1、Kinect

1)安装

sudo apt-get install ros-indigo-openni-camera

sudo apt-get install ros-indigo-openni-launch

2)驱动

https://github.com/avin2/SensorKinect

运行之后添加PointCloud2在该框架下的主题选择为/camera/depth_register ,以及把Fixed Frame改成camera_link

以后尽量不使用虚拟机,因为它对真实设备的支持不怎么好。

2、Ladar

使用国产的rqlidar,成本比较低,

驱动的下载https://github.com/robopeak/rplidar_ros,放在catkin的workspace下面的src目录下,然后对其进行编译catkin_make

运行:

roslaunch rplidar_ros rplidar.launch

注意事项:

在运行之前需要修改port的权限

sudo chmod 777 ttyUSB0(或者AMC0或者AMC1)

运行roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch

3、Arduino

它是一个开源的硬件,是ROS支持最好的一款单片机,

运行之后会产生一系列的库文件,

4、发布传感器信息(fake sensor)

首先我们讲解的是fake odometry以及fake laser。

posewithcovariance 的消息定义是一个point类型(x,y,z)以及一个四元组的类型(x,y,z,w),以及一个6*6的协方差矩阵

TwistWithCovariance的消息定义是一个角速度和线速度,以及一个6*6的协方差矩阵

1、创建一个软件包

catkin_create_pkg fake_sensor roscpp  tf

2、编译之catkin_make

3、创建一个源文件odometry.cpp

#include<ros/ros.h>

#include<tf/transform_boradcaster.h>//tf转换的头文件

#include<nav_msgs/Odometry.h>//导航信息的头文件

int main(int argc,char **argv)

{

  ros::init(argc,argv,"state_publisher");//节点名字为state_publisher

  ros::NodeHandle n;

  //创建一个publisher,用来发布消息类型为nav_msgs::Odometry,发布到主题为odom上

  ros::Publisher odom_pub=n.advertise<nav_msgs::Odometry>("odom",10);

  //创建三个变量来初始化位置

  double x=0.0;

  double y=0.0;

  double th=0.0;

  //初始化速度

  double vx=0.4;

  double vy=0;

  double vth=0.2;//角速度

  //创建两个时间对象用来记录发生的时间,用时间相减就的到δt

  ros::Time current_time=ros::Time::now();

  ros::Time last_time=ros::Time::now();

  //创建一个tf树中广播器用来广播tf变换

  tf::TransformBroadcaster broadcaster;

  ros::Rate rate(10);//消息发布的频率

  //储存广播的tf变换

  geometry_msgs::TransformStamped odom_trans;

  //对其成员变量赋值

  odom_trans.header.frame_id="odom";//父坐标系为odom

  //child的frame_id设为如下,那么子坐标系为base_footprint

  odom_trans.child.frame_id="base_footprint";

  //下面来完成位置信息的变换

  while(ros::ok())

  {

  //更新一下current_time

  current_time=ros::Time::now();

  //计算位置变换和姿态的变换

  double dt=(current_time-last_time).toSec();//当前时间减去过去时间,并转换成秒

  double delta_x=(vx*cos(th)-vy*sin(th))*dt;

  double delta_y=(vx*sin(th)+vy*cos(th))*dt;

  double delta_th=vth*dt;

  //下面更新x,y,以及theta的值

  x+=delta_x;

  y+=delta_y;

  th+=delta_th;

  //创建一个四元组,下面返回的是一个geometry_msgs::Quaternion类型的消息

  geometry_msgs::Quaternion odom_quat=tf::createQuaternionMsgFromYaw(th);

  //下面更新一下transform消息

  odom_trans.header.stamp=current_time;

  odom_trans.transform.translation.x=x;

  odom_trans.transform.translation.y=y;

  odom_trans.transform.translation.z=0;

  odom_trans.transform.rotation=odo_quat;

  nav_msgs::Odometry odom;

  odom.header.stamp=current_time;

  odom.header.frame_id="odom";

  odom.child.frame_id="base_footprint";

  odom.pose.pose.position.x=x;

  odom.pose.pose.position.y=y;

  odom.pose.pose.position.z=0;

  odom.twist.twist.linear.x=vx;

  odom.twist.twist.linear.y=vy;

  odom.twist.twist.linear.z=0;

  odom.twist.twist.angular.z=vth;

  odom.twist.twist.angular.x=0;

  odom.twist.twist.angular.y=0;

  last_time=current_time;

