ROS機器人操作系統新發布軟件包摘錄--（2018.03）

ROS機器人操作系統功能包摘錄--（2018.04）

可以編譯并改進源碼用于公選課研究論文的提交（適用本科一年級-三年級，專業不限）。

VisioTec ROS軟件包

1 https://wiki.ros.org/vtec_ros 2?https://github.com/lukscasanova/vtec_ros 。

ROS（Kinetic）軟件包由CTI Renato Archer的VisioTec研究小組開發。關于這個組的更多信息可以在這里找到。

視頻示例

點擊縮略圖觀看YouTube上的視頻。

基于強度的完整8-DoF單應性視覺追蹤

使用仿射6-DoF單應性的基于強度的視覺跟蹤

文件和引用

這里提供的技術報告描述了底層算法及其工作原理。如果您使用此軟件，請使用以下方式引用技術報告：

@TechReport{nogueira2017,

author = {Lucas Nogueira and Ely de Paiva and Geraldo Silveira},

title = {{VISIOTEC} Intensity-based Homography Optimization Software: Basic Theory and Use Cases},

number = {CTI-VTEC-TR-01-2017},

institution = {CTI},

year = {2017},

address = {Brazil}

}

安裝

這些軟件包在ROS Kinetic和Ubuntu 16.04上進行了測試。

依賴

從ROS存儲庫安裝usb_cam驅動程序。

sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam

建立

設置一個ROS工作區。

mkdir -p ~/catkin_ws/src

安裝VisioTec庫。它是一個獨立的cpp庫，非ROS。

cd ~/catkin_ws/src

git clone https://github.com/lukscasanova/vtec.git

cd vtec

mkdir build

cd build

cmake ..

make

安裝ROS軟件包

cd ~/catkin_ws/src

git clone https://github.com/lukscasanova/vtec_ros.git

cd ~/catkin_ws

catkin_make

source devel/setup.bash

節點

ibgho_tracker_node

跟蹤圖像序列中的平面對象。

camera/image（sensor_msgs / Image）

來自相機的傳入圖像流。

annotated_image（sensor_msgs / Image）

用跟蹤的圖像區域和分數標注的圖像流。

stabilized_image（sensor_msgs / Image）

來自圖像流的變形圖像補丁，它試圖與參考圖像補丁相匹配。

reference_image（sensor_msgs / Image）

從參考圖像文件中提取的參考模板。

tracking（vtec_tracker / TrackingResult）

有關跟蹤的信息。包括估計的單應性和光度參數。

image_topic?（字符串，默認：“usb_cam / image_raw”）

圖像輸入主題的名稱。

bbox_pos_x?（int，默認值：200）

參考圖像中感興趣區域左上角的x坐標。

bbox_pos_y?（int，默認值：150）

參考圖像中感興趣區域左上角的y坐標。

bbox_size_x?（int，默認值：200）

沿著x方向的感興趣區域的像素長度。

bbox_size_x?（int，默認值：200）

沿y方向的感興趣區域的像素長度。

max_nb_iter_per_level?（int，默認值：5）

每個金字塔等級的最大優化迭代次數。

max_nb_pyr_level?（int，默認值：2）

金字塔級別的最大數量。

sampling_rate?（double，默認值：1.0）

采樣率用于采樣優化過程中使用的點。1.0表示使用100％的點數。

homography_type?（字符串，默認：“完整”）

指定要由優化算法考慮的單應性類型。選項有：“完整”，“仿射”和“拉伸”。

用法

使用數據集運行

從這里下載數據集：數據集

打開兩個終端窗口，并在第一個終端窗口中啟動-節點：

roslaunch vtec_tracker tracker.launch

在另一個終端中，導航到您下載數據集的目錄，并使用以下命令播放bagfile：

rosbag play vtec_test_tracker.bag

現在，您應該在RViz中看到使用啟動文件中的默認參數進行的跟蹤過程。

從現場攝像頭運行

打開終端窗口并啟動-節點：

roslaunch vtec_tracker tracker_live.launch

Rviz窗口將隨相機圖像彈出。在您發出roslaunch命令的終端窗口中，按S鍵開始追蹤。這將在當前幀中選擇一個邊界框進行跟蹤。您可以隨時再次按S重新開始追蹤過程。

