二维相机能得到三维信息？机器人感知部分之Aruco标定板的使用

小鱼

大家好，我是小鱼，今天来介绍一下Aruco并是结合ROS来进行识别。

aruco其实是opencv中的一个库，可以将特定的标记物转换成三维的坐标，所以它是可以脱离ROS进行使用的。

aruco介绍：
姿态估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色：机器人导航、增强现实以及其它。这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。这通常是很困难的一步，因此我们常常用自己制作的或基本的Marker来让这一切变得更容易。
最为流行的一个途径是基于二进制平方的标记。这种Marker的主要便利之处在于，一个Marker提供了足够多的对应（四个角）来获取相机的信息。同样的，内部的二进制编码使得算法非常健壮，允许应用错误检测和校正技术的可能性。
aruco模块基于ArUco库，这是一个检测二进制marker的非常流行的库，是由Rafael Muñoz和Sergio Garrido完成的。

1. 安装

Kinetic：

sudo apt-get install ros-kinetic-aruco*

Melodic：

sudo apt-get install ros-melodic-aruco*

其他版本

sudo apt-get install ros-版本名称-aruco*

noetic版本上好像没有，需要你编译安装，源码地址：https://github.com/pal-robotics/aruco_ros

2. 修改参数

2.1 launch文件

因为使用aruco要结合相机来，所以你要先启动一个相机驱动节点，拿到图像数据，小鱼这里把相机驱动和aruco写在同一个launch文件里，文件内容如下:

<launch>
    <arg name="camera_info_url"  default="file:///home/ros/.ros/camera_info/head_camera.yaml"/>
    <arg name="video_device"     default="/dev/video0"/>
    <arg name="image_width"      default="640"/>
    <arg name="image_height"     default="480"/>

    <arg name="markerId"        default="0"/>
    <arg name="markerSize"      default="0.107"/>    
    <arg name="eye"             default="left"/>
    <arg name="marker_frame"    default="aruco_marker_frame"/>
    <arg name="ref_frame"       default=""/>  
    <arg name="corner_refinement" default="LINES" /> 

    <node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
        <param name="camera_info_url" type="string" value="$(arg camera_info_url)"/>
        <param name="video_device" value="$(arg video_device)" />
        <param name="image_width" value="$(arg image_width)" />
        <param name="image_height" value="$(arg image_height)" />
        <param name="pixel_format" value="yuyv" />
        <param name="camera_frame_id" value="usb_cam" />
        <param name="io_method" value="mmap"/>
    </node>

    <node pkg="aruco_ros" type="single" name="aruco_single">
        <remap from="/camera_info" to="/usb_cam/camera_info" />
        <remap from="/image" to="/usb_cam/image_raw" />
        <param name="image_is_rectified" value="True"/>
        <param name="marker_size"        value="$(arg markerSize)"/>
        <param name="marker_id"          value="$(arg markerId)"/>
        <param name="reference_frame"    value="$(arg ref_frame)"/> 
        <param name="camera_frame"       value="stereo_gazebo_$(arg eye)_camera_optical_frame"/>
        <param name="marker_frame"       value="$(arg marker_frame)" />
        <param name="corner_refinement"  value="$(arg corner_refinement)" />
    </node> 

    <node name="image_view" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen">
        <remap from="image" to="/aruco_single/result"/>
        <param name="autosize" value="true" />
    </node>


</launch>

2.2 主要参数

需要修改的参数如下：

camera_info_url 相机标定文件所在位置
video_device：设备位置
image_width：图片宽度
image_height：图片高度
markerId：标定板编号，就是你所用的标定板的id，可以通过在线生成标定板:https://chev.me/arucogen/进行生成并打印，注意选择origin类型。
markerSize：标定板的宽度单位m

2.3 开始运行

直接运行对应launch文件即可

roslaunch  aruco_start_usb_cam.launch

识别成功会出现轴

2.4 识别结果

识别结果的位姿数据可以通过话题获取

rostopic echo /aruco_signle/pose

姿态数据