当前位置: 首页 > news >正文

Gazebo插件相机传感器(可订阅/camera/image_raw话题)

        在仿真环境中使用相机传感器,通常需要结合Gazebo插件来实现。Gazebo是一个功能强大的机器人仿真工具,支持多种传感器模型,包括相机。下面是如何在Gazebo中使用相机传感器的详细步骤。

1. 修改Xacro文件以包含Gazebo插件

首先,修改camera_sensor.xacro文件,添加Gazebo插件以启用相机传感器功能。

<?xml version="1.0"?>
<robot xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro"><!-- Camera Sensor --><xacro:macro name="camera_sensor" params="parent xyz rpy"><link name="camera_link"><visual><geometry><box size="0.03 0.03 0.03"/></geometry><material name="black"><color rgba="0 0 0 1"/></material></visual><collision><geometry><box size="0.03 0.03 0.03"/></geometry></collision><inertial><mass value="0.2"/><inertia ixx="0.001" ixy="0" ixz="0" iyy="0.001" iyz="0" izz="0.001"/></inertial></link><joint name="camera_joint" type="fixed"><parent link="${parent}"/><child link="camera_link"/><origin xyz="${xyz}" rpy="${rpy}"/></joint><!-- Gazebo Camera Plugin --><gazebo reference="camera_link"><sensor type="camera" name="camera_sensor"><update_rate>30.0</update_rate><camera name="camera"><horizontal_fov>1.047</horizontal_fov><image><width>640</width><height>480</height><format>R8G8B8</format></image><clip><near>0.1</near><far>100</far></clip></camera><plugin name="camera_controller" filename="libgazebo_ros_camera.so"><alwaysOn>true</alwaysOn><updateRate>30.0</updateRate><cameraName>camera</cameraName><imageTopicName>image_raw</imageTopicName><cameraInfoTopicName>camera_info</cameraInfoTopicName><frameName>camera_link</frameName><hackBaseline>0.07</hackBaseline><distortionK1>0.0</distortionK1><distortionK2>0.0</distortionK2><distortionK3>0.0</distortionK3><distortionT1>0.0</distortionT1><distortionT2>0.0</distortionT2></plugin></sensor></gazebo></xacro:macro></robot>

2. 在机器人URDF中使用相机传感器宏

在你的机器人URDF文件中,使用camera_sensor宏来添加相机传感器。

<?xml version="1.0"?>
<robot xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro" name="my_robot"><!-- Include the camera sensor xacro file --><xacro:include filename="$(find your_package_name)/urdf/camera_sensor.xacro"/><!-- Base Link --><link name="base_link"/><!-- Add the camera sensor to the robot --><xacro:camera_sensor parent="base_link" xyz="0.1 0 0.2" rpy="0 0 0"/></robot>

3. 启动Gazebo仿真

确保你已经安装了Gazebo和相关的ROS包。然后,使用以下命令启动Gazebo并加载你的机器人模型。

roslaunch your_package_name gazebo.launch

4. 查看相机图像

在Gazebo中,相机传感器会自动发布图像到ROS主题。你可以使用rqt_image_view工具查看相机图像。

rosrun rqt_image_view rqt_image_view

rqt_image_view中选择/camera/image_raw主题,即可查看相机捕获的图像。

        在 Gazebo 和 ROS 的集成中,<cameraName><imageTopicName><cameraInfoTopicName>, 和 <frameName> 这些参数用于配置摄像头传感器的发布和设置。以下是对这些参数的具体解释:

<cameraName>camera</cameraName>

  • 用途
    • cameraName 参数指定了摄像头的名称。这个名称通常用于标识摄像头传感器在 Gazebo 中的实例。它可以帮助你在 Gazebo 中识别和管理不同的摄像头传感器。
    • 在 ROS 中,这个名称可能用于生成相关的 ROS 节点和话题名称,但它主要是一个标识符。

<imageTopicName>image_raw</imageTopicName>

  • 用途
    • imageTopicName 参数指定了摄像头图像数据发布的话题名称。在这个例子中,话题名称为 image_raw
    • 这意味着摄像头捕获的图像数据将以 image_raw 话题发布。你可以订阅这个话题来获取摄像头的原始图像数据。

<cameraInfoTopicName>camera_info</cameraInfoTopicName>

  • 用途
    • cameraInfoTopicName 参数指定了摄像头信息发布的话题名称。在这个例子中,话题名称为 camera_info
    • 这个话题发布的是摄像头的内参信息(如焦距、中心点、畸变系数等),通常用于图像处理和计算机视觉算法。
    • 例如,在使用 OpenCV 或 ROS 的图像处理库(如 image_proc)时,需要这个信息来进行图像校正和处理。

