本文通过使用myCobot机械臂进行QR码视觉追踪的实践案例分析,介绍如何将 python 文件导入到 ROS 系统中。
一、引言
在过去的项目中,我主要使用 Python 独立实现各种功能。然而,随着机器人操作系统 (ROS) 的日益普及,我逐渐意识到将这些项目集成到 ROS 中的众多优势。ROS 提供的仿真环境不仅可以提高效率,还可以为项目测试提供安全且可扩展的平台。因此,在本文中,我将分享将基于 Python 的机械臂二维码跟踪系统引入 ROS 并在仿真环境中运行该项目的过程。
二、项目准备
1、硬件组件
M5Stack ESP32 基础核心物联网开发套件
Elephant Robotics myCobot-6 DOF 协作机器人
Raspberry Pi 4 B 型
2、软件应用程序和在线服务
ROS 机器人操作系统
3、手动工具和制造机
大象机器人 myCobot 280 M5Stack 2023
4、环境设置
对于本项目,建议使用以下开发环境和依赖版本:
● 操作系统:Ubuntu 20.04 LTS
● ROS 版本:Noetic
● Python 版本:Python 3.8 或更高版本
● 库版本要求:pymycobot 3.6 或更高版本
安装关键依赖项
在终端中运行以下命令以安装必要的 Python 库。
pip install stag-python pip install opencv-python pip install scipy pip install numpy pip install pymycobo
mkdir -p ~/catkin_ws/src
2. 进入 workspace 目录并初始化:
cd ~/catkin_ws catkin_make
3. 设置环境变量以确保 ROS 可以找到工作区
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc source~/.bashrc
提示:此配置将在每次打开新终端时自动加载工作区设置。
创建 ROS 包
1. 在 src 目录中,创建一个名为 qr_tracking 的新 ROS 包,其中包含所需的依赖项(例如 rospy 和 std_msgs):
cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg qr_tracking rospy std_msgs
2.验证包创建。qr_tracking 目录应包含标准的 ROS 包结构,包括 CMakeLists.txt 和 package.xml 文件。
3. 更新依赖项:打开 package.xml 文件并确保包含以下依赖项:
mycobot_280 0.3.0 The mycobot 280 package ZhangLijun ZhangLijun B SD https://github.com/elephantrobotics/mycobot_ros catkin roscpp rospy std_msgs actionlib mycobot_description mycobot_communication mycobot_communication mycobot_description roscpp rospy std_msgs actionlib joint_state_publisher joint_state_publisher_gui robot_state_publisher xacro joy rviz controller_manager python-tk mycobot_description mycobot_communication
4. 重新构建工作区以应用 ROS 包配置更新:
cd ~/catkin_ws catkin_make
cd ~/catkin_ws/src/qr_tracking mkdir scripts
将你的 Python 文件(比如 'camera_detect.py'、'uvc_camera.py'、'marker_utils.py' 等)移动到这个 'scripts' 目录:
mv /path/to/camera_detect.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/ mv /path/to/uvc_camera.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/ mv /path/to/marker_utils.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/
import rospy from std_msgs.msg import String
rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True)3. 定义 Topic 发布者/订阅者 根据要求,定义发布者或订阅者。例如,要发布 QR 码 检测结果:
pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10) rate = rospy.Rate(10) # 10 Hz
然后,您可以设置一个函数来检测 QR 码并发布结果。例如:
# Assuming there is a function to detect QR codes def detect_qr_code(): while not rospy.is_shutdown(): # Detection logic here detection_result = "QR code detected" # This is the detection result rospy.loginfo(detection_result) pub.publish(detection_result) rate.sleep()代码示例
#!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import String def detect_qr_code(): pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10) rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True) rate = rospy.Rate(10) # 10 Hz while not rospy.is_shutdown(): # Replace with actual detection logic detection_result = "QR code detected" # Simulated detection result rospy.loginfo(detection_result) pub.publish(detection_result) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: detect_qr_code() except rospy.ROSInterruptException: pass> 注意:通过运行 'chmod x ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/*.py' 确保 Python 文件是可执行的。 配置 'CMakeLists.txt' 文件
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) project(mycobot_280) add_compile_options(-std=c 11) ## Find catkin and any catkin packages find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp rospy std_msgs actionlib image_transport cv_bridge )2. 安装 Python 脚本 使用 'catkin_install_python' 指定 Python 脚本的安装路径,并确保它们具有可执行权限。假设您的 Python 脚本位于 'scrip
catkin_install_python(PROGRAMS scripts/follow_display.py scripts/slider_control.py scripts/teleop_keyboard.py scripts/listen_real.py scripts/listen_real_of_topic.py scripts/simple_gui.py scripts/follow_display_gripper.py scripts/slider_control_gripper.py scripts/listen_real_gripper.py scripts/detect_stag.py DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION} )ts' 目录中,请将以下部分添加到 'CMakeLists.txt': 此命令将 Python 脚本安装到 ROS 包的 binary 目录下,并确保它们在编译后具有可执行权限。 3. 添加依赖项 在调用 'catkin_package()' 之前,请声明依赖项以确保 ROS 正确解析它们。例如:
catkin_package( CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib )4. 完整示例 以下是 'CMakeLists.txt' 文件的示例配置:
cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3) project(mycobot_280) add_compile_options(-std=c 11) ## Find catkin and any catkin packages find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS roscpp rospy std_msgs actionlib image_transport cv_bridge ) ## Declare a catkin package catkin_package( CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib ) ## Include directories include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) ## Install Python scripts catkin_install_python(PROGRAMS scripts/follow_display.py scripts/slider_control.py scripts/teleop_keyboard.py scripts/listen_real.py scripts/listen_real_of_topic.py scripts/simple_gui.py scripts/follow_display_gripper.py scripts/slider_control_gripper.py scripts/listen_real_gripper.py scripts/detect_stag.py DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION} ) ## Install launch and config directories install(DIRECTORY launch DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION} PATTERN "setup_assistant.launch" EXCLUDE) install(DIRECTORY config DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}) ## OpenCV requirements find_package(OpenCV REQUIRED) add_executable(opencv_camera src/opencv_camera) target_link_libraries(opencv_camera ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES}) add_executable(camera_display src/camera_display) target_link_libraries(camera_display ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})
cd ~/catkin_ws
2. 运行 'catkin_make' 编译工作区:
catkin_make
3.如果编译成功,您应该会看到类似于以下内容的输出:
[100%] Built target qr_tracking
启动 Node
编译完成后,您可以使用 rosrun 启动 QR 码跟踪节点。
1. 确保已加载工作区环境变量,然后启动仿真模型:
cd ~/catkin_ws source devel/setup.bash roslaunch mycobot_280 detect_marker_with_topic.launch port:=/dev/ttyUSB0 baud:=115200
2. 使用 'rosrun' 启动 'camera_detect.py' 脚本: rosrun qr_tracking camera_detect.py
您应该会看到指示 ROS 节点已初始化的输出,并且它将开始发布 QR 码检测结果。
GitHub:
6.2.3 rivz Introduction and Use · GitBook
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