利用奥比中光astra mini和ar_trck_alvar在ubuntu20.04环境下实现识别二维码功能【保姆级教程】

2）检测的代码使用individualMarkersNoKinect（若想使用其他检测代码，可参考ar_track_alver包下的node文件夹），修改订阅图像数据的话题名（若不清楚相应话题名，可启动摄像头后，使用rostopic list来查看），还有实际使用的AR码大小尺寸，单位为厘米。3）rviz：在启动识别程序后，新终端中启动rviz，可根据下文订阅的话题名进行配置，保存后修改launc

神筆＆『馬良』

2122人浏览 · 2023-12-09 17:55:13

神筆＆『馬良』 · 2023-12-09 17:55:13 发布

工作环境：（1）ubuntu20.04 （2）ROS1 noetic

难点：在没有官方ar_track包和例程的情况下，使用低配置的摄像头实现二维码识别定位

1.安装astra驱动包：参考：

3D视觉AI开放平台https://vcp.developer.orbbec.com.cn/documentation?doc=doc-83

（1）官网上下载驱动OpenNI_SDK_ROS_v1.1.4_20220927_e5a9dc_Linux.zip

3D视觉AI开放平台https://vcp.developer.orbbec.com.cn/resourceCenter?defaultSelectedKeys=70

然后将包解压到任意文件夹中，记好路径

（2）准备工作：安装依赖

sudo apt install libgflags-dev ros-$ROS_DISTRO-image-geometry ros-$ROS_DISTRO-camera-info-manager\
ros-$ROS_DISTRO-image-transport ros-$ROS_DISTRO-image-publisher libgoogle-glog-dev libusb-1.0-0-dev libeigen3-dev

安装libuvc

git clone https://github.com/libuvc/libuvc.git
cd libuvc
mkdir build && cd build
cmake .. && make -j4
sudo make install
sudo ldconfig

（3）新建 ros workspace

mkdir -p ~/ros_ws/src

将 OpenNISDK_ROS_xxx.tar.gz 解压并复制到 ~/ros_ws/src
编译

cd ~/ros_ws
catkin_make

安装libusb rules

cd ~/ros_ws
source ./devel/setup.bash
roscd astra_camera
./scripts/create_udev_rules
sudo udevadm control --reload && sudo udevadm trigger

发布的时候最好 Release 编译

启动相机

在terminal 1，注意：在这一步大概率会报错。

source ./devel/setup.bash
roslaunch astra_camera astra.launc

在terminal 2

source ./devel/setup.bash
rviz

查看 topics / services/ parameters （新开一个终端）

rostopic list
rosservice list
rosparam list

如果在启动步骤有报错，新开一个窗口

运行：rqt_image_view

查看是否有图像消息，如果有，则不用管报错。

运行到这一步，/ws/src/ros_astra_camera文件夹可以作为astra mini的启动模版来使用

在rviz中的效果：打开图像消息：

2.在这一步正式开始我们的目的：实现二维码识别

先创建一个新的工作空间，创建src文件夹，将ros_astra_camera文件复制到src中，

然后，在src目录下安装ar_trck功能包：注意catkin_make要在ws目录下进行

# cd ~ 安装colcon
sudo apt install python3-colcon-common-extensions
# 在ws/src目录下
git clone https://github.com/machinekoder/ar_track_alvar.git -b noetic-devel
# colcon
colcon build
# cd ..
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

编译完后，检验是否安装成功：

在ws目录下运行source ./devel/setup.bash

在功能包中运行：

rosrun ar_track_alvar createMarker 0

如果生成了二维码，则说明安装成功！

3.最关键的一步：修改ar_track中的launch文件：

参考博客：【学习笔记】AR码（二维码）识别_ar识别-CSDN博客

以原来的默认文件pr2_indiv_no_kinect.launch为例：

<launch>
	<arg name="marker_size" default="4.4" />
	<arg name="max_new_marker_error" default="0.08" />
	<arg name="max_track_error" default="0.2" />
	<arg name="cam_image_topic" default="/wide_stereo/left/image_color" />
	<arg name="cam_info_topic" default="/wide_stereo/left/camera_info" />
	<arg name="output_frame" default="/torso_lift_link" />

	<node name="ar_track_alvar" pkg="ar_track_alvar" type="individualMarkersNoKinect" respawn="false" output="screen">
		<param name="marker_size"           type="double" value="$(arg marker_size)" />
		<param name="max_new_marker_error"  type="double" value="$(arg max_new_marker_error)" />
		<param name="max_track_error"       type="double" value="$(arg max_track_error)" />
		<param name="output_frame"          type="string" value="$(arg output_frame)" />

		<remap from="camera_image"  to="$(arg cam_image_topic)" />
		<remap from="camera_info"   to="$(arg cam_info_topic)" />
	</node>
</launch>

主要进行以下几点修改：

1）添加world与camera之间的TF坐标转换

2）检测的代码使用individualMarkersNoKinect（若想使用其他检测代码，可参考ar_track_alver包下的node文件夹），修改订阅图像数据的话题名（若不清楚相应话题名，可启动摄像头后，使用rostopic list来查看），还有实际使用的AR码大小尺寸，单位为厘米

3）rviz：在启动识别程序后，新终端中启动rviz，可根据下文订阅的话题名进行配置，保存后修改launch文件中的路径

修改完后：

<launch>
    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="world_to_cam" 
	 args="0 0 0.5 0 1.57 0 world camera_link 10" />
	<arg name="marker_size" default="4.4" />
	<arg name="max_new_marker_error" default="0.08" />
	<arg name="max_track_error" default="0.2" />
	<arg name="cam_image_topic" default="/camera/color/image_raw" />
	<arg name="cam_info_topic" default="/camera/color/camera_info" />
	<arg name="output_frame" default="/camera_link" />

	<node name="ar_track_alvar" pkg="ar_track_alvar" type="individualMarkersNoKinect" respawn="false" output="screen">
		<param name="marker_size"           type="double" value="$(arg marker_size)" />
		<param name="max_new_marker_error"  type="double" value="$(arg max_new_marker_error)" />
		<param name="max_track_error"       type="double" value="$(arg max_track_error)" />
		<param name="output_frame"          type="string" value="$(arg output_frame)" />

		<remap from="camera_image"  to="$(arg cam_image_topic)" />
		<remap from="camera_info"   to="$(arg cam_info_topic)" />
	</node>
	<node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d /home/robot/test4_ws/src/use.rviz"  />
</launch>