Turtlebot3自动驾驶2020仿真教程-车道识别

Turtlebot3自动驾驶2020仿真教程-车道识别

说明：

本教程主要介绍如何在TB3自动驾驶2020的仿真中实现车道识别的校准和测试流程
由于在该仿真环境是固定不变的，所以可以先使用程序默认配置好的参数进行测试，若效果不好再重新校准

校准

新终端，启动gazebo节点

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

新终端，启动相机的内标定

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

新终端，启动相机外标定

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

新终端，启动车道检测校准节点

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch mode:=calibration

新终端，打开可视化界面

$ rqt

点击rqt左上角菜单栏Plugins -> Cisualization -> Image view，依次添加三个窗口且分别订阅/detect/image_lane/compressed、/detect/image_yellow_lane_marker/compressed和/detect/image_white_lane_marker/compressed三个主题

请输入图片描述

新终端，打开rqt_reconfigure工具

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

点击detect_lane后调整参数来过滤黄色和白色，实际需要的过滤效果可以参考上面两图
首先应校准色相高低值：hue_white_l和hue_white_h
然后校准饱和度高低值：lightness_white_l和saturation_white_h的
最后是校准亮度高低值：lightness_white_l和saturation_white_h，由于源代码包含有亮度自动调节，所以只需将亮度的高值设置为255
黄色车道的过滤流程也跟上面一样

请输入图片描述

新终端，启动键盘控制节点

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

当你认为当前参数已经能稳定过滤出车道时，可以使用键盘控制TB3沿着车道中心走一段距离，观察话题/detect/image_lane/compressed的窗口里是否能正常过滤出车道
新终端，将调整好的值写入turtlebot3_autorace_detect/param/lane/的lane.yaml文件中

$ rosed turtlebot3_autorace_detect lane.yaml 
---
detect:
  lane:
    white:
      hue_l: 0
      hue_h: 179
      saturation_l: 0
      saturation_h: 70
      lightness_l: 105
      lightness_h: 255
    yellow:
      hue_l: 10
      hue_h: 127
      saturation_l: 70
      saturation_h: 255
      lightness_l: 95
      lightness_h: 255

测试

关闭前面打开的所有终端
新终端，启动gazebo节点

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

新终端，启动相机的内标定

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

新终端，启动相机外标定校准程序

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

新终端，打开车道检测程序

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch

新终端，启动车道跟随程序

$ roslaunch turtlebot3_autorace_driving turtlebot3_autorace_control_lane.launch

演示视频

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