第二十二章：ROS的机器人传感与感知

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1.背景介绍

第二十二章：ROS的机器人传感与感知

作者：禅与计算机程序设计艺术

背景介绍

随着人工智能技术的不断发展，机器人技术已经成为人类生活和工作中不可或缺的一部分。机器人在医疗保健、生产制造、探险和服务业等领域得到了广泛应用。Robot Operating System (ROS) 是当前最流行的机器人开源软件平台之一，它提供了丰富的工具和库函数，使得机器人的开发更加高效和便捷。

在机器人系统中，传感器是一个至关重要的组件，它负责收集环境信息，并将其转换为电信号供处理器进行处理。传感器可以分为 verschiedene类型，例如视觉传感器、激光雷达传感器、超声波传感器等。通过对这些传感器数据的处理和分析，我们可以实现机器人的环境感知、定位和导航等功能。

本章将详细介绍ROS中的传感器接口和感知算法，帮助读者深入理解ROS中的机器人传感与感知技术。

核心概念与联系

ROS概述

ROS是一套开放源代码的机器人操作系统，它提供了丰富的工具和库函数，使得机器人的开发更加高效和便捷。ROS采用分布式架构，支持多机器协同工作，并且具有良好的可扩展性和可移植性。

ROS中的核心组件包括：

  • Master：ROS系统中的“交换中央”，负责维护节点（Node）之间的通信和数据交换。
  • Node：ROS系统中的基本单元，负责执行特定任务。
  • Topic：ROS系统中的消息传递机制，用于连接节点之间的通信。
  • Message：ROS系统中的数据传输单元，由一系列字段组成。

传感器接口

ROS中提供了多种传感器接口，用于连接各种传感器设备，并将其数据转换为ROS标准格式。常见的传感器接口包括：

  • sensor_msgs：提供了各种传感器数据的消息类型，例如Image、LaserScan、PointCloud等。
  • image_transport：专门用于处理图像数据的传输插件。
  • laser_proc：专门用于处理激光雷达数据的处理插件。

感知算法

ROS中提供了多种感知算法，用于处理传感器数据，并实现机器人的环境感知、定位和导航等功能。常见的感知算法包括：

  • SLAM：Simultaneous Localization and Mapping，即同时估计机器人位置和环境地图。
  • LOAM：Lightweight Online Algorithm for 3D Mapping，用于实时建立三维地图。
  • ORB-SLAM：基于ORB特征点的SLAM算法。
  • GMapping：基于Extended Kalman Filter的SLAM算法。

核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

SLAM算法

SLAM算法是指在未知环境中，同时估计机器人位置和环境地图的算法。SLAM算法通常分为两个阶段：位置估计和地图构建。

位置估计

位置估计是指根据传感器数据，估计机器人的位置和姿态的过程。常见的位置估计算法包括：

  • Extended Kalman Filter (EKF)：基于高斯先验假设的非线性滤波算法。
  • Particle Filter (PF)：基于随机采样的蒙 Carlo方法的非线性滤波算法。

地图构建

地图构建是指根据传感器数据，构建机器人所处的环境地图的过程。常见的地图构建算法包括：

  • Occupancy Grid Map (OGM)：用二值矩阵表示环境地图，0表示空闲区域，1表示占用区域。
  • Elevation Grid Map (EGM)：用浮点矩阵表示环境地图，记录环境的高度信息。

LOAM算法

LOAM算法是一种轻量级的在线3D建图算法，它可以实时生成精确的3D点云地图。LOAM算法主要包括两个步骤：

  • 特征点检测：通过对点云数据进行RANSAC fitting，检测出稳定的 corner points 和 planar points。
  • 点云匹配：通过ICP算法，将新帧的points match到当前帧的points上，并计算出相对运动。

ORB-SLAM算法

ORB-SLAM算法是一种基于ORB特征点的SLAM算法，它可以同时估计机器人的位置和速度，以及环境的三维地图。ORB-SLAM算法主要包括四个步骤：

  • ORB特征点检测：通过使用FAST算法检测ORB特征点，并通过BRIEF描述子进行描述。
  • 位姿优化：通过Bundle Adjustment算法优化机器人位姿和ORB特征点的三维坐标。
  • 地图构建：通过Triangulation算法，从ORB特征点的二维投影计算出三维坐标，并构建三维地图。
  • 回环检测：通过Bag of Words模型，检测是否存在回环，并通过Loop Closure优化地图。

GMapping算法

GMapping算法是一种基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法，它可以估计机器人的位置和环境的二维地图。GMapping算法主要包括两个步骤：

  • 位置估计：通过扩展卡尔曼滤波算法，估计机器人的位置和速度。
  • 地图构建：通过Occupancy Grid Map算法，构建二维地图。

具体最佳实践：代码实例和详细解释说明

SLAM代码实现

下面是一个简单的SLAM代码实现示例：

import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid

class SlamNode:
   def __init__(self):
       self.map = OccupancyGrid()
       self.map.info.resolution = 0.05
       self.map.info.width = 20
       self.map.info.height = 20

       self.map_data = [0]*self.map.info.width*self.map.info.height

       self.laser_sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.laser_callback)

   def laser_callback(self, msg):
       for i in range(len(msg.ranges)):
           angle = msg.angle_min + i*msg.angle_increment
           distance = msg.ranges[i]
           if distance > 0 and distance < 10:
               x = int((distance/2)*math.cos(angle))
               y = int((distance/2)*math.sin(angle))
               index = y*self.map.info.width+x
               if self.map.data[index] == 0:
                  self.map.data[index] = -1

       self.map_pub.publish(self.map)

if __name__ == '__main__':
   rospy.init_node('slam_node')
   node = SlamNode()
   rospy.spin()

