Turtlebot3自动驾驶2020仿真教程-交通标志识别

Turtlebot3自动驾驶2020仿真教程-交通标志识别

说明：

• 本教程主要介绍TB3自动驾驶2020的仿真测试中交通标志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交通标志图像进行测试，若效果不好再重新获取图像

校准

• 新终端，启动gazebo节点

$ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

• 新终端，启动键盘控制节点，移动TB3到交通标志的车道前，让其能清楚地看到标志

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

• 新终端， 打开可视化界面，选择/camera/image_compensated

$ rqt_image_view

• 这时的图像应该清晰地看到该标志，保存该图像同时从中裁剪出只带有交通标志的部分

• 然后将裁剪下载的标志图像放在/turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_detect/image/目录中

• 图像的名称应与源码中指定的名称相匹配，譬如construction.png、intersection.png、left.png、right.png、parking.png、 stop.pn和tunnel.png

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，启动相机的外标定

$ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch 

• 新终端，启动键盘控制节点，移动TB3到需要检测的交通标志的稍微往前一点点的车道前，让其能清楚地看到标志

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

• TB3移动到位置后，关闭键盘控制节点

• 新终端，启动交通检测程序，并选择需要检测的信号标志的任务参数，对应的参数有：intersection、construction、parking、level_crossing和tunnel

$ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_sign.launch mission:=intersection

• 新终端，打开可视化界面，订阅话题/detect/image_traffic_sign/compressed

$ rqt_image_view

• mission:=intersection： 交叉路口标志

• mission:=intersection： 左转标志
  

• mission:=intersection： 右转标志
  

• mission:=construction： 施工路段标志
  

• mission:=parking： 停车标志
  

• mission:=level_crossing： 交通杆标志
  

• mission:=tunnel：隧道标志