<frameName>camera_link</frameName>

  • 用途
    • frameName 参数指定了摄像头数据的参考坐标系。在这个例子中,坐标系名称为 camera_link
    • 这意味着摄像头捕获的图像数据将以 camera_link 坐标系为参考系。这对于坐标系转换和数据对齐非常重要。

话题名称总结

  • 图像话题名称image_raw

    • 发布的内容:摄像头捕获的原始图像数据。
    • 数据类型:通常是 sensor_msgs/Image 或 sensor_msgs/CompressedImage
  • 摄像头信息话题名称camera_info

    • 发布的内容:摄像头的内参信息(如焦距、中心点、畸变系数等)。
    • 数据类型:sensor_msgs/CameraInfo

示例配置

假设你在 Gazebo 中配置了一个摄像头传感器,如下所示:

<gazebo reference="camera_link"><sensor type="camera" name="camera"><update_rate>30.0</update_rate><cameraName>camera</cameraName><imageTopicName>image_raw</imageTopicName><cameraInfoTopicName>camera_info</cameraInfoTopicName><frameName>camera_link</frameName><plugin name="camera_controller" filename="libgazebo_ros_camera.so"><alwaysOn>true</alwaysOn><updateRate>30.0</updateRate><cameraName>camera</cameraName><imageTopicName>/camera/image_raw</imageTopicName><cameraInfoTopicName>/camera/camera_info</cameraInfoTopicName><frameName>camera_link</frameName></plugin></sensor>
</gazebo>

总结

  • <cameraName>:用于标识摄像头传感器。
  • <imageTopicName>:指定摄像头图像数据发布的话题名称。
  • <cameraInfoTopicName>:指定摄像头信息发布的话题名称。
  • <frameName>:指定摄像头数据的参考坐标系。

这些参数确保摄像头数据在正确的坐标系中发布,并且可以通过指定的话题名称获取图像和摄像头信息,方便后续的图像处理和计算机视觉应用。

 

创建ROS节点来订阅图像话题 

创建一个新的C++文件,例如image_subscriber.cpp,并添加以下代码:

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <cv_bridge/cv_bridge.h>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>void imageCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{try{// Convert ROS Image message to OpenCV imagecv::Mat cv_image = cv_bridge::toCvShare(msg, "bgr8")->image;// Display the imagecv::imshow("Image window", cv_image);cv::waitKey(3);}catch (cv_bridge::Exception& e){ROS_ERROR("cv_bridge exception: %s", e.what());}
}int main(int argc, char** argv)
{ros::init(argc, argv, "image_subscriber");ros::NodeHandle nh;// Subscribe to the image topicros::Subscriber sub = nh.subscribe("/camera/image_raw", 1, imageCallback);ros::spin();cv::destroyAllWindows();return 0;
}

2. 编译C++节点(如果使用C++)

如果使用C++,你需要将这个节点添加到你的ROS包的CMakeLists.txt文件中。首先,确保安装了OpenCV和必要的ROS依赖项。

在你的CMakeLists.txt文件中添加以下内容:

find_package(OpenCV REQUIRED)
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTSroscppsensor_msgscv_bridge
)add_executable(image_subscriber src/image_subscriber.cpp)
target_link_libraries(image_subscriber ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})

        通过在Xacro文件中添加Gazebo相机插件,你可以在仿真环境中模拟相机传感器,并将其数据发布到ROS主题。这样,你就可以在仿真环境中使用相机数据进行各种机器人任务的开发和测试。

相关文章:

Gazebo插件相机传感器(可订阅/camera/image_raw话题)

在仿真环境中使用相机传感器&#xff0c;通常需要结合Gazebo插件来实现。Gazebo是一个功能强大的机器人仿真工具&#xff0c;支持多种传感器模型&#xff0c;包括相机。下面是如何在Gazebo中使用相机传感器的详细步骤。 1. 修改Xacro文件以包含Gazebo插件 首先&#xff0c;修…...

华三(HCL)和华为(eNSP)模拟器共存安装手册

接上章叙述&#xff0c;解决同一台PC上同时部署华三(HCL)和华为(eNSP&#xff09;模拟器。原因就是华三HCL 的老版本如v2及以下使用VirtualBox v5版本&#xff0c;可以直接和eNSP兼容Oracle VirtualBox&#xff0c;而其他版本均使用Oracle VirtualBox v6以上的版本&#xff0c;…...

