ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真 加载yolo检测识别标记物体

目录总览一，项目代码下载二，ros下实现darknet_ros(YOLO V3)检测2.1 编译整个项目2.2 下载模型2.3运行代码三，在gazebo中搭建小车及摄像头3.1 最终结果预览3.2 搭建小车的模型3.2.1xacro声明及常量定义3.2.2 惯性矩阵3.2.3 xacro零部件定义3.2.4 传动系统3.2.5 添加Gazebo控制器插件3.3，小车摄像头3.4 小车和摄像头拼接3.5 launch文件3.5.1代码3.5.2 运行launch3.5.3 使用rqt查看摄像头内容3.5.4 小车摄像头与yolo对接方法四，加载YOLO，让小车通过darknet_ros识别检测标记物体五，键盘控制小车的移动

目录总览

小车yolo机械臂（一）ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真 加载yolo检测识别标记物体

小车yolo机械臂（二）机械臂仿真 ros下从xacro模型文件搭建Moveit!+Gazebo仿真系统

小车yolo机械臂（三）ROS消息订阅监听 rospy.Subscriber 订阅监听yolo python实现订阅/darknet_ros/bounding_boxes topic

小车yolo机械臂（四）python ros 和darknet_ros 使用launch文件启动脚本

小车yolo机械臂（五）让小车在命令下运动起来 rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist

小车yolo机械臂（六）ros gazebo 小车摄像头根据darknet_ros中yolo目标检测的信息进行自主运动

小车yolo机械臂（七）小车与机械臂融合，并控制机械臂运动 gazebo control

小车yolo机械臂（八）ros小车和机械臂gazebo仿真，机械臂根据darknet_ros中yolo检测结果来自动运动 python实现

一，项目代码下载

需要用到的代码我已经上传到github上面，有两个包，第一个是darknet_ros（用于yolo的目标检测），第二个是mrobot_gazebo（在ros下小车的仿真）。

下载地址：github项目

我们先看看整体的一个目录架构：

二，ros下实现darknet_ros(YOLO V3)检测

首先，我们先实现ROS下darknet_ros(YOLO V3)检测。

参考博客：ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测

2.1 编译整个项目

在github讲darknet_ros下载在src目录后，在ROS工作空间目录下打开终端

然后执行命令：

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

此时会开始编译整个项目，编译完成后会检查{catkin_ws}/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights文件下有没有yolov2-tiny.weights和yolov3.weights两个模型文件，默认下载好的代码里面为了节省体积是不带这两个模型文件的。因此编译之后会自动开始下载模型文件，此时又是一段漫长的等待时间。

如果刚好你之前已经下载好了模型文件，那就好了，在开始编译之前就把模型文件拷贝到上述文件夹下，就不会再次下载了。

2.2 下载模型

建议提前下载模型文件：

下载链接：

/media/files/yolov2.weights

/media/files/yolov2-tiny.weights

/media/files/yolov3.weights

/media/files/yolov3-tiny.weights

其它方法的参考博客：

关于yolov3.weights文件下载地址的分享

2.3运行代码

图像话题发布

因为darknet_ros会直接订阅指定的图像话题名，然后对图像进行检测，绘制检测框，并发布相应的检测话题，因此首先需要找一个能够发布图像话题的ROS包，这里推荐使用ROS官方提供的usb_cam驱动包，可以直接将电脑自带摄像头或连接电脑的USB摄像头采集的图像发布为ROS图像话题。

下载摄像头驱动：

sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

然后发布摄像头图像话题：

roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

如果顺利的话应该可以看到实际的图像显示界面。

2. 运行darknet_ros

然后执行darknet_ros进行检测，在运行检测之前需要更改一下配置文件，使得darknet_ros订阅的话题与usb_cam发布的图片话题对应。

打开darknet_ros/config/ros.yaml文件，找到：

将camera_reading中的topic修改为上图所示，即：

subscribers:camera_reading:topic: /usb_cam/image_rawqueue_size: 1

这里的topic: /usb_cam/image_raw是ros的电脑前置摄像头的topic，通过这个topic，yolo就可以拿到前置摄像头的图像。

回到darknet的工作空间根目录，执行：

source devel/setup.bashroslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

注意，在运行上面的命令时，roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch这个命令也是在运行的哦。

