Wiredwisdom

This is a comprehensive autonomous mobile robot system built on the Turtlebot3 platform, integrating multiple sensors for navigation, object detection, and human-robot interaction.The system centers around a Raspberry Pi 3 as the main processing unit, connected to various sensors including a USB camera for visual input and a LiDAR sensor for spatial mapping and obstacle detection.The LiDAR provi..

1. Roscore roscore 2. Bingupexport TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch 3. usb_cameraroslaunch turtlebot3_custom usb_cam.launch 4. SLAMexport TURTLEBOT3_MODEL=burgerroslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch rosrun sensor_fusion Puppy.pyrosrun sensor_fusion yolo_visualization.py 코드 #!/usr/bin/env python3import rospyfrom sensor_msgs.msg import..

터틀봇3에서 추출된 이미지와 라이더 데이터를 PC로 옮기는 과정이 필요한데요, ROS 에서 이를 자체적으로 지원하고데이터를 TOPIC 계층으로 분류하여 줍니다. 이 계층에서 다시 데이터를 수집하여 퓨전에 대한 코드를 수행해야 하는데이를 전반적으로 연계하기 위해서는 ROS 에 따로 패키지를 설정해야 합니다.그리고 그 패키지 안에 메인 코드를 삽입하고 실행하면 되는 것이지요. 해당 라이다 센서는 2차원 센서, 즉 정적인 상태에서는 1차원의 점 포인트만 센싱가능하기 때문에이미지에 깊이 데이터를 퓨전하기 위해서는 이미지의 특정 Row 열 하나를 캠의 화각에 맞추어 라이다의 센서 정보를 마스킹 하고, 분배시키는 작업이 필요하게 됩니다. 초기에는 라이데 센서의 정면을 좌우로 `+_45` 를 유효 데이터로 ..

def __init__(self): rospy.init_node('camera_lidar_fusion', anonymous=True) # Initialize subscribers and publishers self.bridge = CvBridge() self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) self.pc_sub = rospy.Subscriber("/camera/depth/points", PointCloud2, self.pc_callback) self.fusion_pub = rospy.Publisher("/fus..

cd ~/catkin_wscatkin_makesource devel/setup.bash 라즈베리파이에서 카메라 이미지와 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 퓨전하여 시각화하려면,ROS를 사용하여 두 데이터를 동기화하고, 이를 하나의 이미지로 변환하여 시각화하는 방법이 필요. 이는 ROS 노드를 사용하여 카메라 이미지와 포인트 클라우드 데이터를 동시에 구독하고,실시간으로 퓨전된 이미지를 생성하여 시각화하는 것을 의미. ROS 환경 설정먼저, ROS 패키지와 필요한 의존성을 설치합니다. 새 ROS 패키지 생성:bash cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg camera_lidar_fusion rospy sensor_msgs cv_bridge image_transport 코드 저장..

PCL ROS 패키지 pcl_ros: 1.) PCL(Point Cloud Library)의 ROS 래퍼2.) 포인트 클라우드 처리, 필터링, 세그멘테이션 등 다양한 기능을 제공3.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-pcl-ros laser_geometry: 1.) 2D 레이저 스캔 데이터를 3D 포인트 클라우드로 변환2.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-laser-geometry pointcloud_to_laserscan: 1.) 3D 포인트 클라우드를 2D 레이저 스캔으로 변환2.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-pointcloud-to-laserscan depth_image_proc: 1.) 뎁스 이미..

빨간색 (Red): X축초록색 (Green): Y축파란색 (Blue): Z축 X축: 로봇의 전진 방향Y축: 로봇의 왼쪽 방향Z축: 로봇의 위쪽 방향 (수직 상방) TF (Transform) 시스템TF는 이런 여러 좌표계 사이의 관계를 관리합니다.예를 들어, LiDAR가 로봇의 앞쪽 10cm, 위쪽 5cm에 있다면, 이 정보를 TF에 저장한다. 좌표계 관계 확인하기rosrun tf view_frames 이 명령어는 모든 좌표계의 관계를 보여주는 그림을 만든다.다음 명령어로 두 좌표계 사이의 관계를 볼 수 있다. rosrun tf tf_echo base_link laser 'base_link'에서 'laser'까지의 변환 RViz에서 시각적으로 확인RViz를 실행 : rosrun rviz rviz왼쪽 패..

1. 포인트 클라우드 데이터 및 이미지 수집 - 포인트 클라우드 데이터 수집SLAM 시스템에서 생성된 포인트 클라우드 데이터를 ROS 토픽을 통해 수집한ㄷ.예를 들어, PointCloud2 메시지 형태로 제공될 수 있습니다. 보통 /points, /cloud 등의 토픽을 사용한다. - USB 카메라 이미지 수집USB 카메라에서 촬영된 실시간 이미지 데이터를 ROS 이미지 토픽을 통해 수집.예를 들어, /camera/image_raw 토픽에서 데이터를 받을 수 있다. 2. 퓨전 알고리즘 구현Depth 이미지 생성포인트 클라우드 데이터를 이용하여 Depth 이미지를 생성.depth_image_proc 패키지의 pointcloud_to_depth_image 노드를 사용하면 포인트 클라우드 데이터에서 Depth..