  //把odometry_transform消息发布出去,以及把odom消息发布在odometry上

  broadcaster.sendTransform(odom_trans);

  odom_pub.publish(odom);

  }

  rate.sleep();

  return 0;

}

回顾一下在odometry里面做了哪些内容

首先创建了一个消息类型为nav_msgs::Odometry的发布者,发布主题为odom;

然后又创建了一个tf::TransformBroadcaster广播tf_transform变换.

接着创建了两个对应的消息,一个是geometry_msgs::TransformStamped用来储存tf变换的内容以及一个nav_msgs::Odometry的odom消息,用于更新它的位置信息以及姿态信息;然后通过odom_pub.publish(odom)发布出去。

以及利用broadcaster.sendTransform()方法发送odom_trans的tf变换。

下面修改CMakeLists.txt文件

add_executable(odometry src/odometry.cpp)

target_link_libraries(odometry ${catkin_LIBRARIES})

编译之catkin_make

运行之

rosrun fake_sensor odometry

rosrun rviz rviz

添加一个主题odometry

固定坐标系Fixed frame选择odom

由于没有为orientation赋值,改正之后

再添加一个tf看一下的他带来的相对变换

固定坐标系是odom,目标坐标系是base_footprint。

下面再来看一下激光雷达该怎么写!!!!!!!!!!

1、创建一个源文件

laser.cpp

#include<ros/ros.h>

#include<sensor_msgs/LaserScan.h>//导航信息的头文件

int main(int argc,char **argv)

{

  ros::init(argc,argv,"laser_scan_publisher");//节点名字为laser_scan_publisher

  ros::NodeHandle n;

  ros::Publisher scan_pub=n.advertise<sensor_msgs::LaserScan>("scan",50);

  //创建一个扫面的步子

  unsigned int num_readings=100;

  //创建一个频率变量

  double laser_frequency=40;

  //储存没扫描一步得到的距离信息

  double ranges[num_readings];

  //创建一个强度数组

  double intensities[num_readings];

  //创建一个count用来计数为ranges,intensities赋值

  int count;

  ros::Rate rate(1);

  //为ranges以及intensities赋值

  while(n.ok())

  {

  //利用for循环来赋值

  for(unsigned int i=0;i<num_readings;++i)

  {

    ranges[i]=count;

    intensities[i]=count+100;

  }

  ros::Time scan_time=ros::Time::now();

  //再创建一个laserscan的消息

  sensor_msgs::LaserScan scan;

  scan.header.stamp=scan_time;

  scan.header.frame_id="base_link"

  scan.angle.min=-1.57;//假设扫面范围是3.14弧度

  scan.angle.max=+1.57;

  scan.angle.increment=3.14/num_readings;

  scan.time_increment=(1/laser_frequency)/num_readings;//扫描一次的时间,频率分之一再除以step的总数

  scan.range_max=100;//扫描最大距离

  scan.range_min=0;//扫描最小距离

 // scan.ranges.resize(num_readings);

 // scan.intensities::sensor_msgs::LaserScan();

  //再由for循环给laserscan的ranges以及intensities赋值

  for(unsigned int i=0;i<num_readings;++i)

  {

    scan.ranges[i]=ranges[i];

    scan.intensities[i]=intensities[i];

  }

   //上面消息处理完了,下面发布消息

   scan_pub.publish(scan);

   ++count;

  rate.sleep();

}

}

看一下以上完成的工作:

首先创建了一个ros::publisher的发布者scan_pub,发布在scan主题上的sensor_msgs::LaserScan消息,然后创建两个数组并赋值,创建一个消息,把消息内的数组与上面的数组赋值,最后再发布消息。

进入到CMakeLists.txt文件

add_executable(laser src/laser.cpp)

target_link_libraries(laser ${catkin_LIBRARIES})

编译之catkin_make

运行rosrun fake_sensor laser

运行rostopic echo /scan -n 1

第十一课,ROS与传感器的更多相关文章

  1. Kali Linux Web 渗透测试视频教程—第十一课-扫描、sql注入、上传绕过

    Kali Linux Web 渗透测试视频教程—第十一课-扫描.sql注入.上传绕过 文/玄魂 原文链接:http://www.xuanhun521.com/Blog/2014/10/25/kali- ...

