Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的阿克曼小车多车跟随的实验报告
2023-05-18
0
0
0笔记来源于：实验
Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的阿克曼小车多车跟随
实现四辆车的多车跟随
Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的阿克曼小车多车跟随
王宠迪 520021910668 周四班级（1503-21）
1.
实验目的：实现Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的多辆阿克曼小车互相自动跟随
2.
实验原理：
（1）跟车的实现：与之前的实验不同，采用了raceworld-master/launch文件夹中的multicars.launch对应的环境。该launch文件定义了deepracer1~deepracer4四个组，分别对应四辆阿克曼小车，每辆车对应的组下分别加载六个控制四轮速度、转角的控制器，定义及消息发布、订阅原理与之前实验完全相同。跟车程序由multi_follow1.launch实现，其中调用的main_master.cpp文件定义了主题为/status的发布者，发布头车和跟随车的名字；lane_master.py文件定义了lane节点，并订阅头车左摄像头图像信息，经处理后控制头车巡线，原理同之前的巡线实验；pure_master.cpp订阅了四辆车的ground_truth信息，获取其速度和转角，并订阅头车、跟随车名字信息，从而实现后车跟随。
（2）图像处理：由lane_master.py文件中的cv2相关图像处理函数实现
3.
实验步骤及结果：
（1）打开虚拟环境，进入aliyun_demo工作空间，终端启动roscore和multicars场景，可见与之前使用的raceworld场景不同，该场景中出现了四辆相同的阿克曼小车；
we_ui_refresh
（2）在侧面菜单的Scene一栏中关闭场景阴影，便于后车图像处理；
we_ui_refresh
（3）新建终端，输入roslaunch raceworld_master multi_follow1.launch命令（注意此处实验手册的命令有误，第二个参数是raceworld_master而非raceworld，对应不同的工作环境），即可在Gazebo中看到多车跟随、头车左摄像头和图像处理后的结果。
we_ui_refresh
we_ui_refresh
we_ui_refresh
上一篇
实验名称：Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的阿克曼小车多车跟随
实验目的：尝试实现Gazebo环境下基于ROS和OpenCV的阿克曼小车多车跟随，并理解其原理。
实验原理：
跟车程序使用的是multicars场景，由multicars.launch文件启动。找到/root/aliyun_demo/src/raceworld-master/launch文件夹中的multicars.launch文件并打开。
<node name="controller_manager" pkg="controller_manager" type="spawner" respawn="false" output="screen" args="left_rear_wheel_velocity_controller right_rear_wheel_velocity_controller
left_front_wheel_velocity_controller right_front_wheel_velocity_controller
left_steering_hinge_position_controller right_steering_hinge_position_controller
joint_state_controller" />
在launch文件内加载了deepracer1到deepracer4四个组，每个组加载多个控制器，其中各个组中的left_rear_wheel_velocity_controller,right_rear_wheel_velocity_controller,left_front_wheel_velocity_controller, right_front_wheel_velocity_controller,left_steering_hinge_position_controller和right_steering_hinge_position_controller接收ROS消息，分别控制了左右后轮速度，左右前轮速度和转向角度。
在加载控制器代码的下面，还加载了一个名为ser...
下一篇
周四班级 1503-21 黄子易 520021910158
启动终端，打开multicars场景，场景状态如下：
关闭场景阴影，启动多车跟随程序，四辆车开始跟随运动，运行情况如下：
由头车camera得到的原始图像如下：
该图像经过高斯滤波，HSV图像转换，腐蚀，二值图转换，视角转换，灰度值处理等一系列操作后，绘制出的目标点，车道线，滑动窗口图如下：
评论