• 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
    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/

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