ROS kinetic + Realsens D435i + ORK + LINEMOD 物体识别
1. ORK
网址:https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/
ORK (Object Recognition Kitchen) 是 ROS 集成的物体识别库,当前 Kinetic 版本的 ROS 只集成了部分功能包的二进制安装文件,所以需通过源码编译安装。
- 安装依赖库
sudo apt-get install meshlab
sudo apt-get install libosmesa6-dev
sudo apt-get install python-pyside.qtcore
sudo apt-get install python-pyside.qtgui
- 创建工作空间,下载功能包源码,编译
mkdir ork_ws && cd ork_ws
wstool init src https://raw.github.com/wg-perception/object_recognition_core/master/doc/source/ork.rosinstall.kinetic.plus
cd src && wstool update -j8
cd .. && rosdep install --from-paths src -i -y
catkin_make
- 设置环境变量
echo "export ~/ork_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
2. CouchDB 建立模型库
ORK 中的 LINEMOD 算法基于模板匹配,需要建立已知物体的数据模型,根据采集的信息逐一匹配,找到与数据库中匹配的物体。首先,用 CouchDB 工具创建数据库:
- 安装
sudo apt-get install couchdb
- 测试是否安装成功,如图所示,说明安装成功
curl -X GET http://localhost:5984

- 在数据库中创建一条可乐罐模型的数据
rosrun object_recognition_core object_add.py -n "coke " -d "A universal can of coke" --commit
- 浏览器中查看 http://localhost:5984/_utils/database.html?object_recognition/_design/objects/_view/by_object_name,复制 id(一串类似乱码的数字),下面要用
- 加载可乐罐的 3D 模型,在 ork_tutorials 中包含了一个可乐罐模型 coke.stl,直接下载使用。下载 ork_tutorials
git clone https://github.com/wg-perception/ork_tutorials
- 将 coke.stl 模型加载到数据中
rosrun object_recognition_core mesh_add.py bb01ae7a23033bdef1a1c3b76000092c ~/ork_ws/src/ork_tutorials/data/coke.stl --commit
- 再次在浏览器中打开上面的网址,如下图所示

- 安装 couchapp 工具,在浏览器中查看具体的模型
sudo pip install git+https://github.com/couchapp/couchapp.git
rosrun object_recognition_core push.sh
- 在浏览器中查看



3. 模型训练
rosrun object_recognition_core training -c `rospack find object_recognition_linemod`/conf/training.ork
训练完如下图所示

4. 物体识别
- 启动 realsense d435i 相机
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch filters:=pointcloud

参考:https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros
- 运行下述命令,进行物体检测
rosrun object_recognition_core detection -c `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork
我们发现,detection.ros.ork 订阅了下面几个话题:

realsense 发布的对应的话题为:
/camera/depth/camera_info
/camera/depth/image_rect_raw
/camera/color/camera_info
/camera/color/image_raw
因此需要用 topic_tools relay 做话题映射,如下所示:
rosrun topic_tools relay /camera/depth/camera_info /camera/depth_registered/camera_info
rosrun topic_tools relay /camera/depth/image_rect_raw /camera/depth_registered/image_raw
rosrun topic_tools relay /camera/color/camera_info /camera/rgb/icamera_info
rosrun topic_tools relay /camera/color/image_raw /camera/rgb/image_rect_color
但每次都做映射太麻烦,干脆修改一下 detection.ros.ork 订阅的话题名:
gedit `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork
修改如下:

- 做完话题映射或上述设置后,再次运行 detection 命令:
rosrun object_recognition_core detection -c `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork
此时会出现下图所示信息:

- 打开 rviz 查看
- 添加 Pointcloud2,选择话题 /camera/depth/color/points
- 添加 OrkObject,选择话题 /recognized_object_array (若能够成功识别,则会发布此话题)