信息学奥赛一本通 1448:【例题1】电路维修 | 洛谷 P4667 [BalticOI 2011 Day1] Switch the Lamp On 电路维修

【题目链接】 ybt 1448&#xff1a;【例题1】电路维修 洛谷 P4667 [BalticOI 2011 Day1] Switch the Lamp On 电路维修 【题目考点】 1. 双端队列广搜&#xff08;0-1BFS&#xff09; 【解题思路】 整个电路是由一个个的正方形的电路元件组成&#xff0c;每个正方形有四个…...

k8s删除网络组件错误

k8s集群删除calico网络组件重新部署flannel网络组件&#xff0c;再部署pod后出现报错不能分配ip地址 plugin type"calico" failed (add): error getting ClusterInformation: connection is unauthorized: Unauthorized 出现该问题是因为删除网络组件后&#xff0c;网…...

MySQL之JDBC

我们在学习完了数据库的基本操作后&#xff0c;希望和我们的Java程序建立连接&#xff0c;那么我们今天就来一探究竟JDBC是如何让Java程序与数据库建立连接的 1. 什么是JDBC JDBC&#xff08;Java Data Base Connectivity, Java数据库连接&#xff09; 是Java程序和数据库之间…...

音视频入门基础:MPEG2-TS专题(10)——PAT简介

一、引言 当某个transport packet的TS Header中的PID属性的值为0x0000时&#xff0c;该transport packet的payload为Program association table &#xff0c;即 PAT表。PAT表包含所有PMT表的目录列表&#xff0c;将program_number和PMT表的PID相关联&#xff0c;获取数据的起始…...

ElementUI:el-drawer实现在父组件区域内打开抽屉组件非全屏

我们在开发ElementUI的时候遇到抽屉组件全屏的问题&#xff0c;但是我们需要在指定div中展示出来&#xff0c;上代码&#xff1a; 1、在el-drawer中增加属性 el-drawerstyle"position: absolute"z-index"-1":append-to-body"false">// do s…...

Vue教程|搭建vue项目|Vue-CLI2.x 模板脚手架

一、项目构建环境准备 在构建Vue项目之前&#xff0c;需要搭建Node环境以及Vue-CLI脚手架&#xff0c;由于本篇文章为上一篇文章的补充&#xff0c;也是为了给大家分享更为完整的搭建vue项目方式&#xff0c;所以环境准备部分采用Vue教程&#xff5c;搭建vue项目&#xff5c;V…...

jmeter学习(7)命令行控制

jmeter -n -t E:\IOT\test2.jmx -l E:\IOT\output\output.jtl -j E:\IOT\output\jmeter.log -e -o E:\IOT\output\report IOT下创建output 文件夹&#xff0c;jmx文件名避免中文&#xff0c;再次执行output.jtl不能有数据要删除...

BGP协议路由黑洞

一、实验环境 1、分公司与运营商AS自治系统内运行IGP路由协议OSPF、RIP或静态路由&#xff0c;AS自治系统内通过IBGP路由协议建立BGP邻居关系。 2、公司AS自治系统与运营商AS自治系统间运行EBGP路由协议。 3、通过loopback建立IBGP与EBGP邻居关系&#xff0c;发挥loopback建立…...

存储结构及关系(一)

学习目标 描述数据库的逻辑结构列出段类型及其用途列出控制块空间使用的关键字获取存储结构信息 段的类型 段是数据库中占用空间的对象。它们使用数据库数据文件中的空间。介绍不同类型的段。 表 表是在数据库中存储数据的最常用方法。表段用于存储既没有集群也没有分区的表…...

玄机应急:linux入侵排查webshell查杀日志分析

目录 第一章linux:入侵排查 1.web目录存在木马&#xff0c;请找到木马的密码提交 2.服务器疑似存在不死马&#xff0c;请找到不死马的密码提交 3.不死马是通过哪个文件生成的&#xff0c;请提交文件名 4.黑客留下了木马文件&#xff0c;请找出黑客的服务器ip提交 5.黑客留…...

python爬虫安装教程

Python爬虫是用于从网站上自动抓取信息的程序。在开始之前&#xff0c;请确保您了解并遵守目标网站的服务条款&#xff0c;尊重版权法&#xff0c;并且在合理合法的范围内使用爬虫技术。 安装环境 安装Python&#xff1a;首先确保您的计算机上已经安装了Python。推荐版本为3.…...

田忌赛马五局三胜问题matlab代码

问题描述&#xff1a;在可以随机选择出场顺序的情况下&#xff0c;如果把比赛规则从三局两胜制改为五局三胜制&#xff0c;齐王胜出的概率是上升了还是下降了&#xff1f;五局三胜的赛制下&#xff0c;大家的马重新分为5个等级。前提条件仍然是齐王每种等级的马都优于田忌同等级…...

Spring循环依赖问题的解决

项目启动提示如下异常&#xff1a; The dependencies of some of the beans in the application context form a cycle 这表明在我们的应用中存在了循环依赖&#xff0c;示例&#xff1a; Bean A 中注入了Bean B依赖&#xff0c;然后 Bean B 中注入了Bean A依赖。也就是说&…...

KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测

1.数据集介绍 ETT(电变压器温度)&#xff1a;由两个小时级数据集&#xff08;ETTh&#xff09;和两个 15 分钟级数据集&#xff08;ETTm&#xff09;组成。它们中的每一个都包含 2016 年 7 月至 2018 年 7 月的七种石油和电力变压器的负载特征。 traffic(交通) &#xff1a;描…...

鸿蒙学习自由流转与分布式运行环境-价值与架构定义(1)

文章目录 价值与架构定义1、价值2、架构定义 随着个人设备数量越来越多&#xff0c;跨多个设备间的交互将成为常态。基于传统 OS 开发跨设备交互的应用程序时&#xff0c;需要解决设备发现、设备认证、设备连接、数据同步等技术难题&#xff0c;不但开发成本高&#xff0c;还存…...

【k8s深入理解之 Scheme 补充-2】理解 register.go 暴露的 AddToScheme 函数

AddToScheme 函数 AddToScheme 就是为了对外暴露&#xff0c;方便别人调用&#xff0c;将当前Group组的信息注册到其 Scheme 中&#xff0c;以便了解该 Group 组的数据结构&#xff0c;用于后续处理 项目版本用途使用场景k8s.io/apiV1注册资源某一外部版本数据结构&#xff0…...

uni-app写的微信小程序每次换账号登录时出现缓存上一个账号数据的问题

uni-app写的微信小程序每次更换另外账号登录时出现缓存上一个账号数据的问题&#xff1f; 清除缓存数据&#xff1a;在 onShow 钩子中&#xff0c;我们将 powerStations、list 和 responseRoles 的值重置为初始状态&#xff0c;以清除之前的缓存数据。重新获取数据&#xff1a…...

数据分析流程中的Lambda架构,以及数据湖基于Hadoop、Spark的实现

文章目录 一、Lambda架构1、Lambda的三层架构2、简单解释&#xff1a;3、Lambda架构的优缺点 二、数据湖基于Hadoop、Spark的实现1、架构2、数据管理&#xff08;存储层的辅助功能&#xff09; 一、Lambda架构 1、Lambda的三层架构 Batch View&#xff08;批处理视图层&#…...

Docker 离线安装指南

参考文章 1、确认操作系统类型及内核版本 Docker依赖于Linux内核的一些特性&#xff0c;不同版本的Docker对内核版本有不同要求。例如&#xff0c;Docker 17.06及之后的版本通常需要Linux内核3.10及以上版本&#xff0c;Docker17.09及更高版本对应Linux内核4.9.x及更高版本。…...

地震勘探——干扰波识别、井中地震时距曲线特点

目录 干扰波识别反射波地震勘探的干扰波 井中地震时距曲线特点 干扰波识别 有效波&#xff1a;可以用来解决所提出的地质任务的波&#xff1b;干扰波&#xff1a;所有妨碍辨认、追踪有效波的其他波。 地震勘探中&#xff0c;有效波和干扰波是相对的。例如&#xff0c;在反射波…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

docker详细操作--未完待续

docker介绍 docker官网: Docker&#xff1a;加速容器应用程序开发 harbor官网&#xff1a;Harbor - Harbor 中文 使用docker加速器: Docker镜像极速下载服务 - 毫秒镜像 是什么 Docker 是一种开源的容器化平台&#xff0c;用于将应用程序及其依赖项&#xff08;如库、运行时环…...

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载

k8s从入门到放弃之Ingress七层负载 在Kubernetes&#xff08;简称K8s&#xff09;中&#xff0c;Ingress是一个API对象&#xff0c;它允许你定义如何从集群外部访问集群内部的服务。Ingress可以提供负载均衡、SSL终结和基于名称的虚拟主机等功能。通过Ingress&#xff0c;你可…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题&#xff08;可多选&#xff09; 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘&#xff1a;专注于发现数据中…...

前端导出带有合并单元格的列表

// 导出async function exportExcel(fileName "共识调整.xlsx") {// 所有数据const exportData await getAllMainData();// 表头内容let fitstTitleList [];const secondTitleList [];allColumns.value.forEach(column > {if (!column.children) {fitstTitleL…...

蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐

P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡&#xff0c;轻快的音乐在耳边持续回荡&#xff0c;小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下&#xff0c;六一来了。 今天是六一儿童节&#xff0c;小蓝老师为了让大家在节…...

《基于Apache Flink的流处理》笔记

思维导图 1-3 章 4-7章 8-11 章 参考资料 源码&#xff1a; https://github.com/streaming-with-flink 博客 https://flink.apache.org/bloghttps://www.ververica.com/blog 聚会及会议 https://flink-forward.orghttps://www.meetup.com/topics/apache-flink https://n…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...