ROS2+OpenCV综合应用--11. AprilTag标签码跟随
1. 简介
apriltag标签码追踪是在apriltag标签码识别的基础上,增加了小车车体运动的功能,控制车体从而使摄像头会保持标签码在视觉中间左右运动,在根据物体在摄像头成像近大远小的原理根据这一特性,从而实现标签码跟随功能。
2. 启动
2.1 程序启动前的准备
本次apriltag标签码使用的是TAG36H11格式,出厂已配套相关标签码,并贴在积木块上,需要将积木块拿出来放置到摄像头画面识别。
2.2 程序说明
程序启动后,摄像头捕获到图像,将标签码放入摄像头画面,系统会识别并框出标签码的四个顶点,并显示标签码的ID号。然后缓慢移动积木块的位置,小车会跟着积木块前后移动、左旋右旋。
注意:积木块移动时,标签码要对着摄像头,并且移动速度不可以太快,避免摄像头云台跟不上。
2.3 程序启动
打开一个终端输入以下指令进入docker,
./docker_ros2.sh
出现以下界面就是进入docker成功
在docker终端输入以下命令启动程序
ros2 launch yahboomcar_apriltag apriltag_follow.launch.py
3. 源码
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge
import cv2
import yahboomcar_apriltag.fps as fps
import numpy as np
from yahboomcar_apriltag.vutils import draw_tags
from dt_apriltags import Detector
from yahboomcar_apriltag.PID import PositionalPID
from yahboomcar_apriltag.common import *
from Raspbot_Lib import Raspbot
import math
class TagFollowNode(Node):def __init__(self):super().__init__('tag_follow_node')self.twist = Twist()self.pub_cmdVel = self.create_publisher(Twist,"/cmd_vel",1)self.h=0self.scale = 1000self.FollowLinePID = (60, 0, 20)self.linear = 0.05self.PID_init() # 初始化 Raspbot 实例self.bot = Raspbot()self.fps = fps.FPS() # 帧率统计器self.bridge = CvBridge()self.yservo_pid = PositionalPID(0.8, 0.6, 0.01) # PID控制器用于Y轴self.numx=self.numy=1target_servox = 90target_servoy = 25self.bot.Ctrl_Servo(1,target_servox)self.bot.Ctrl_Servo(2,target_servoy)self.at_detector = Detector(searchpath=['apriltags'],families='tag36h11',nthreads=8,quad_decimate=2.0,quad_sigma=0.0,refine_edges=1,decode_sharpening=0.25,debug=0)self.subscription = self.create_subscription(Image,'/image_raw',self.image_callback,100)self.subscription
def image_callback(self, ros_image):# cv_bridge try:cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(ros_image, desired_encoding='bgr8')except Exception as e:self.get_logger().error(f"Failed to convert image: {e}")return
# 使用 AprilTags 检测器tags = self.at_detector.detect(cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY), False, None, 0.025)tags = sorted(tags, key=lambda tag: tag.tag_id)
# 绘制标签result_image = draw_tags(cv_image, tags, corners_color=(0, 0, 255), center_color=(0, 255, 0))
# 处理 AprilTagsif len(tags) == 1:_, y, _, self.h = tags[0].bboxcenter_x =tags[0].center[0]if math.fabs(180 - (y + self.h/2)) > 20: #调试方块半径 Debug Block Radiusself.yservo_pid.SystemOutput = y + self.h/2self.yservo_pid.SetStepSignal(220)self.yservo_pid.SetInertiaTime(0.01, 0.1)target_valuey = int(650+self.yservo_pid.SystemOutput)target_servoy = int((target_valuey)/10) if target_servoy > 110:target_servoy = 110if target_servoy < 0:target_servoy = 0#self.bot.Ctrl_Servo(2, target_servoy)self.twist.linear.x = self.linear[z_Pid, _] = self.PID_controller.update([((center_x) - 320)*1.0/16, 0])self.twist.angular.z = +z_Pid#self.get_logger().info('center = {} angular ={}'.format([(center_x)],[self.twist.angular.z])) #self.get_logger().info('h = {} '.format([h])) if(80<self.h<110):#调试目标半径70~90 Debug target radius 70~90self.twist.angular.z =0.0self.twist.linear.x= 0.0elif(self.h>110):#调试目标半径90 Debug target radius 90self.twist.linear.x= -self.linearelif(20<self.h<80):self.twist.linear.x= self.linearelse:self.twist.angular.z =0.0self.twist.linear.x= 0.0else:self.twist.angular.z =0.0self.twist.linear.x= 0.0self.get_logger().info('h = {}linear = {} angular ={}'.format([self.h],[self.twist.linear.x],[self.twist.angular.z])) #print(self.twist.linear.x,self.twist.angular.z)self.pub_cmdVel.publish(self.twist)
# 更新并显示 FPSself.fps.update()self.fps.show_fps(result_image)cv2.imshow("result_image", result_image)key = cv2.waitKey(1)if key != -1:cv2.destroyAllWindows()
def PID_init(self):self.PID_controller = simplePID([0, 0],[self.FollowLinePID[0] / 1.0 / (self.scale), 0],[self.FollowLinePID[1] / 1.0 / (self.scale), 0],[self.FollowLinePID[2] / 1.0 / (self.scale), 0])def main(args=None):rclpy.init(args=args)
tag_follow_node = TagFollowNode()
try:rclpy.spin(tag_follow_node)except KeyboardInterrupt:tag_follow_node.bot.Ctrl_Servo(1, 90)tag_follow_node.bot.Ctrl_Servo(2, 25)pass
if __name__ == '__main__':main()
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