一、视觉模块架构设计
考虑的几个方面:
主要使用(toc)机制持续向外部发布图像信息;
图像接受与处理、以及发送处理结果节点有两种形式,一种是使用服务(serve)通信机制,一种是使用话题机制,两者均可。本人在网上搜集了一些,并且参考了chatgpt的意见,得到了一个不错的结果:话题速度更快,并且实现更简单,开发中一般默认使用话题,如果随着开发的进行,话题不再满足我们的需求,可以转至service机制。由于臂中的传感器(camera)和模型(一般一个机械臂只会用到一个)并不复杂,所以我选择topic通信机制开发图像数据的接受处理、结果发送模块。
使用订阅者来接受CV model的处理结果。
[sens publisher (camera_pub.py)] --> [scriber and publisher node (cam_sub_and_detecon_pub.py)] --> [subscriber (detection_results_sub.py)]
二、代码编写
一、新建工作空间
1. 创建src文件夹以存放源码;
2. 在src目录下新建cv_devel_pkg与interfaces_pkg,分别存放视觉开发模块的源码与topic数据(interface)文件;
2.1 interfaces_pkg编写
需要注意的是,在新建interface pkg时,build type暂时只能选择(信息来源:官方文档),并且我们需要修改cmakelists.txt与package.xml:
cmakelists.txt:
新增:
# find_package(REQUIRED) find_package(geometry_msgs REQUIRED) find_package(rosidl_default_generators REQUIRED) rosidl_genera_interfaces(${PROJECT_NAME} "msg/DetectionResults.msg" s DEPENDENCIES geometry_msgs )
package.xml:
新增:
geometry_msgs rosidl_default_generators rosidl_default_runtime rosidl_interface_packages
其中,DetectionResults.msg中存放的信息是结果坐标的msg:
int32 position_x
int32 position_y
至此,interface pkg代码编写结束。
2.2 cv_devel_pkg编写
(1) camera_pub.py
import rclpy from rclpy.node import Node from cv_bridge import CvBridge from sensor_msgs.msg import Image import cv2 class CameraPubNode(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) self.pub = self.create_publisher(Image, 'image_raw', 10) self.timer = self.create_timer(0.5, self.timer_callbk) self.cap = cv2.VideoCapture(0) self.cv_bridge = CvBridge() def timer_callback(self): ret = self.cap.grab() if ret: flag, frame = self.cap.retrieve() if flag: self.pub.publish(self.cv_bridge.cv2_to_imgmsg(frame, 'bgr8')) self.get_logger().info('Publish image successfully!') else: self.get_logger().info('Did not get image info!') def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = CameraPubNode('CameraPubNode') rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown()
编写完成后,在pkg目录下的setup.py中注册节点,并分别执行colcon build、source install/local_setup.sh、 run cv_devel_pkg camera_pub。
如图,正常运行:
(2) cam_sub_and_detection_pub.py
import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from interfaces_pkg.msg import DetectionResults from cv_bridge import CvBridge import cv2 import numpy as np class CamSubAndDetectionPubNode(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) self.sub = self.create_subscription(Image, 'image_raw', self.listen_callback, 10) self.pub = self.create_publisher(DetectionResults, 'detection_results', 10) self.cv_bridge = CvBridge() self.position_x = 0 self.position_y = 0 def listen_callback(self, data): self.get_logger().info('Get image! I will process it!') image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') self.detect(image) position = DetectionResults() position.position_x = self.position_x position.position_y = self.position_y self.get_logger().info('Position is: ({}, {})'.format(self.position_x, self.position_y)) self.pub.publish(position) def detect(self, image): pass#这里可以嵌入自己的或者AI视觉代码 def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = CamSubAndDetectionPubNode('CamSubAndDetectionPubNode') rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown()
(3)detection_results_sub.py
import rclpy from rclpy.node import Node from interfaces_pkg.msg import DetectionResults class DetectionResulubNode(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) self.sub = self.create_subscription(DetectionResults, 'detection_results', self.listen_callback, 10) def listen_callback(self, data): self.get_logger().info('I get the position: ({},{})'.format(data.position_x, data.position_y)) def main(args=None): rclpy.init(args=args) node = DetectionResultsSubNode('detection_results_sub_node') rclpy.spin(node) node.destroy_node() rclpy.shutdown()
三、完工
cv_devel_pkg中的节点代码全部编写完成后,在setup.py中注册,然后build & run。
结果展示:
三个节点可正常运行:
审核编辑:刘清
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