[ROS SLAM系列] 用機器人身上的WebCAM，即時實現ORB SLAM2 (ROS melodic版)

<source : greatway9999>

一、前言

在我們開始一個偉大的機器人計畫前，我們一定會思考要在機器人身上實現哪些功能。如果是服務型的機器人，那麼SLAM的功能必不可少。實現SLAM，可以透過 Lidar、WebCAM等感測器來進行，對於一般人來說 WebCAM是相對比較容易取得的感測器，而ORB-SLAM2正是其中可用於WebCAM的SLAM演算法。就讓我們一起先在WebCAM進行SLAM的實現。

二、實作 : 執行WebCAM的即時SLAM測試

用WebCAM實作ORB-SLAM2，其實很簡單，只要逐一完成以下目標，就可順利實現ORB-SLAM2。

1. 安裝 Melodic版的usb_cam套件 (若已安裝，可略過本步驟)
2. 啟動 roscore 和 usb_cam
3. 相機校正
4. 修改ros_mono.cc文件
5. 重新編譯
6. 執行單目 SLAM

讓我們開始吧！

1. 安裝 Melodic版的usb_cam套件 (若已安裝，可略過本步驟)

步驟1. 查看 usb cam在系統中的顯示樣態

$ lsusb  

或

$ ls  /dev/video*

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步驟2. 安裝 usb_cam 套件

$ sudo apt-get install ros-melodic-usb-cam

步驟3. 安裝image相關套件包

$ sudo apt-get install ros-melodic-image-*

$ sudo apt-get install ros-melodic-rqt-image-view

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步驟4. 確認launch檔中的device 設定

進入到 usb_cam資料夾中，確認launch資料夾中的launch文件，第3行末要改成你想使用的裝置代號，以我的電腦為例，video0為webcam，因此value設為 " /dev/video0 "。

順帶一提，若不能存檔，請記得將檔案權限更改。

$ sudo su

$ chmod 666 [路徑]/usb_cam-test.launch 

ex. chmod 666 /opt/ros/melodic/share/usb_cam/launch/usb_cam-test.launch 

如下圖

步驟5. 執行usb_cam 的 launch檔測試影像傳輸是否正常

$ roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

成功後的畫面如下 :

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備註 : 若出現類似 timeout的錯誤，請確認虛擬機上的 USB設定是否為 3.0。筆者更改成 USB 3.0後，錯誤碼就不再出現了。如下圖。

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(Optional)步驟6. 利用rqt_image_view節點查看圖像

$ rqt_image_view image:=/image_raw

若視窗打開後，看不到圖片，記得要將左上角的下拉選單選到 /usb_cam_image。

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(Optional)步驟7. 用RViz查看圖像

>>啟動 rviz 

>> 先更改“Displays”選項。單擊RViz左下方的[Add]，在[By displaytype]選項卡中選擇[Image]  

>>然後將[Image] → [Image Topic]的值更改爲“/image_raw”，圖像就會顯示了。如下圖。

2. 啟動 roscore 和 usb_cam

$ roscore

$ roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch

3. 相機標定

3-1準備標定圖

若無標定圖，可從ROS官網下載列印。

3-2啟動usb cam測試之launch檔 (若已啟動，可略過此步驟)

roslaunch usb_cam-test.launch

3-3 執行標定程式camera_calibration (另開一個新的 Terminal)

$ rosrun camera_calibration meracalibrator.py --size 15x21 --square 0.009 image:=/usb_cam/image_raw camera:=/usb_cam

參數依據自己的標定圖設定 size 15x21，指的是標定棋盤的內角點數，不是色塊數; square 0.009 是色塊的大小，單位是公尺。

啟動後，會出現一個灰色的鏡頭視窗。

為了得到一個好的校正結果，應該使標定圖儘量出現在鏡頭視野的各個位置裡 (左、右、上、下、傾斜、水平) 。

介面中參數意義 :

x：表示標定圖在視野中的左右位置。

y：表示標定圖在視野中的上下位置。

size：標定圖在占視野的尺寸大小，也可以理解為標定板離攝像頭的遠近。

skew：標定圖在視野中的傾斜位置。

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3-3 點擊 CALIBRATE，完成校正

當CALIBRATE按鈕亮起時，表示有足夠的資料進行校正，就可以點擊CALIBRATE檢視結果。

4.修改ros_mono.cc文件

ORB-SLAM默認訂閱的話題為/camera/image_raw，而usb_cam節點發佈的話題為/usb_cam/image_raw，因此需要在ros_mono.cc (路徑 : catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src)中修改訂閱的話題

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5.重新編譯

cd ~/catkin_ws/src/ORB_SLAM2

./build_ros.sh

6.執行單目 SLAM

$ rosrun ORB_SLAM2 Mono PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE

ex. 

$ rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/great/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Vocabulary/ORBvoc.txt  /home/great/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/Asus.yaml 

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成功實現了 ORB-SLAM2，你一定非常開心吧！一起繼續挑戰吧！:)

上一篇 : [ROS SLAM系列] ROS Melodic中的ORB SLAM2環境建置 與 Stereo SLAM實現

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參考資料 :

• [CSDN] ROS实践入门（九）ROS编译ORB-SLAM2运行
• ROS下实时运行ORB-SLAM2
• Ubuntu16.04+Ros+Usb摄像头跑ORB SLAM2
• [CSDN] 相機標定
• [CSDN] ROS下相机标定
• ros學習之camera calibration 單目攝像頭標定
• [CSDN] 最详细、最完整的相机标定讲解

#ORB_SLAM2 #usb_cam #webcam