資源

IBGHO技術報告：vtec_ibgho_TR.pdf

VisioTec C ++庫：https：//github.com/lukscasanova/vtec

Geraldo Silveira的網站：https：//sites.google.com/site/geraldofsilveira/

錯誤和功能請求

請使用問題-報告錯誤和請求功能。

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Dialogflow_ros

1?http://wiki.ros.org/dialogflow_ros 2?https://github.com/piraka9011/dialogflow_ros

該軟件包使用Google Text-To-Speech（TTS）API將結果發送到Google的NLP平臺Dialogflow。

更多信息可以在ROS wiki上找到。轉載于此：

安裝

如果你想使用它，在git目錄下有一個install.sh腳本，但是，我會在這里一步一步地完成這些步驟。

安裝此軟件包需要3個主要步驟：克隆dialogflow repo，設置您的Google云項目以及設置Dialogflow。但是，我們需要安裝PortAudio，以便我們可以使用PyAudio來獲取麥克風數據。

sudo apt-get install portaudio19-dev

克隆回購

通過克隆Github repo來安裝所有需求，并在requirements.txt中安裝所有的軟件包。

CD ? / catkin_ws / src目錄 git clone https://github.com/piraka9011/dialogflow_ros.git cd dialogflow_ros pip install -r requirements.txt

Google Cloud安裝程序

按照此處的說明配置您的Google Cloud項目并安裝SDK進行身份驗證。你將需要一個谷歌/ Gmail帳戶。

Google Cloud SDK的使用需要身份驗證。這意味著您需要一個API密鑰和一個激活的服務帳戶才能使用這些API。

設置一個服務帳戶

以JSON形式下載服務帳戶密鑰。

檢查您的環境中是否有GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS。這應該是密鑰的路徑。

導出 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = ' / path / to / key '

運行身份驗證命令：

gcloud auth activate-service-account - 密鑰文件GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS

Dialogflow設置

按照此處的步驟使用Dialogflow設置身份驗證。記下你的名字，project-id并確保改變config/params.yaml。

用法

按照以下步驟正確設置包裝。

配置主題

進入config目錄并更改params.yaml文件中的以下參數：

results_topic:(可選）發布結果的主題。

project_id：您的Google Speech節點的項目名稱。這是您通過Google Cloud安裝程序時Google Cloud項目的名稱。

啟動節點

要啟動Dialogflow節點，請運行以下命令：

roslaunch dialogflow_ros dialogflow.launch

ROS節點

mic_client

ROS節點接收來自Google Cloud Speech API的文本并將其發布到text_topic（參見config / params.yaml）。這由dialogflow_client節點使用。

發布的主題

text_topic（std_msgs / String）從Google Cloud Speech API獲取文本。

dialogflow_client

ROS節點從mic_client節點獲取文本并將其發送到Dialogflow進行解析。

發布的主題

results_topic（dialogflow_msgs / DialogflowResult）將與檢測到的意圖關聯的操作，參數（python字典）和履行文本發布為std_msgs / String。

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ROS-Industrial Americas 2018 Annual Meeting Review?年會回顧

包括移動服務機器人、工業機械臂、移動平臺、智能駕駛卡車、虛擬現實技術。

ROS-Industrial Americas Consortium Americas（RICA）于2018年3月7日和8日在圣安東尼奧舉行了2018年年會，在西南研究所（SwRI）的校園舉行。這是一個為期兩天的活動，第七屆開放給包括旅游和示威，然后由聯盟成員8日舉行會議，進行路線圖練習和項目理念頭腦風暴。

