ROS智能车实现darknet_ros检测物体

article/2025/8/18 21:05:50

文章目录

  • 一、搭建智能车环境
    • 1、下载包以及编译
      • 1.1、下载源码包
      • 1.2、编译
      • 1.3、错误解决
        • （1）、controllers相关
        • （2）、driver_base相关
        • （3）、ackermann_msgs相关
        • （4）、Could not find a package configuration file provided by "OpenCV"
        • （5）、findLine.cpp找不到头文件
    • 2、启动仿真
      • 2.1、运行小车模型
      • 2.2、运行赛道
    • 3、自己建立赛道
      • 3.1、建立与保存地图
      • 3.2、修改文件
    • 4、通过自己建立的赛道进行gmapping建图
      • 4.1、gmapping建图
      • 4.2、保存地图
    • 5、小车进行导航运动
      • 5.1、通过WASD控制小车运动
      • 5.2、小车导航运动
  • 二、下载darknet_ros包
    • 1、克隆包
    • 2、配置ssh
      • 2.1、生成密钥
      • 2.2、github中添加密钥
  • 三、编译
    • 1、下载权重文件
    • 2、编译
    • 3、解决错误
      • 3.1、第一个错
      • 3.2、第二个错
  • 四、运行程序
    • 1、修改yaml文件中的话题为智能车摄像头的话题
    • 2、首先需要修改/home/xx/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet_ros/config/ros.yaml文件中订阅的话题，将话题改为我们需要订阅的话题，也就是智能车上摄像头发布的话题。
    • 3、运行程序
      • 3.1、启动rviz
      • 3.2、启动gazebo
      • 3.3、启动yolo3检测摄像头看到的物体
    • 4、运行结果
      • 4.1、在rviz启动过后，可以在里面添加一个image，这样从rviz中也能看到摄像头的图像
      • 4.2、最终运行结果（如果地图中物体比较单一或者比较少，也可以自己添加一些）
      • 4.3、yolov2的效果好像不是特别好，可以换成v3

智能车我之前博客里面也有写，不过这里还是写进来吧。

一、搭建智能车环境

1、下载包以及编译

1.1、下载源码包

我是使用的别人github上开源出来的代码
进入到你的ros工作空间下的src文件下，打开终端，下载源码包

git clone https://github.com/xmy0916/racecar.git

在这里插入图片描述

1.2、编译

进入到工作空间下

cd catkin_ws/

catkin_make

1.3、错误解决

这时候编译会遇到许多错误，依次解决吧
主要安装的版本需要与你自己的ubuntu版本相对应，我的ubuntu版本是18，下面装的是melodic，16的话改成kinetic即可

（1）、controllers相关

sudo apt-get install ros-melodic-gazebo-ros-control
sudo apt-get install ros-melodic-effort-controllers
sudo apt-get install ros-melodic-joint-state-controller

（2）、driver_base相关

sudo apt-get install ros-melodic-driver-base

（3）、ackermann_msgs相关

sudo apt-get install ros-melodic-ackermann-msgs

（4）、Could not find a package configuration file provided by “OpenCV”

通过执行下面代码得到opencv的路径

locate OpenCVConfig.cmake

应该会得到多条路径，选择结尾为OpenCVConfig.cmake的

执行

gedit ~/catkin_ws/src/racecar-master/racecar_gazebo/CMakeLists.txt
修改第七行为你的opencv路径

在这里插入图片描述

（5）、findLine.cpp找不到头文件

在这里插入图片描述
打开这个cpp文件，修改头文件
将

#include <opencv-3.4.1-dev/opencv2/core.hpp>
#include <opencv-3.4.1-dev/opencv/highgui.h>
#include <opencv-3.4.1-dev/opencv2/opencv.hpp>

替换成

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

2、启动仿真

2.1、运行小车模型

roslaunch racecar_gazebo racecar.launch

这时回启动gazebo，在里面可以看到一个小车的模型
在这里插入图片描述

2.2、运行赛道

运行出来的地图是作者已经做好的，我们后续可以自己创建地图

roslaunch racecar_gazebo racecar_runway.launch

在这里插入图片描述

3、自己建立赛道

3.1、建立与保存地图

运行

gazebo

在这里插入图片描述
将建立好的地图保存
在这里插入图片描述
关闭gazebo，随后在重新启动一次，选择前面保存好的模型
在这里插入图片描述
注意坐标点落在模型中的位置
在这里插入图片描述
在地图中加入障碍物
在这里插入图片描述
保存地图在这里插入图片描述

3.2、修改文件

将地图名字改为你保存好的地图名
在这里插入图片描述
再次运行赛道，就可以看到已经是你自己建立的赛道了
在这里插入图片描述

4、通过自己建立的赛道进行gmapping建图

4.1、gmapping建图

运行

roslaunch racecar_gazebo slam_gmapping.launch
roslaunch racecar_gazebo racecar_runway_navigation.launch

在这里插入图片描述
通过WASD控制小车运动，来建图，不过小车运行比较慢，完整建立花费时间比较长
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.2、保存地图

rosrun map_server map_saver -f test_map

这两个文件会保存在你的主目录下，如/home/xx/下，需要将这两个文件文件复制到map文件下
在这里插入图片描述

5、小车进行导航运动

5.1、通过WASD控制小车运动

修改文件
在这里插入图片描述
启动导航和环境地图，启动rviz

roslaunch racecar_gazebo racecar_rviz.launch
roslaunch racecar_gazebo racecar_runway_navigation.launch