  2. NeHe OpenGL教程 第三十一课:加载模型

    转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线 ...

  3. NeHe OpenGL教程 第二十一课:线的游戏

    转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线 ...

  4. NeHe OpenGL教程 第十一课:飘动的旗帜

    转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线 ...

  5. python第三十一课--递归(2.遍历某个路径下面的所有内容)

    需求:遍历某个路径下面的所有内容(文件和目录,多层级的) import os #自定义函数(递归函数):遍历目录层级(多级) def printDirs(path): dirs=os.listdir( ...

  6. [ROS]一些传感器数据读取融合问题的思考

    思考问题: 1. 如何实现传感器数据的融合,或者说时间同步? 比如里程计读数和雷达数据融合? void SlamGMapping::startLiveSlam() { entropy_publishe ...

  7. 斯坦福第十一课:机器学习系统的设计(Machine Learning System Design)

    11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器 ...

  8. Asp.Net Web API 2第十一课——在Web API中使用Dependency Resolver

    前言 阅读本文之前,您也可以到Asp.Net Web API 2 系列导航进行查看 http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3446289.html 本文主要来介绍在Asp.N ...

  9. 第三十一课:JSDeferred详解2

    这一课,我们先接着上一课讲一下wait方法,以及wait方法是如何从静态方法变化实例方法的. 首先我们先看wait方法为啥可以从静态方法变成实例方法,请看register源码: Deferred.re ...

随机推荐

  1. NOIP2013 DAY2题解

    DAY2 T1积木大赛 传送门 题目大意:每次可以选区间[l,r]加1,最少选几次,让每个位置有 它应有的高度. 题解:O(n)扫一遍就好了.后一个比前一个的高度低,那么前一个已经把它覆盖了, 如果高 ...

  2. js中typeof用法详细介绍

    typeof 运算符把类型信息当作字符串返回,包括有大家常有变量类型.   typeof 运算符把类型信息当作字符串返回.typeof 返回值有六种可能: "number," &q ...

  3. datetimefield和datefield的区别

    django创建关于时间的model时,有三个可选,datetimefield.datefield和timefield,这三个分别对应datetime.date.time对象,这三个对象都有共同的属性 ...

  4. Visual Studio Code如何调试代码

    首先安装扩展调试插件debugger for chrome 点击瓢虫按钮,进行调试项目的配置,点击配置按钮 选择Chrome环境, 会弹出Chrome调试配置文件launch.json,修改下端口即可 ...

  5. 通过API访问Ambari的配置

    HttpClient client = new HttpClient(); Base64.Encoder encoder = Base64.getEncoder(); HttpMethod metho ...

  6. 找到最大或最小的N个元素

    问题: 想在某个集合中找到最大或最小的N个元素 解决方案: heapq 模块中有两个函数  nlargest() 和 nsmallest()  它们正是我们需要的.例如: import heapq n ...

  7. C语言中的printf函数的输入输出问题

    这个问题是个很基础,但是我一直不知道的问题,是同学问了之后才知道的,长知识了. 这里要注意的是,printf函数是从右向左计算,从左向右输出. 距离如下: #include <stdio.h&g ...

  8. 直接通过ADO操作Access数据库

    我在<VC知识库在线杂志>第十四期和第十五期上曾发表了两篇文章——“直接通过ODBC读.写Excel表格文件”和“直接通过DAO读.写Access文件”,先后给大家介绍了ODBC和DAO两 ...

  9. java输入月份,年份,显示对应月份的天数,

    总结:1,输入月份,年份,这需要用Scanner   2.我们已知道12个月份的天数,有30天,31天   3.判断闰年 用switch -case-break语句  4.注意不要忘了写break;判 ...

  10. Logstash,flume,sqoop比较

    Logstash: 1.插件式组织方式,易于扩展和控制 2.数据源多样不仅限于日志文件,数据处理操作更丰富,可自定义(过滤,匹配过滤,转变,解析......) 3.可同时监控多个数据源(input插件 ...