这样就看到检测结果了，等后面把gazebo的小车和车上的摄像头做好了，再将 camera_reading: topic: /usb_cam/image_raw 改为仿真摄像头的topic。

三，在gazebo中搭建小车及摄像头

3.1 最终结果预览

接下来，我们就将在gazebo中搭建小车及摄像头。

先看看最终效果：

现在catkin_ws/src目录下打开终端，执行命令：

roslaunch mrobot_gazebo my_gazebo3.launch

可以看到：

3.2 搭建小车的模型

先搭建小车的模型：my_gazebo_robot_car.urdf.xacro

该模型是采用xcrao，是优化后的URDF模型，是一种精简化、可复用、模块化的描述形式。

3.2.1xacro声明及常量定义

xacro是URDF的升级版,模型文件的后缀名由.urdf变为.xacro,而

且在模型标签中需要加入xacro的声明:

<?xml version="1.0"?><robot name="mrobot" xmlns:xacro="/wiki/xacro">

定义所需要的颜色，小车身上的颜色：

<!-- Defining the colors used in this robot --><material name="Black"><color rgba="0 0 0 1"/></material><material name="White"><color rgba="1 1 1 1"/></material><material name="Blue"><color rgba="0 0 1 1"/></material><material name="Red"><color rgba="1 0 0 1"/></material>

常量定义

这里是对圆周率的pi进行定义：

<!--All units in m-kg-s-radians unit system --><xacro:property name="M_PI" value="3.1415926535897931" />

这一部分是对小车身上的零部件的常量定义

<!-- Main body length, width, height and mass <xacro:property name="base_mass" value="0.5" /> --><xacro:property name="base_link_length_up" value="0.005"/><xacro:property name="base_link_radius" value="0.13"/><!-- Main body length, width, height and mass --><xacro:property name="base_link_mass" value="0.5" /> <xacro:property name="base_link_width" value="0.25"/><xacro:property name="base_link_length" value="0.28"/><xacro:property name="base_link_hight" value="0.005"/>

3.2.2 惯性矩阵

接下来就是惯性矩阵，这个知识点数学难度很高，建议知道结果就行，想要深入了解，有一篇博客和一套视频可以去观看：

这篇博客是在结果上的总结：机器人的惯性、视觉、碰撞特征计算与表示

这个是b站上的系统课程，看完后会对惯性矩阵有原理性的认识：理论力学

下面三个惯性矩阵的定义，其中包含球体惯性矩阵，立方体惯性矩阵，圆柱体惯性矩阵

<!-- Macro for inertia matrix --><xacro:macro name="sphere_inertial_matrix" params="m r"><inertial><mass value="${m}" /><inertia ixx="${2*m*r*r/5}" ixy="0" ixz="0"iyy="${2*m*r*r/5}" iyz="0" izz="${2*m*r*r/5}" /></inertial></xacro:macro><xacro:macro name="cylinder_inertial_matrix" params="m r h"><inertial><mass value="${m}" /><inertia ixx="${m*(3*r*r+h*h)/12}" ixy = "0" ixz = "0"iyy="${m*(3*r*r+h*h)/12}" iyz = "0"izz="${m*r*r/2}" /> </inertial></xacro:macro><xacro:macro name="box_inertial_matrix" params="m w h d"><inertial><mass value="${m}" /><inertia ixx="${m*(h*h+d*d)/12}" ixy = "0" ixz = "0"iyy="${m*(w*w+d*d)/12}" iyz = "0"izz="${m*(w*w+h*h)/12}" /> </inertial></xacro:macro>

对这些惯性矩阵的使用如下：

<sphere_inertial_matrix m="${caster_mass}" r="${caster_radius}" /><cylinder_inertial_matrix m="${wheel_mass}" r="${wheel_radius}" h="${wheel_height}" /><box_inertial_matrix m="0.1" w="${base_link_width}" h="${base_link_hight}" d="${base_link_length}" />