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
控制小车运行过后
在这里插入图片描述

5.2、小车导航运动

安装

sudo apt-get install ros-melodic-teb-local-planner

启动导航和环境地图，启动rviz

roslaunch racecar_gazebo racecar_rviz.launch
roslaunch racecar_gazebo racecar_runway_navigation.launch

在启动py文件

rosrun racecar_gazebo path_pursuit.py

接着在rviz中选择2D Nav Goal给小车发布运动位置小车即可运动（但是运动速度堪忧！！慢的不行。再想想怎么提速吧！！）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

到达目的后终端会显示信息
在这里插入图片描述

二、下载darknet_ros包

1、克隆包

需要注意的是，不能直接到github网站上去下载，那样下载下来的darknet文件夹里面是空的，只能通过git clone下载，且必须要加上--recursive才能够下载完全。但是这样克隆会报错误。因为需要配置ssh以及生成密匙
这个包是需要放在ros工作空间下的，因此最好是在工作空间下的src文件夹里面进行克隆。不过都行，你不在里面克隆最后复制进去也可以，看个人习惯。 
git clone --recursive git@github.com:leggedrobotics/darknet_ros.git

2、配置ssh

2.1、生成密钥

git config --global user.name "填写用户名"

git config --globa user.email "填写邮箱"

ssh-keygen -t rsa -C "填写邮箱"

在这里插入图片描述

cat ~/.ssh/id_rsa.pub

该内容就是密钥
在这里插入图片描述

2.2、github中添加密钥

进入github网站，点击右上角，选择settings
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击过后，title随便填，Key就填前面终端中获得的密钥
在这里插入图片描述
最在克隆即可，会弹出一个窗口，输入密码即可
在这里插入图片描述

三、编译

1、下载权重文件

下载这几个权重文件，放在/home/xx/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights

在这里插入图片描述
下载地址：yolov3.weights
yolov2.weights
yolov2-tiny.weights

2、编译

回到ros工作空间下，进行编译

catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

在这里插入图片描述

不出意外，肯定是会遇到错误的！！！哈哈哈哈哈哈

3、解决错误

3.1、第一个错

在这里插入图片描述

根据错误提示的路径找到/usr/local/include/opencv2/core/cvdef.h这个文件。在/usr/local/include/opencv2/core/这个文件夹下打开终端，执行下面代码，这个文件好像是只读的，用管理员才能进行修改。 
sudo vim cvdef.h

在这里插入图片描述
改了过后再去编译，还会遇到一个错误！！

3.2、第二个错

在这里插入图片描述

与上类似，在/usr/local/include/opencv2/highgui/这个文件夹下打开终端，执行下面代码 
sudo vim highgui_c.h

找到大概139行左右，将cv::Rect修改为CvRect
在这里插入图片描述

在重新编译，应该就是能够通过的！！最好编译通过过后在将修改的地方改回去，万一后面那里用的上呢！！
成功过后截图

在这里插入图片描述

四、运行程序

1、修改yaml文件中的话题为智能车摄像头的话题

可以先启动gazebo

roslaunch racecar_gazebo racecar_runway_navigation.launch

然后使用rostopic查看发布的话题
在这里插入图片描述

但是这么多与camera有关的话题，那个才是我们需要的呢？因此，我查看了一下小车的模型文件

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2、首先需要修改/home/xx/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet_ros/config/ros.yaml文件中订阅的话题，将话题改为我们需要订阅的话题，也就是智能车上摄像头发布的话题。

在这里插入图片描述

3、运行程序

3.1、启动rviz

roslaunch racecar_gazebo racecar_rviz.launch

在这里插入图片描述

3.2、启动gazebo

roslaunch racecar_gazebo racecar_runway_navigation.launch

在这里插入图片描述

3.3、启动yolo3检测摄像头看到的物体

roslaunch darknet_ros darknet_ros.launch
如果出现这个错误

在这里插入图片描述

这个错误大概率是因为将这个包从windows移动到ubuntu上过后，有些cfg文件识别不到。(这个问题也太难解决了，还是在github上的issues找到解决办法的！！！！)。
回到/home/xx/catkin_ws/src/darknet_ros目录下，打开终端，执行 
git stash

在这里插入图片描述
再重新运行一次即可。

4、运行结果

4.1、在rviz启动过后，可以在里面添加一个image，这样从rviz中也能看到摄像头的图像

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

最后在修改Image订阅的话题即可
在你启动了gazebo与yolo过后，可以选择订阅的话题有两个，第一个就是没有进行检测的图像，而第二个就是yolo检测过后的图像

在这里插入图片描述

4.2、最终运行结果（如果地图中物体比较单一或者比较少，也可以自己添加一些）

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.3、yolov2的效果好像不是特别好，可以换成v3

找到路径/home/xx/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet_ros/config，可以看到一些yaml文件

在这里插入图片描述

找到路径/home/xx/catkin_wsc/darknet_ros/darknet_ros/launch

在这里插入图片描述

改成你需要改的即可
在这里插入图片描述
个人博客地址

参考链接


http://chatgpt.dhexx.cn/article/nsrloWO6.shtml

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