Следите за роботом с ROS 2 в MATLAB
В этом примере показано, как использовать MATLAB ® для управления моделируемым роботом, работающим на отдельном симуляторе на основе ROS по сети ROS 2.
В этом примере вы запускаете скрипт MATLAB, который реализует алгоритм следования знаков и управляет моделируемым роботом, чтобы следовать по пути, основанному на знаках в окружении. Алгоритм получает информацию о местоположении и информацию о камере от моделируемого робота, который работает в отдельном симуляторе на основе ROS. Алгоритм обнаруживает цвет знака и отправляет команды скорости, чтобы повернуть робота на основе цвета. В этом примере алгоритм разработан, чтобы повернуть налево, когда робот сталкивается с синим знаком и поворачивает направо, когда робот сталкивается с зеленым знаком. Наконец робот останавливается, когда сталкивается с красным знаком.
Чтобы увидеть этот пример с использованием ROS 1 или Simulink ®, смотрите Sign Following Robot with ROS в MATLAB.
Подключение к симулятору робота
Запустите симулятор на основе ROS для робота с дифференциальным приводом и сконфигурируйте соединение MATLAB ® с симулятором робота.
Чтобы следовать этому примеру, загрузите виртуальную машину с помощью инструкций в Запуск с Gazebo и Моделируемый TurtleBot.
Запустите рабочий стол виртуальной машины Ubuntu ®.
В рабочем столе Ubuntu щелкните значок Gazebo ROS2 Maze, чтобы запустить мир Gazebo, созданный для этого примера.
В Командном Окне MATLAB установите
ROS_DOMAIN_IDокружение к25чтобы соответствовать настройкам ROS-моста симулятора робота и запуститьros2 topic listчтобы убедиться, что темы из симулятора робота видны в MATLAB.
setenv('ROS_DOMAIN_ID','25') ros2('topic','list')
/camera/camera_info /camera/image_raw /clock /cmd_vel /imu /joint_states /odom /parameter_events /rosout /scan /tf
Setup связи ROS 2
Создайте узел ROS 2 с указанным идентификатором области.
domainID = 25;
n = ros2node("matlab_example_robot",domainID);Создайте издателей и подписчиков, чтобы ретранслировать сообщения с симулятора робота по сети ROS 2. Вам нужны подписчики на изображение и данные одометрии. Чтобы управлять роботом, настройте издателя, чтобы отправлять команды скорости с помощью /cmd_vel тема.
imgSub = ros2subscriber(n, "/camera/image_raw","sensor_msgs/Image"); odomSub = ros2subscriber(n, "/odom","nav_msgs/Odometry"); [velPub, velMsg] = ros2publisher(n, "/cmd_vel", "geometry_msgs/Twist");
Определите параметры порога цвета обработки изображений. Каждая строка определяет пороговые значения для различных цветов.
colorThresholds = [100 255 0 55 0 50; ... % Red 0 50 50 255 0 50; ... % Green 0 40 0 55 50 255]'; % Blue
Создайте знак после контроллера с помощью графика Stateflow ®
Этот пример предоставляет пример вспомогательного графика MATLAB Stateflow ®, которая принимает размер изображения, координаты из обработанного изображения и положения одометрии робота. График обеспечивает линейную и угловую скорость, чтобы управлять роботом на основе этих входов.
controller = ExampleHelperSignFollowingControllerChart;
open('ExampleHelperSignFollowingControllerChart');
Запуск цикла управления
Этот раздел запускает контроллер, чтобы получить изображения и переместить робота, чтобы следовать знаку. Контроллер выполняет следующие шаги:
Получает последнее изображение и сообщение одометрии от сети ROS.
Запускает алгоритм обнаружения функций изображений (
ExampleHelperSignFollowingProcessImg).Генерирует команды управления из графика Stateflow ® с помощью
step.Публикует команды управления скоростью в сети ROS.
Чтобы визуализировать маскированное изображение, которое видит робот, измените значение doVisualization переменная в true.
ExampleHelperSignFollowingSetupPreferences; % Control the visualization of the mask doVisualization = false; r = rateControl(10); receive(imgSub); % Wait to receive an image message before starting the loop receive(odomSub); while(~controller.done) % Get latest sensor messages and process them imgMsg = imgSub.LatestMessage; odomMsg = odomSub.LatestMessage; [img,pose] = ExampleHelperSignFollowingProcessMsg(imgMsg, odomMsg); % Run vision and control functions [mask,blobSize,blobX] = ExampleHelperSignFollowingProcessImg(img, colorThresholds); step(controller,'blobSize',blobSize,'blobX',blobX,'pose',pose); v = controller.v; w = controller.w; % Publish velocity commands velMsg.linear.x = v; velMsg.angular.z = w; send(velPub,velMsg); % Optionally visualize % NOTE: Visualizing data will slow down the execution loop. % If you have Computer Vision Toolbox, we recommend using % vision.DeployableVideoPlayer instead of imshow. if doVisualization imshow(mask); title(['Linear Vel: ' num2str(v) ' Angular Vel: ' num2str(w)]); drawnow('limitrate'); end % Pace the execution loop. waitfor(r); end
Вы должны увидеть робота, перемещающегося в симуляторе робота на основе ROS, как показано ниже.