KEBA展示了其新的ROS RMI接口集成到他們的控制器中，而UTARI展示了通過微軟HoloLens實施的混合現實制造，允許用戶融合過程指南，實時檢測數據和交叉參考信息，以確定適應性措施和項目結果。

SwRI和ROS-I團隊展示了一個將SwRI的人類行為計劃的無標記運動捕捉和路徑規劃相結合以從開放掌握中檢索物體的例子。西南研究院的應用傳感部門展示了他們的Class 8卡車，使所有與會者都可以乘坐，同時獲得車輛能力的見解。SwRI的ROS-I團隊還推出了機器人混合里程碑4，TSDF實現的智能零件重構，以及新完全集成到ROS順序凸優化器中的Trajopt。在德克薩斯大學奧斯汀分校核機器人集團?在他們的赫斯基平臺上展示了 他們改善的移動操控情境感知能力，用戶可以“驅動”系統拾取呈現的物體。

最后，SwRI團隊介紹并展示了A5平臺，該平臺是一個移動操作平臺，用于在非結構化環境中執行大型飛機上的大量過程。該過程演示了測試面板頂部的打磨。其中包括對可視化本地化和規劃的概述。

下午圍繞OEM和集成服務提供商進行會談，包括：

凌華科技神經元：面向工業的ROS2平臺 - 浩志林 - 凌華科技

獨特的ROS與安全和PLC結合 - Thomas Linde - KEBA

利用ROS-Industrial提供客戶價值 - Joe Zoghzoghy - Bastian Solutions

這一系列談判帶來了OEM和服務提供商社區的創新成果。通過與ROS-Industrial團隊合作，通過試點和投入生產，Bastian Solutions的概念故事展示了移動解決方案的真正價值主張，以及集成商社區開發的更廣泛的ROS功能。

8日上午特色：

RIC-美洲重點和即將舉行的活動 - Matt Robinson＆Levi Armstrong - SwRI

RIC歐洲亮點和ROSiN更新 - Mirko Bordignon - Fraunhofer IPA

來自亞太地區的ROSS產業經驗教訓 - 陳敏玲 - ARTC

ROS2就在這里 - 德克托馬斯 - Open Robotics

ARM學院介紹和更新 - Bob Grabowski - ARM學院

Windows IoT＆Robotics - Lou Amadio - 微軟

馬特羅賓遜涵蓋了聯盟的戰略舉措，其次是李維阿姆斯壯涵蓋RICA技術發展，包括TrajOpt和智能零件重建，Noether，PCL Afront Mesher以及Qt Creator更新和即將發布。

Mirko Bordignon向美洲觀眾強調了ROSIN倡議周圍正在發生的事情，推動了對ROS-I的全球性的認識和促進。Min Ling Chan在亞太地區共同取得進展，以及ML ML集中技術項目的進展和狀態，該項目即將進行第二階段發布。

Open Robotics的Dirk Thomas介紹了ROS2的最新成果，這是我們第一次歡迎ARM研究院的Bob Grabowski。該ARM研究所是最新的美國國防部制造創新研究院，這是因為該研究所推出的首屆年會。ARM研究所和ROS-I之間的協同作用對于監測前進的步伐非常重要。

上午的會議結束的時候的Windows物聯網和Azure的團隊是由婁Amadio和Ryan佩德森分別代表展示其目前的戰略ROS的支持和他們的計劃向前推進，特別是對ROS2。

波音公司的Phil Freeman博士發表了特色主題演講，“為什么波音公司正在使用ROS-Industrial”。Phil為波音公司ROS-Industrial的價值提供了很好的見解，以及它為在波音波音面臨的挑戰。這次演講以示例應用為特色，并傳達了這樣的信息：在機器人空間內，我們確實處于能力和可訪問性方面的臨界點。

然后進行了一次路線繪圖會議，重點討論要解決的問題。這個想法是將問題與項目聯系起來，然后確定需要開發的能力以滿足某些優先問題。問題重點領域是人力資源能力，質量過程和執行力，靈活性/敏捷性和戰略/協調。共同的主題是：標準接口，文檔，用于工業應用的ROS2，所有權和社區參與，更簡單的恢復手段以及實時診斷。

