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ros2-7.5 做一个自动巡检机器人

7.5.1 需求及设计

又到了小鱼老师带着做最佳实践项目了。需求:做一个在各个房间不断巡逻并记录图像的机器人。

到达目标点后首先通过语音播放到达目标点信息,

再通过摄像头拍摄一张图片保存到本地。

7.5.2 编写巡检控制节点

在chapt7_ws/src下新建功能包,添加rclpy和nav2_simple_commander依赖。

目录src/autopartol_robot/autopartol_robot/新建文件patrol_node.py

from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换class PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valuedef get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象     pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points    def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}')    def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([#     transform.rotation.x,#     transform.rotation.y,#     transform.rotation.z,#     transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.initial_pose()while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.nav_to_pose(target_pose)rclpy.shutdown()        

基本上吧之前的单接口调用综合起来。

为方便参数配置,在src/autopartol_robot/新建目录config,新增配置文件

patrol_config.yaml

patrol_node:ros__parameters:initial_point: [0.0, 0.0, 0.0]target_points: [0.0,0.0,0.0,1.0,2.0,3.14,-4.5,1.5,1.57,-8.0,-5.0,1.57,1.0,-5.0,3.14,]

注意目标点的选取是机器人可达的位置,不能选到障碍物。

启动gazebo模拟器,启动nav2.

再启动patrol_node

 ros2 run autopartol_robot patrol_node --ros-args --params-file /home/bohu/chapt7/chapt7_ws/install/autopartol_robot/share/autopartol_robot/config/patrol_config.yaml

会发现等一会开始初始化地图后,开始沿着设定目标点运动。效果如下

也有异常情况,机器人靠墙太近,gazebo看出距离墙还有段距离,但是在rviz里面局部代价地图有一点变形,导致机器以为有障碍物卡住的现象。

7.5.3 添加语音播报功能

在chatpt7_ws/src下新建功能包autopatrol_interfaces,功能包下新建目录srv,srv新新建接口文件

speachText.srv

string text    # 合成文字
---
bool result    # 合成结果

在CMakeLists.txt注册,并在package.xml添加标签

<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>

重新构建

src/autopartol_robot/autopartol_robot/目录下新建文件speaker.py

import rclpy
from rclpy.node import Node
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachText
import espeakngclass Speaker(Node):def __init__(self):super().__init__('speaker')self.speech_service_ = self.create_service(SpeachText,'speech_text',self.speech_text_callback)self.speaker_ = espeakng.Speaker()self.speaker_.voice ='zh'def speech_text_callback(self,request,response):self.get_logger().info(f'正在朗读 {request.text}')self.speaker_.say(request.text)self.speaker_.wait()response.result = Truereturn responsedef main():rclpy.init()node = Speaker()rclpy.spin(node)rclpy.shutdown()

修改patrol_node.py,增加语音合成调用

from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachTextclass PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valueself.speech_client_ = self.create_client(SpeachText,'speech_text')def get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象     pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points    def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}')    def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([#     transform.rotation.x,#     transform.rotation.y,#     transform.rotation.z,#     transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def speech_text(self,text):#调用服务合成语音while not self.speech_client_.wait_for_service(timeout_sec=1):self.get_logger().info("wait for speech service")request = SpeachText.Request()request.text = textfuture = self.speech_client_.call_async(request)rclpy.spin_until_future_complete(self,future)if future.result() is not None:result = future.result().resultif result:self.get_logger().info(f'语音合成成功:{text}')else:self.get_logger().warn(f'语音合成失败:{text}')else:self.get_logger().warn('语音合成服务请求失败')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.speech_text('正在准备初始化位置')patrol.init_robot_pose()patrol.speech_text('初始化位置完成')while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.speech_text(text=f'准备前往目标点{x},{y}')patrol.nav_to_pose(target_pose)rclpy.shutdown()        

效果跟上面类似,日志输出多了语音的

[speaker-2] [INFO] [1737017187.818829250] [speaker]: 正在朗读 准备前往目标点1.0,2.0
[patrol_node-1] [INFO] [1737017191.194245817] [patrol_node]: 语音合成成功:准备前往目标点1.0,2.0
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.311579068] [patrol_node]: Nav2 is ready for use!
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.314096555] [patrol_node]: Navigating to goal: 1.0 2.0...
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.509438991] [patrol_node]: 剩余距离:0.2445448786020279
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.612344544] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.716231929] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.819218225] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788
[patrol_node-1] [INFO] [1737017195.923079415] [patrol_node]: 剩余距离:2.230710744857788 