3.2.3 xacro零部件定义

接下来是对小车每个零部件的宏定义（就不一一罗列了）

<!-- Macro for wheel joint --><xacro:macro name="wheel" params="lr translateY"><!-- lr: left, right --><link name="wheel_${lr}_link"><visual><origin xyz="0 0 0" rpy="${M_PI/2} 0 0 " /> <geometry><cylinder length="${wheel_height}" radius="${wheel_radius}" /></geometry><material name="Black" /></visual><collision><origin xyz="0 0 0" rpy="${M_PI/2} 0 0 " /><geometry><cylinder length="${wheel_height}" radius="${wheel_radius}" /></geometry></collision><cylinder_inertial_matrix m="${wheel_mass}" r="${wheel_radius}" h="${wheel_height}" /></link><gazebo reference="wheel_${lr}_link"><material>Gazebo/Black</material></gazebo><joint name="base_to_wheel_${lr}_joint" type="continuous"><parent link="base_link"/><child link="wheel_${lr}_link"/><origin xyz="${motor_x} ${translateY * base_link_radius} 0" rpy="0 0 0" /> <axis xyz="0 1 0" rpy="0 0" /></joint><!-- Transmission is important to link the joints and the controller --><transmission name="wheel_${lr}_joint_trans"><type>transmission_interface/SimpleTransmission</type><joint name="base_to_wheel_${lr}_joint" /><actuator name="wheel_${lr}_joint_motor"><hardwareInterface>VelocityJointInterface</hardwareInterface><mechanicalReduction>1</mechanicalReduction></actuator></transmission></xacro:macro>

注意，上面的代码中出现了：

<gazebo reference="wheel_${lr}_link"><material>Gazebo/Black</material></gazebo>

这个是对小车颜色的再定义，因为在gazebo仿真中，小车的颜色只能通过该定义来完成，这是rviz和gazebo不兼容的一个地方，需要注意。

3.2.4 传动系统

传动系统(Transmission)可以将机器人的关节指令转换成执行器的控制信号。机器人每个需要运动的关节都需要配置相应的传动系统,可以在机器人的URDF模型文件中按照以下方法配置:

<!-- Transmission is important to link the joints and the controller --><transmission name="wheel_${lr}_joint_trans"><type>transmission_interface/SimpleTransmission</type><joint name="base_to_wheel_${lr}_joint" /><actuator name="wheel_${lr}_joint_motor"><hardwareInterface>VelocityJointInterface</hardwareInterface><mechanicalReduction>1</mechanicalReduction></actuator></transmission>

3.2.5 添加Gazebo控制器插件

Gazebo插件可以根据插件的作用范围应用到URDF模型的<robot>、<link>、<joint>上,需要使用<gazebo>标签作为封装。

(1)为<robot>元素添加插件

为<robot>元素添加Gazebo插件的方式如下:

<gazebo><plugin name="unique_name" filename="plugin_name.so">... plugin parameters ...</plugin></gazebo>

与其他的<gazebo>元素相同,如果<gazebo>元素中没有设置reference="x"属性,则默认应用于<robot>标签。

(2)为<link>、<joint>标签添加插件

如果需要为<link>、<joint>标签添加插件,则需要设置<gazebo>标签中的reference="x"属性:

<gazebo reference="your_link_name"><plugin name=" unique_name " filename="plugin_name.so">... plugin parameters ...</plugin></gazebo>

至于Gazebo目前支持的插件种类,可以查看ROS默认安装路径下的/opt/ros/kinetic/lib文件夹,所有插件都是以libgazeboXXX.so的形式命名的。

Gazebo已经提供了一个用于差速控制的插件

libgazebo_ros_diff_drive.so,可以将其应用到现有的机器人模型上。在mrobot_gazebo/urdf/mrobot_body.urdf.xacro文件中添加如下插件声明（即小车的插件）:

