第10章 ROS2的三维视觉应用_第1页
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文档简介

机器人操作系统（ROS2）入门与实践机器人操作系统（ROS2）入门与实践第1章LinuxUbuntu入门基础第2章ROS2安装与系统架构第3章ROS2编程基础第4章ROS2机器人运动控制第5章激光雷达在ROS2中的使用第6章IMU在ROS2中的使用第7章ROS2中的SLAM环境建图第8章ROS2中的NAV2自主导航第9章ROS2中的图像视觉应用第10章ROS2的三维视觉应用第11章ROS2的机械臂应用第12章基于ROS2的综合应用第10章10.2使用PCL进行物品检测

10.1RGB-D相机的三维点云数据获取10.3本章小结第10章ROS2的三维视觉应用

在这一节实验中，将会了解三维视觉相机采集的数据是以什么形式存在于ROS2系统中。以及如何转换成三维点云库PCL的数据格式，为后续使用PCL对点云数据进行进一步处理奠定基础。

三维点云数据的获取是通过订阅三维相机驱动节点发布的话题，从话题中获取相机发出的消息包来实现的。本实验中，使用的虚拟机器人配备的是KinectV2相机，话题名称是"/kinect2/sd/points"。话题中的消息包格式为sensor_msgs::PointCloud2。本实验将会实现一个订阅者节点，订阅相机发布的话题"/kinect2/sd/points"。从此话题中接收sensor_msgs::PointCloud2类型的消息包，并将其中的点云数据转换成PCL的格式，然后把所有三维点的坐标值显示在终端程序里。10.1RGB-D相机的三维点云数据获取10.1RGB-D相机的三维点云数据获取

详细操作步骤见教材P329-P338页10.1RGB-D相机的三维点云数据获取

在10.1节的实验里，实现了从ROS机器人头部的RGB-D相机获取三维点云数据。这一次将继续深入，使用PCL实现三维特征提取，并对桌面上的物体进行检测和定位。

具体实现步骤如下：1）将机器人头部相机采集到的三维点云消息包进行格式转换。从ROS2的点云格式转换为PCL点云格式，方便后面调用PCL的函数对点云数据进行处理。2）先使用PCL函数对点云数据进行平面提取，将桌面的高度确定下来。3）将桌面高度以下的点集剔除掉，仅保留桌面之上的物体点云。4）使用欧几里德分割法对保留下来的物体点云进行点云簇的提取，将桌面上的多个相隔较远的点云簇区分开。这时可以认为每个点云簇就表示一个物体的点云集合。计算每个物体点云集合的质心坐标，用来表示物体的空间位置。10.2使用PCL进行物品检测10.2使用PCL进行物品检测

详细操作步骤见教材P339-P356页

从输出信息可以看出，机器人检测到桌子的高度为0.78米；桌子上有2个物体；两个物体和机器人的距离一致，都是1.09米；横向位置不一致，0号物体在机器人右侧0.3米处，1号物体在机器人左侧0.2米处；两个物体质心距离地面的高度都是0.99米。10.3本章小结

本章主要是对ROS2中的三维视觉进行介绍、编程及仿真。首先编程并仿真实现

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