7.5.4订阅图像并记录

from geometry_msgs.msg import PoseStamped,Pose
from nav2_simple_commander.robot_navigator import BasicNavigator,TaskResult
import rclpy
from rclpy.node import Node
import rclpy.time
from tf2_ros import TransformListener, Buffer #坐标监听器
from tf_transformations import quaternion_from_euler,euler_from_quaternion# 欧拉角转换
from autopatrol_interfaces.srv import SpeachText
from sensor_msgs.msg import Image #消息接口
from cv_bridge import CvBridge #图像转换
import cv2 #保存图像class PatrolNode(BasicNavigator):def __init__(self,node_name='patrol_node'):super().__init__(node_name)self.buffer_ = Buffer()self.listner_ = TransformListener(self.buffer_,self)#声明相关参数self.declare_parameter('initial_point',[0.0, 0.0, 0.0])self.declare_parameter('target_points',[0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.57])self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueself.initial_points_= self.get_parameter('target_points').valueself.speech_client_ = self.create_client(SpeachText,'speech_text')# 订阅与保存图像相关定义self.declare_parameter('image_save_path', '')self.image_save_path = self.get_parameter('image_save_path').valueself.bridge = CvBridge()self.latest_img_ = Noneself.image_sub_ = self.create_subscription(Image,'/camera_sensor/image_raw',self.img_callback,1)def img_callback(self,msg):self.latest_img_ = msgdef record_img(self):if self.latest_img_ is not Node:pose = self.get_cuurent_pose()cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(self.latest_img_)cv2.imwrite(f'{self.image_save_path}img_{pose.translation.x:3.2f}_{pose.translation.y:3.2f}.png',cv_image)   def get_pose_by_xyyaw(self, x, y, yaw):# 通过x,y,yaw return PoseStamped对象     pose = PoseStamped()pose.header.frame_id = 'map'pose.pose.position.x = xpose.pose.position.y = yquat = quaternion_from_euler(0,0,yaw)pose.pose.orientation.x =quat[0]pose.pose.orientation.y =quat[1]pose.pose.orientation.z =quat[2]pose.pose.orientation.w =quat[3]return posedef init_robot_pose(self):#初始化机器人位姿self.initial_point_ = self.get_parameter('initial_point').valueinit_pose = self.get_pose_by_xyyaw(self.initial_point_[0],self.initial_point_[1],self.initial_point_[2]) self.setInitialPose(init_pose)self.waitUntilNav2Active()#等待导航可用def get_target_points(self):#通过参数值获取目标点集合points = []self.target_points_ = self.get_parameter('target_points').valuefor index in range(int(len(self.target_points_)/3)):x = self.target_points_[index*3]y = self.target_points_[index*3+1]yaw = self.target_points_[index*3+2]points.append([x,y,yaw])self.get_logger().info(f'获取到目标点:{index}->{x},{y},{yaw}')return points    def nav_to_pose(self,target_pose):#导航到指定位姿self.waitUntilNav2Active()self.goToPose(target_pose)while not self.isTaskComplete():feedback = self.getFeedback()self.get_logger().info(f'剩余距离:{feedback.distance_remaining }')reslut = self.getResult()self.get_logger().info(f'导航结果:{reslut}')    def get_cuurent_pose(self):#通过TF获取当前位姿while rclpy.ok():try:result = self.buffer_.lookup_transform('map','base_footprint',rclpy.time.Time(seconds=0),rclpy.time.Duration(seconds=1))transform = result.transformself.get_logger().info(f'平移:{transform.translation}')# self.get_logger().info(f'旋转:{transform.rotation}')# ratation_euler = euler_from_quaternion([#     transform.rotation.x,#     transform.rotation.y,#     transform.rotation.z,#     transform.rotation.w]# )# self.get_logger().info(f'平移rpy:{ratation_euler}')return transformexcept Exception as e:self.get_logger().warn(f'获取坐标转换异常{str(e)}')def speech_text(self,text):#调用服务合成语音while not self.speech_client_.wait_for_service(timeout_sec=1):self.get_logger().info("wait for speech service")request = SpeachText.Request()request.text = textfuture = self.speech_client_.call_async(request)rclpy.spin_until_future_complete(self,future)if future.result() is not None:result = future.result().resultif result:self.get_logger().info(f'语音合成成功:{text}')else:self.get_logger().warn(f'语音合成失败:{text}')else:self.get_logger().warn('语音合成服务请求失败')def main():rclpy.init()patrol = PatrolNode() #节点patrol.speech_text('正在准备初始化位置')patrol.init_robot_pose()patrol.speech_text('初始化位置完成')while rclpy.ok():points = patrol.get_target_points()for point in points:x,y,yaw = point[0],point[1],point[2]target_pose = patrol.get_pose_by_xyyaw(x,y,yaw)patrol.speech_text(text=f'准备前往目标点{x},{y}')patrol.nav_to_pose(target_pose)patrol.speech_text(text=f'已到达目标点{x},{y},准备记录图像')patrol.record_img()patrol.speech_text(text=f'图像记录完成')rclpy.shutdown()        