- 查看 /recognized_object_array 话题的实时内容
rostopic echo /recognized_object_array

- 查看节点图
rqt_graph

参考:
[1]. 官网:https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/install.html#install
[2]. 《ROS机器人开发实践》胡春旭
[3]. https://blog.csdn.net/weixin_40799950/article/details/81911877
[4]. https://blog.techbridge.cc/2016/05/14/ros-object-recognition-kitchen/
ROS kinetic + Realsens D435i + ORK + LINEMOD 物体识别的更多相关文章
- Ubuntu 16.04 使用docker资料汇总与应用docker安装caffe并使用Classifier(ros kinetic+usb_cam+caffe)
Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门 ...
- 谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程
视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object De ...
- Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 机器人操作系统学习镜像分享与使用安装说明
Ubuntu 16.04 + ROS Kinetic 镜像分享与使用安装说明 内容概要:1 网盘文件介绍 2 镜像制作 3 系统使用与安装 ---- 祝ROS爱好者和开发者新年快乐:-) ---- ...
- ROS_Kinetic_02 ROS Kinetic 迁移指南及中文wiki指南(Migration guide)
ROS_Kinetic_02 ROS Kinetic 迁移指南(Migration guide) 对于ROS Kinetic Kame有些功能包已经更新改变,提供关于这些包的迁移注意或教程.主要针对于 ...
- ROS_Kinetic_01 在ubuntu 16.04安装ROS Kinetic 2017.01更新
ROS_Kinetic系列学习(一),在ubuntu 16.04安装ROS Kinetic. Celebrating 9 Years of ROS! ubuntu16.04已经发布半年多了,ROS的K ...
- SLAM+语音机器人DIY系列:(二)ROS入门——3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic
摘要 ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便.我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS ...
- ros kinetic安装rbx1
1.首先安装一些依赖包 sudo apt-get install ros-kinetic-turtlebot-bringup \ ros-kinetic-turtlebot-create ros-ki ...
- Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型(四)
四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. ...
- Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型(三)
三.模型训练 1)错误一: 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd,即在路径中输入cmd后按Enter键运行.在cmd中运行命令: python /your_path/models-master/rese ...
随机推荐
- 单域MPLS 虚拟私有网络的整个详解配置过程(可跟做)
1.PE1和P和PE2之间跑IGP协议 运营商里面首选的还是ISIS协议我们实验的话,用的是OSPF协议 R3的IP地址和OSPF配置 [R3]display ip int brief *down: ...
- 电池中的NTC功能是什么?【转】
电池的NTC功能是什么 因为可充电电池在不断的循环充电和放电过程中可能会导致电池温度的过高,导致电池原始性能下降.为了保持电池性能,密切监测电池温度非常重要,NTC在充电电池组内部的合适应用中可以起到 ...
- linux bash基础特性
使用history命令,取得命令历史,当bash进程结束后,会把命令历史存放到文件中,下次开机还能看到命令历史. 定制history:通过设置环境变量,来定制history 环境变量$HISTSIZE ...
- 011.Kubernetes二进制部署kube-scheduler
一 部署高可用kube-scheduler 1.1 高可用kube-scheduler介绍 本实验部署一个三实例 kube-scheduler 的集群,启动后将通过竞争选举机制产生一个 leader ...
- js 生成32位随机数,可用于微信支付流水号(前端生成)
$(function () { /*生成32位随机流水号*/ /*默认去掉了容易混淆的字符oOLl,9gq,Vv,Uu,I1*/ var $chars = 'ABCDEFGHJKMNPQRSTWXYZ ...
- 对numpy.meshgrid()理解
一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵.关键词:网格点,坐标矩阵 网格点是什么?坐标矩阵又是什么鬼?看个图就明白了: 图中,每个交叉点都是网格点,描述这些网格点的坐标的矩阵, ...
- Mac PyCharm2019激活码
此教程支持最新2019.2版本Pycharm及其他软件 此教程实时更新,请放心使用:如果有新版本出现猪哥都会第一时间尝试激活: pycharm官网下载地址:http://www.jetbrains.c ...
- 学习使人快乐9--eclipse常用快捷键总结
Ctrl + F11 按上次方式执行Ctrl + Shift + / 加上注释/**/Ctrl + Shift + \ 取消注释/**/Ctrl + / 加上或消除行注释Ctrl + D 删除当前行 ...
- SSH框架之Hibernate第三篇
1.1 多表关系分析和创建. 1.1.1 表关系分析和创建 表数据和表数据之间可以存在的关系? 一对多的关系 客户和联系人 建立关系原则: 在多的一方创建一个字段,这个字段作为外键指向一的一方的主键 ...
- HTML 有序、无序和定义列表
无序列表 <ul> <li>咖啡</li> <li>茶</li> <li>牛奶</li> </ul> 咖 ...