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ROS大神为您详解:英特尔 RealSense 摄像头基于ROS的实现与封装,为您的机器人装上敏锐的“眼睛”

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作者|英特尔开源软件技术中心

编辑|Will

英特尔 RealSense摄像头基于ROS的实现与封装

前言

Intel开源软件技术中心(Open SourceTechnology Center)致力于提供丰富的开源解决方案,从Linux kernel,可视化软件,到大型的支持多架构的项目如Yocto, Chrome/Android 和OpenStack,最近一年,我们拓展到人工智能领域,特别是基于机器人研究领域广泛采用的ROS/ROS2 架构,开发更多的AI开源解决方案。

深度摄像头能够像人类感知方式一样捕捉现实世界,无论是在色彩还是距离上。许多应用场景离不开深度摄像头的支持,比如3D人脸身份验证,基于3D信息的2D照片美化,物体速度方向的检测,背景移除等等。

本文将向您介绍基于Intel RealSense 的ROS开发包的功能及其使用方法,您可以利用物体深度信息开发出更多应用,并和其他ROS节点无缝连接,为您的机器人装上敏锐的“眼睛”。

技术背景

Intel 3D RealSense摄像头和传统2D摄像头相比,增加了深度信息,给各种设备提供了看到、理解、感知世界的新途径,使各种基于3D信息的新应用成为可能。在机器人研究领域,人们广泛采用ROS框架,这一框架下的各个应用通常采用消息(message)和话题(topic)的方式进行通信。在这种特殊情况下,针对libRealsense做进一步的ROS封装才能使其无缝工作在ROS系统中。该项目目前已经在github上开源, ROS2 的封装正在开发中,也即将与您见面。

项目介绍

1软件架构设计

图 1. ROS/ROS2RealSense

图2. RGBD点云生成图

2运行条件

· 运行Ubuntu16.04的x86_64计算机

· ROS Kinetic

· RealSense D400/SR300系列摄像头

· RealSense SDK 2.0

具体环境配置可以参考这里。

https://github.com/intel-ros/realsense#installation-instructions

3编译与安装

下载源码到本地ROS工作区,切换到最新发布,编译、安装。

4运行演示程序

插入RealSense摄像头,运行启动命令:

# 在控制台#1启动rviz \$ source /opt/ros/kinetic/setup.bash \$ rosrun rviz rviz # 在控制台#2启动realsense2_camera \$ source~/catkin_ws/devel/setup.bash \$ roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch enable_pointcloud:=true # 或在控制台#2启动生成高质量的点云信息的命令 \$ roslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch

图3. RGB(左上), 深度(左下),红外1(右上),红外2(右下),点云(中)

图4. 高质量点云图

应用领域

本项目提供的RGBD信息,可以运用于多种机器人使用场景,例如:

1场景中的物体分割定位

分析RealSense的点云信息,将场景中的不同物体进行分割,再进行物体3D定位。

2物体速度分析

根据RealSense提供的连续的深度信息,进行物体定位,再计算出物体速度的大小及方向,合理规划路径达到智能避障。

3人脸身份验证

如果只是用二维信息进行身份验证,安全性和正确性将大打折扣。比如,有人会用照片来欺骗认证系统。带有三维信息的实时人脸识别将有效地解决这个问题。

42D图像美化

基于3D信息,对2D的图像美化将更加自然真实。甚至可以对拍摄对象进行旋转以达到期望的角度,配合装饰图片,给你全新的自拍体验。

展望

本项目目前开发到v2.0.2版本,基于RealSense SDK的不断演进,本产品也在不断迭代开发当中。同时由于ROS2相对ROS具有更好的安全性和实时性,我们计划移植项目到ROS2中。

后记

Intel开源软件技术中心(Open SourceTechnology Center)将不断推出更多的基于ROS/ROS2开发的新技术,带有物体信息的语义地图,移动物体检测及避障,以及ROS到ROS2 的演进,ROS2 的实时及安全性等课题。

希望我们在这一领域的工作能给您的项目带来更大的可能性,也希望能得到大家的反馈与建议,甚至发扬开源精神协同开发,使我们能更好地服务于开源社区,推动人工智能技术的发展和应用。

精彩研究课题回顾

ROS大神为你详解:如何搞定Movidius神经计算棒基于ROS的实现与封装(附代码)

ROS大神为您详解:物体分析在ROS中的实现与封装,机器人如何构建语义地图、实现智能避障?

......

如果你对此次课题有任何问题,欢迎留言提问,机器人创新生态会邀请Intel开源技术中心专家亲自回答。

END

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