重新构建后运行,拍照效果如下

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关于AI agent的学术论文实验部分 在撰写关于AI agent的学术论文时,实验设计和实施是关键部分,仅搭建完成AI agent通常是不够的,需要通过严谨的实验来验证其性能、效果和创新性。以下以一个在智能客服场景中应用AI agent的例子,说明如何完成实验: 明确实验目的:确定通过实…...

消息队列实战指南:三大MQ 与 Kafka 适用场景全解析

前言&#xff1a;在当今数字化时代&#xff0c;分布式系统和大数据处理变得愈发普遍&#xff0c;消息队列作为其中的关键组件&#xff0c;承担着系统解耦、异步通信、流量削峰等重要职责。ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 作为市场上极具代表性的消息队列产品&#xff0…...

postgresql表分区及测试

本文主要采用list类型实现表分区&#xff0c;并对表分区数据进行查询对比&#xff0c;数据量6000万条以上&#xff0c;速度相差10倍以上。 一、创建表&#xff0c;以substationcode字段为ist类型表分区 CREATE TABLE "public"."d_population_partition" …...

VUE学习笔记(入门)1__创建VUE实例

核心步骤 <div id"app"><!-- 这里存放渲染逻辑代码 --><h1>{{ msg }}</h1><a href"#">{{count}}</a> </div><!-- 引入在线的开发版本核心包 --> <!-- 引入核心包后全局可使用VUE构造函数 --> <…...

STL—stack与queue

目录 Stack stack的使用 stack的模拟实现 queue queue的使用 queue的模拟实现 priority_queue priority_queue的用法 priority_queue的模拟实现 容器适配器 种类 Stack http://www.cplusplus.com/reference/stack/stack/?kwstack stack是栈&#xff0c;后入先出 stack的…...

pthread_create函数

函数原型 pthread_create 是 POSIX 线程&#xff08;pthread&#xff09;库中的一个函数&#xff0c;用于在程序中创建一个新线程。 #include <pthread.h>int pthread_create(pthread_t *thread, const pthread_attr_t *attr,void *(*start_routine) (void *), void *a…...

suctf2025

Suctf2025 --2标识为看的wp&#xff0c;没环境复现了 所有参考资料将在文本末尾标明 WEB SU_photogallery 思路&#x1f447; 构造一个压缩包&#xff0c;解压出我们想解压的部分&#xff0c;然后其他部分是损坏的&#xff0c;这样是不是就可以让整个解压过程是出错的从而…...

二、点灯基础实验

嵌入式基础实验第一个就是点灯&#xff0c;地位相当于编程界的hello world。 如下为LED原理图&#xff0c;要让相应LED发光&#xff0c;需要给I/O口设置输出引脚&#xff0c;低电平&#xff0c;二极管才会导通 2.1 打开初始工程&#xff0c;编写代码 以下会实现BLINKY常亮&…...

ESP8266-01S、手机、STM32连接

1、ESP8266-01S的工作原理 1.1、AP和STA ESP8266-01S为WIFI的透传模块&#xff0c;主要模式如下图&#xff1a; 上节说到&#xff0c;我们需要用到AT固件进行局域网应用&#xff08;ESP8266连接的STM32和手机进行连接&#xff09;。 ESP8266为一个WiFi透传模块&#xff0c;和…...

微服务学习:基础理论

一、微服务和应用现代化 1、时代的浪潮&#xff0c;企业的机遇和挑战 在互联网化数字化智能化全球化的当今社会&#xff0c;IT行业也面临新的挑战&#xff1a; 【快】业务需求如“滔滔江水连绵不绝”&#xff0c;企业需要更快的交付【变】林子大了&#xff0c;百色用户&…...

【c++继承篇】--继承之道:在C++的世界中编织血脉与传承

目录 引言 一、定义二、继承定义格式2.1定义格式2.2继承关系和访问限定符2.3继承后子类访问权限 三、基类和派生类赋值转换四、继承的作用域4.1同名变量4.2同名函数 五、派生类的默认成员构造函数5.1**构造函数调用顺序&#xff1a;**5.2**析构函数调用顺序&#xff1a;**5.3调…...