<!-- controller --><gazebo><plugin name="differential_drive_controller" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so"><rosDebugLevel>Debug</rosDebugLevel><publishWheelTF>true</publishWheelTF><robotNamespace>/</robotNamespace><publishTf>1</publishTf><publishWheelJointState>true</publishWheelJointState><alwaysOn>true</alwaysOn><updateRate>100.0</updateRate><legacyMode>true</legacyMode><leftJoint>base_to_wheel_left_joint</leftJoint><rightJoint>base_to_wheel_right_joint</rightJoint><wheelSeparation>${base_link_radius*2}</wheelSeparation><wheelDiameter>${2*wheel_radius}</wheelDiameter><broadcastTF>1</broadcastTF><wheelTorque>30</wheelTorque><wheelAcceleration>1.8</wheelAcceleration><commandTopic>cmd_vel</commandTopic><odometryFrame>odom</odometryFrame> <odometryTopic>odom</odometryTopic> <robotBaseFrame>base_footprint</robotBaseFrame></plugin></gazebo>

在加载差速控制器插件的过程中,需要配置一系列参数,其中比较关键的参数如下。

<robotNamespace>:机器人的命名空间,插件所有数据的发布、订阅都在该命名空间下。

<leftJoint>和<rightJoint>:左右轮转动的关节joint,控制器插件最终需要控制这两个joint转动。

<wheelSeparation>和<wheelDiameter>:这是机器人模型的相关尺

寸,在计算差速参数时需要用到。

<wheelAcceleration>:车轮转动的加速度。

<commandTopic>:控制器订阅的速度控制指令,ROS中一般都命名为cmd_vel,生成全局命名时需要结合<robotNamespace>中设置的命名空间。

<odometryFrame>:里程计数据的参考坐标系,ROS中一般都命名为odom。

3.3，小车摄像头

小车模型搭建好了，下一个就是为小车添加一个摄像头，文件中的模型为：camera.xacro

为摄像头模型添加Gazebo插件

类似于小车模型中的差速控制器插件,传感器的Gazebo插件也需要在URDF模型中配置。

在camera.xacro的相关<gazebo>标签有两个，一个是颜色，一个是摄像头插件。

颜色<gazebo>代码如下：

<gazebo reference="${prefix}_link"><material>Gazebo/Black</material></gazebo>

这个颜色相关的<gazebo>标签用来设置摄像头模型在Gazebo中的material,

与小车模型的配置相似,只需要设置颜色参数。

摄像头插件代码如下：

<gazebo reference="${prefix}_link"><sensor type="camera" name="camera_node"><update_rate>30.0</update_rate><camera name="head"><horizontal_fov>1.3962634</horizontal_fov><image><width>1280</width><height>720</height><format>R8G8B8</format></image><clip><near>0.02</near><far>300</far></clip><noise><type>gaussian</type><mean>0.0</mean><stddev>0.007</stddev></noise></camera><plugin name="gazebo_camera" filename="libgazebo_ros_camera.so"><alwaysOn>true</alwaysOn><updateRate>0.0</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>

重点是这个第二个设置摄像头插件的<gazebo>标签。在加载传感器插件时,需要使用<sensor>标签来包含传感器的各种属性。例如现在使用的是摄像头传感器,需要设置type为camera,传感器的命名(name)可以自由设置;然后使用<camera>标签具体描述摄像头的参数,包括分辨率、编码格式、图像范围、噪音参数等;最后需要使用<plugin>标签加载摄像头的插件libgazebo_ros_camera.so,同时设置插件的参数,包括命名空间、发布图像的话题、参考坐标系等。

3.4 小车和摄像头拼接

现在我们已经有了两个模型，一个是小车，一个是摄像头，现在讲两者组合在一起。

文件：my_gazebo_robot_All.urdf.xacro 就是将小车和摄像头组合在一起，代码如下：

<?xml version="1.0"?><robot name="mrobot" xmlns:xacro="/wiki/xacro"><!--car--><xacro:include filename="$(find mrobot_gazebo)/urdf/my_gazebo_robot_car.urdf.xacro" /><xacro:include filename="$(find mrobot_gazebo)/urdf/camera.xacro" /><xacro:property name="camera_offset_x" value="0" /><xacro:property name="camera_offset_y" value="0" /><xacro:property name="camera_offset_z" value="0.02" /><!-- Body of mrobot, with plates, standoffs --><mrobot_body/><!-- Attach the Kinect --><joint name="camera_joint" type="fixed"><origin xyz="${camera_offset_x} ${camera_offset_y} ${camera_offset_z}" rpy="0 0 0" /><parent link="plate_1_link"/><child link="camera_link"/></joint><xacro:usb_camera prefix="camera"/></robot>

