 2	$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_remote.launch $ rosrun rviz rviz -d `rospack find turtlebot3_automatic_parking`/rviz/turtlebot3_automatic_parking.rviz

[远程PC] 启动自动停车文件。
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$ roslaunch turtlebot3_automatic_parking turtlebot3_automatic_parking.launch
- 你可以在RViz中选择LaserScan话题。
- /scan
- /scan_spot

10.9 视觉自动泊车

注意：
- turtlebot3_automatic_parking_vision “使用树莓派的摄像头，因此本演示使用的机器人是TurtleBot3 Waffle Pi的默认平台。由于它是在墙上找到AR标记的，所以应该准备好打印的AR标记。整个过程使用从摄像头得到的图像，所以如果这个过程做得不好，请配置参数，如亮度、对比度等。
- turtlebot3_automatic_parking_vision “使用基于 “image_proc “节点的矫正图像。为了获得矫正图像，机器人应该获得树莓派相机的光学校准数据。(每个下载的turtlebot3软件包都已经有raspberry pi相机v2默认的相机校准数据)。
- turtlebot3_automatic_parking_vision “包需要 “ar_track_alvar “包。

[远程 PC] 运行 roscore.
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$ roscore
[TurtleBot] 调出基本软件包，以启动TurtleBot3应用程序。
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$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

[TurtleBot] 启动树莓派相机节点。

1	$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_rpicamera.launch

[远程PC]树莓派软件包将发布压缩类型的图像，以便快速通信。然而，在 image_proc 节点的图像整顿中需要的是原始类型的图像。因此，压缩后的图像应该被转换为原始图像。
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$ rosrun image_transport republish compressed in:=raspicam_node/image raw out:=raspicam_node/image

[远程PC] 然后，应进行图像矫正。

1	$ ROS_NAMESPACE=raspicam_node rosrun image_proc image_proc image_raw:=image _approximate_s=true _queue_size:=20

[远程PC]现在应该开始AR标记检测。在运行相关的启动文件之前，应该导出本示例代码将使用的模型。运行启动文件后，RViz将在预设的环境下自动运行。
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$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi
$ roslaunch turtlebot3_automatic_parking_vision turtlebot3_automatic_parking_vision.launch
TurtleBot3 Automatic Parking Vision

10.10 加载多个TurtleBot3s

注意：此应用程序必须设置固件版本1.2.1或更高。

[远程 PC] 运行 roscore.
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$ roscore
用不同的命名空间调出多个Turtlebot3。我们建议命名空间包括常见的词语，如tb3_0，tb3_1或my_robot_0，my_robot_1。
- **[TurtleBot(tb3_0)]**调出基本包，ROS NAMESPACE为节点，multi_robot_name为tf前缀，set_lidar_frame_id为激光雷达框架id。这些参数必须是相同的。
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  $ ROS_NAMESPACE=tb3_0 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch multi_robot_name:="tb3_0" set_lidar_frame_id:="tb3_0/base_scan"
- **[TurtleBot(tb3_1)]**调出基本包，ROS NAMESPACE为节点，multi_robot_name为tf前缀，set_lidar_frame_id为激光雷达框架id。这些参数必须是相同的，但不同的其他机器人。
  1
  $ ROS_NAMESPACE=tb3_1 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch multi_robot_name:="tb3_1" set_lidar_frame_id:="tb3_1/base_scan"

然后你启动的终端tb3_0将代表以下信息。你可以看到TF信息的前缀是tb3_0。

SUMMARY
========

PARAMETERS
 * /rosdistro: kinetic
 * /rosversion: 1.12.13
 * /tb3_0/turtlebot3_core/baud: 115200
 * /tb3_0/turtlebot3_core/port: /dev/ttyACM0
 * /tb3_0/turtlebot3_core/tf_prefix: tb3_0
 * /tb3_0/turtlebot3_lds/frame_id: tb3_0/base_scan
 * /tb3_0/turtlebot3_lds/port: /dev/ttyUSB0

NODES
  /tb3_0/
    turtlebot3_core (rosserial_python/serial_node.py)
    turtlebot3_diagnostics (turtlebot3_bringup/turtlebot3_diagnostics)
    turtlebot3_lds (hls_lfcd_lds_driver/hlds_laser_publisher)

ROS_MASTER_URI=http://192.168.1.2:11311

process[tb3_0/turtlebot3_core-1]: started with pid [1903]
process[tb3_0/turtlebot3_lds-2]: started with pid [1904]
process[tb3_0/turtlebot3_diagnostics-3]: started with pid [1905]
[INFO] [1531356275.722408]: ROS Serial Python Node
[INFO] [1531356275.796070]: Connecting to /dev/ttyACM0 at 115200 baud
[INFO] [1531356278.300310]: Note: publish buffer size is 1024 bytes
[INFO] [1531356278.303516]: Setup publisher on sensor_state [turtlebot3_msgs/SensorState]
[INFO] [1531356278.323360]: Setup publisher on version_info [turtlebot3_msgs/VersionInfo]
[INFO] [1531356278.392212]: Setup publisher on imu [sensor_msgs/Imu]
[INFO] [1531356278.414980]: Setup publisher on cmd_vel_rc100 [geometry_msgs/Twist]
[INFO] [1531356278.449703]: Setup publisher on odom [nav_msgs/Odometry]
[INFO] [1531356278.466352]: Setup publisher on joint_states [sensor_msgs/JointState]
[INFO] [1531356278.485605]: Setup publisher on battery_state [sensor_msgs/BatteryState]
[INFO] [1531356278.500973]: Setup publisher on magnetic_field [sensor_msgs/MagneticField]
[INFO] [1531356280.545840]: Setup publisher on /tf [tf/tfMessage]
[INFO] [1531356280.582609]: Note: subscribe buffer size is 1024 bytes
[INFO] [1531356280.584645]: Setup subscriber on cmd_vel [geometry_msgs/Twist]
[INFO] [1531356280.620330]: Setup subscriber on sound [turtlebot3_msgs/Sound]
[INFO] [1531356280.649508]: Setup subscriber on motor_power [std_msgs/Bool]
[INFO] [1531356280.688276]: Setup subscriber on reset [std_msgs/Empty]
[INFO] [1531356282.022709]: Setup TF on Odometry [tb3_0/odom]
[INFO] [1531356282.026863]: Setup TF on IMU [tb3_0/imu_link]
[INFO] [1531356282.030138]: Setup TF on MagneticField [tb3_0/mag_link]
[INFO] [1531356282.033628]: Setup TF on JointState [tb3_0/base_link]
[INFO] [1531356282.041117]: --------------------------
[INFO] [1531356282.044421]: Connected to OpenCR board!
[INFO] [1531356282.047700]: This core(v1.2.1) is compatible with TB3 Burger
[INFO] [1531356282.051355]: --------------------------
[INFO] [1531356282.054785]: Start Calibration of Gyro
[INFO] [1531356284.585490]: Calibration End

[远程PC]以相同的命名空间启动机器人状态发布器。

[TurtleBot(tb3_0)]

1	$ ROS_NAMESPACE=tb3_0 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_remote.launch multi_robot_name:=tb3_0

[TurtleBot(tb3_1)]

1	$ ROS_NAMESPACE=tb3_1 roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_remote.launch multi_robot_name:=tb3_1

在启动另一个应用程序之前，检查主题和TF树以打开rqt。
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$ rqt

为了使用这种设置，每个Turtlebot3使用SLAM制作地图，这些地图由multi_map_merge软件包同步合并。你可以访问Virtual SLAM by Multiple TurtleBot3s部分来获得更多的信息。

11-其他拓展样例

09-机器学习