Java操作Excel导入导出——POI、Hutool、EasyExcel

目录 一、POI导入导出 1.数据库导出为Excel文件 2.将Excel文件导入到数据库中 二、Hutool导入导出 1.数据库导出为Excel文件——属性名是列名 2.数据库导出为Excel文件——列名起别名 3.从Excel文件导入数据到数据库——属性名是列名 4.从Excel文件导入数据到数据库…...

基于VSCODE+GDB+GDBSERVER远程单步调试设备篇(可视化界面)

目录 说明 配置方法 1&#xff09;VSCODE必备插件 2&#xff09;配置launch.json文件&#xff0c;用于GDB调试 调试步骤 ​​​​​​目标板运行程序 1&#xff09;已启动程序&#xff0c;通过attach方式进入调试 2&#xff09;通过gdbserver启动时加载程序(程序路径根据实际情…...

【设计模式】 单例模式(单例模式哪几种实现,如何保证线程安全,反射破坏单例模式)

单例模式 作用&#xff1a;单例模式的核心是保证一个类只有一个实例&#xff0c;并且提供一个访问实例的全局访问点。 实现方式优缺点饿汉式线程安全&#xff0c;调用效率高 &#xff0c;但是不能延迟加载懒汉式线程安全&#xff0c;调用效率不高&#xff0c;能延迟加载双重检…...

lvm快照备份

前提 数据文件要在逻辑卷上&#xff1b; 此逻辑卷所在卷组必须有足够空间使用快照卷&#xff1b; 数据文件和事务日志要在同一个逻辑卷上&#xff1b; 前提&#xff1a;MySQL数据lv和将要创建的快照要在同一vg&#xff0c;vg要有足够的空间存储 优点 几乎是热备&…...

PHP CRM售后系统小程序

&#x1f4bc; CRM售后系统 &#x1f4fa;这是一款基于PHP和uniapp深度定制的CRM售后管理系统&#xff0c;它犹如企业的智慧核心&#xff0c;精准赋能销售与售后管理的每一个环节&#xff0c;引领企业步入精细化、数字化的全新管理时代。系统集成了客户管理、合同管理、工单调…...

ETL 数据抽取

ETL ETL 数据抽取 ETL&#xff08;Extract, Transform, Load&#xff09;是数据集成和处理的重要过程&#xff0c;其中数据抽取&#xff08;Extract&#xff09;是第一步&#xff0c;负责从各种数据源中提取数据。以下是ETL数据抽取的详细说明和常用工具&#xff1a; 1. 数据…...

FANUC机器人系统镜像备份与恢复的具体步骤(图文)

FANUC机器人系统镜像备份与恢复的具体步骤(图文) 镜像备份: 如下图所示,进入文件—工具—切换设备,找到插入的U盘UT1, 如下图所示,进入U盘目录后,创建目录,这里目录名称为11, 如下图所示࿰...

MindsDB - 构建企业数据源 AI 对话

一、关于 MindsDB MindsDB是世界上最有效的解决方案&#xff0c;用于构建与混乱的企业数据源对话的AI应用程序。把它想象成图书管理员Marie Kondo。 github : https://github.com/mindsdb/mindsdb官网&#xff1a;https://www.mindsdb.com/官方文档&#xff1a;https://docs.…...

正则表达式(python版最全面,最易懂)

正则表达式 正则表达式英文称regular expression 定义&#xff1a;正则表达式是一种文本模式匹配的工具&#xff0c;用于字符串的搜索&#xff0c;匹配和替换。在excel,word以及其他的文本编辑器都可直接适配。 一、基本匹配规则 字面值字符&#xff1a;例如字母、数字、空格…...

QT 使用QTableView读取数据库数据,表格分页,跳转,导出,过滤功能

文章目录 效果图概述功能点代码分析导航栏表格更新视图表格导出表格过滤 总结 效果图 概述 本案例用于对数据库中的数据进行显示等其他操作。数据库的映射&#xff0c;插入等功能看此博客框架&#xff1a;数据模型使用QSqlTableModel&#xff0c;视图使用QTableView&#xff0…...

golang标准库path/filepath使用示例

文章目录 前言一、常用方法示例1.将相对路径转换为绝对路径2.获取路径中最后一个元素3.获取路径中除去最后一个元素的部分4.路径拼接5.将路径拆分为目录和文件名两部分6.返回一个相对路径7.文件路径遍历8.根据文件扩展名过滤文件9.使用正则表达式进行路径匹配 前言 path/filep…...