在这个示例中，我们首先创建了一个OccupancyGrid对象，用于表示地图。然后，我们订阅了laser scan topic，并在接收到数据后，通过转换角度和距离计算出对应的地图索引，并将其设置为-1，表示该区域已被占用。最后，我们将地图发布到topic上。

LOAM代码实现

下面是一个简单的LOAM代码实现示例：

#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/passthrough.h>
#include <pcl/features/normal_3d.h>
#include <pcl/search/kdtree.h>
#include <pcl/segmentation/sac_segmentation.h>
#include <pcl/segmentation/extract_clusters.h>

int main(int argc, char** argv) {
   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
   pcl::PCDReader reader;
   reader.read ("test.pcd", *cloud);

   // Remove points outside a sphere
   pcl::PassThrough<pcl::PointXYZ> pass;
   pass.setInputCloud (cloud);
   pass.setFilterFieldName ("z");
   pass.setFilterLimits (-1, 1);
   pass.filter (*cloud);

   // Compute normals
   pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> n;
   pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
   tree->setInputCloud (cloud);
   n.setSearchMethod (tree);
   pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals (new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
   n.setInputCloud (cloud);
   n.compute (*normals);

   // Segment the planar part of the model
   pcl::ModelCoefficients coefficients;
   pcl::SACSegmentationFromNormals<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> seg;
   seg.setOptimizeCoefficients (true);
   seg.setModelType (pcl::SACMODEL_PLANE);
   seg.setNormalDistanceWeight (0.1);
   seg.setMethodType (pcl::SAC_RANSAC);
   seg.setMaxIterations (100);
   seg.setDistanceThreshold (0.03);
   seg.setInputCloud (cloud);
   seg.setInputNormals (normals);
   seg.segment (coefficients, inliers);

   // Extract inlier indices from the input cloud
   pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr inlier_cloud (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
   pcl::copyPointCloud(*cloud, inliers, *inlier_cloud);

   // Cluster extraction
   pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>::Ptr tree2 (new pcl::search::KdTree<pcl::PointXYZ>);
   tree2->setInputCloud (inlier_cloud);
   std::vector<pcl::PointIndices> cluster_indices;
   pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;
   ec.setClusterTolerance (0.05);
   ec.setMinClusterSize (100);
   ec.setMaxClusterSize (25000);
   ec.setSearchMethod (tree2);
   ec.setInputCloud (inlier_cloud);
   ec.extract (cluster_indices);

   // Save each cluster to disk as .pcd
   for (std::vector<pcl::PointIndices>::const_iterator it = cluster_indices.begin (); it != cluster_indices.end (); ++it) {
       pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cluster (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
       for (std::vector<int>::const_iterator pit = it->indices.begin (); pit != it->indices.end (); ++pit)
           cluster->points.push_back (inlier_cloud->points[*pit]);
       cluster->width = cluster->points.size ();
       cluster->height = 1;
       cluster->is_dense = true;
       pcl::io::savePCDFile ("cluster.pcd", *cluster);
   }

   return (0);
}

在这个示例中，我们首先读取了一个点云文件，并通过PassThrough滤波器移除了其中的离群值。然后，我们计算了点云的法线，并通过SACSegmentationFromNormals算法 segmented 出平面部分。最后，我们通过EuclideanClusterExtraction算法将点云分割成多个簇，并将每个簇保存到磁盘上。

ORB-SLAM代码实现

下面是一个简单的ORB-SLAM代码实现示例：

#include <ros/ros.h>
#include "orb_slam2/System.h"
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>

class ORBNode {
public:
   ORBNode() : system_(ORB_SLAM2::System::STEREO), stereo_mode_(false) {
       stereo_image_transport_ = new message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image>[2];
       stereo_image_subs_[0] = stereo_image_transport_->subscribe("/camera/left/image_raw", 1, &ORBNode::imageCallback, this);
       stereo_image_subs_[1] = stereo_image_transport_->subscribe("/camera/right/image_raw", 1, &ORBNode::imageCallback, this);

       image_transport_ = advertise("/orb_slam2/rgb/image_rect_color", 1);
       depth_image_transport_ = advertise("/orb_slam2/depth/image_raw", 1);
   }

   void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg) {
       cv_bridge::CvImageConstPtr cv_ptr;
       try {
           cv_ptr = cv_bridge::toCvShare(msg, sensor_msgs::image_encodings::MONO8);
       } catch (cv_bridge::Exception& e) {
           ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());
           return;
       }

       if (!system_.trackRGBD(cv_ptr->image, cv_ptr->header.stamp.toSec())) {
           ROS_WARN("Tracking failed");
       }

       cv_bridge::CvImage cv_image;
       cv_image.encoding = sensor_msgs::image_encodings::TYPE_32FC1;
       cv_image.image = system_.getDepthMap();
       cv_image.header.stamp = ros::Time().fromSec(system_.getTimestamp());
       depth_image_transport_.sendChan
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