3.5 launch文件

3.5.1代码

最后我们写一个launch文件，名为：my_gazebo3.launch

<launch><!-- 设置launch文件的参数 --><arg name="world_name" value="$(find mrobot_gazebo)/worlds/playground.world"/><arg name="paused" default="false"/><arg name="use_sim_time" default="true"/><arg name="gui" default="true"/><arg name="headless" default="false"/><arg name="debug" default="false"/><!-- 运行gazebo仿真环境 --><include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch"><arg name="world_name" value="$(arg world_name)" /><arg name="debug" value="$(arg debug)" /><arg name="gui" value="$(arg gui)" /><arg name="paused" value="$(arg paused)"/><arg name="use_sim_time" value="$(arg use_sim_time)"/><arg name="headless" value="$(arg headless)"/></include><!-- 加载机器人模型描述参数 --><param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find mrobot_gazebo)/urdf/my_gazebo_robot_All.urdf.xacro'" /> \<!-- 运行joint_state_publisher节点，发布机器人的关节状态 --><node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" ></node> <!-- 运行robot_state_publisher节点，发布tf --><node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" output="screen" ><param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" /></node><!-- 在gazebo中加载机器人模型--><node name="urdf_spawner" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" respawn="false" output="screen"args="-urdf -model mrobot -param robot_description"/> </launch>

3.5.2 运行launch

在目录catkin_ws/src处启动终端，输入命令：

roslaunch mrobot_gazebo my_gazebo3.launch

gazebo仿真出现，可以看到下面的结果：

模型里有两个人和几个罐头，是我新添加的。

3.5.3 使用rqt查看摄像头内容

接着，我们使用rqt工具查看当前小车眼前的世界:

rqt_image_view

3.5.4 小车摄像头与yolo对接方法

有个地方需要注意，rqt工具中，我们可以看到

上图有个/camera/image_raw，这个就是小车身上摄像头的topic，在接下来的darknet_ros中，我们就要将darknet_ros/config/ros.yaml中的：

subscribers:camera_reading:topic: /usb_cam/image_rawqueue_size: 1

改为：

subscribers:camera_reading:topic: /camera/image_rawqueue_size: 1

四，加载YOLO，让小车通过darknet_ros识别检测标记物体

加载YOLO，让小车通过darknet_ros识别检测标记物体

在将darknet_ros/config/ros.yaml中的camera_reading:的topic改为 /camera/image_raw后，我们直接启动yolo：

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch

检测小车摄像头看到的物体是什么

检测结果：

五，键盘控制小车的移动

小车模型中已经加入了libgazebo_ros_diff_drive.so插件,可以使用差速控制器实现机器人运动。查看系统当前的话题列表

可以看到,Gazebo仿真中已经开始订阅cmd_vel话题了。接下来可以运行键盘控制节点,发布该话题的速度控制消息,小车就会在Gazebo中开始运动了。

roslaunch mrobot_teleop mrobot_teleop.launch

第一次执行一般会遇到这样的问题：

ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311

ERROR: cannot launch node of type [mrobot_teleop/mrobot_teleop.py]: can’t locate node [mrobot_teleop.py] in package [mrobot_teleop]

No processes to monitor

shutting down processing monitor…

… shutting down processing monitor complete

问题原因

mrobot_teleop/mrobot_teleop.py文件没有执行权限

解决方法：

chmod +x mrobot_teleop.py

重新运行：

roslaunch mrobot_teleop mrobot_teleop.launch

小车yolo机械臂（一）ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真 加载yolo检测识别标记物体