下午演講者談到了旨在通過應用程序開發/實施流程以及整個價值流實現更豐富和更可靠的網絡和數據共享/管理的技術：

實現機器人小組與機器單元設備之間的設施級互操作性?- Shaurabh Singh -?制造技術協會

DDS的過去，現在和未來及其與ROS2的關系 - Erik Boasson -?ADLINK

現在塵埃落定了，這些是來自這個座位的一些觀察結果：

ROS-Industrial是一個大帳篷，是真正的全球性。每個聯盟都需要優化其在本地區的工作方式，以滿足其成員需求并最大限度地利用可用資源。

隨著區域資源的優化，其他財團需要監控事態發展，分享信息，并確保ROS-I范圍內的所有組織都意識到正在進行的項目，正在進行哪些開發活動，以減少/消除多余的努力。

ROS2在這里，但有工作要做。監控開發進程和提高認知度非常重要，以便開發人員，解決方案提供商和最終用戶能夠利用ROS2功能在適當的時間和地點補充他們的最終解決方案。

有許多創新者，解決方案提供商和最終用戶在今天以及在某些情況下實現ROS / ROS-工業部署的價值主張一段時間。讓我們社交并分享他們的成功故事。

促進會員參與和社區參與ROS-Industrial遠景和執行愿景。我們很高興能夠讓初創企業參與進來，同時也改善了我們如何利用我們的大學合作伙伴。通過有效的項目，贊助或ROS-I組織結構中的角色，這些都有助于培養社區感和后續所有權。

有一個拐點或臨界點，對于高級機器人來說，這似乎是一個合適的時間。這個想法還表明，ROS可以跨越機器人流程，但可以通過利用物聯網實現更多智能處理，從而使得先進技術的杠桿作用為更多最終用戶帶來價值似乎越來越大。

我們一起推進ROS-Industrial。參與，參與，溝通和我們一起成功。

與往常一樣，我們期待著對該活動的反饋意見，以及如何改進這一活動以及向前發展的活動。我們期待收回在線季度會員會議，因此請密切關注，因為協調和邀請由三位聯盟管理人員輪流主持。ROS-Industrial是一個開放源代碼項目，我們尋求開放，并且成為21世紀分享想法和解決行業問題的論壇。

公共日演示可以在每個發言者訂單項后面的議程頁面中找到。成員日演示文稿包含在會員門戶網站后面，可供下載。

感謝您對行業開源自動化的支持！

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ADI_ROS驅動

1?http://wiki.ros.org/adi_driver 2?https://github.com/tork-a/adi_driver

此封裝包含用于Analog Devices（ADI）傳感器產品的ROS驅動器節點，主要通過SPI（串行Periferal接口）進行通信。

目前支持的設備是：

ADIS16470

寬動態范圍的微型MEMS IMU

ADXL345：

3軸，±2 g /±4 g /±8 g /±16 g數字加速度計

該設備的支持是實驗性的

您的PC上需要一個SPI接口才能與設備進行通信。該軟件包支持?Devantech的USB-IIS?作為USB-SPI轉換器。

USB-IIS

概觀

USB-IIS是一款USB轉串口/ I2C / SPI轉換器，操作簡單，體積小，易于使用。您不需要任何額外的庫，如libusb或libftdi。該設備可在/ dev / ttyACM *上作為調制解調器設備使用。

有關詳細信息?，請參閱?產品信息和?SPI文檔。

提示

您需要移除Power link引腳上的跳線塊為器件提供3.3V電壓。

您需要將您的用戶添加到撥出組以訪問/ dev / ttyACM *。

$ sudo adduser your_user_name dialout

如果直到/ dev / ttyACM *可用需要幾秒鐘，則需要將modemmanager卸載為：

$ sudo apt remove modemmanager

ADIS16470

概觀

ADIS16470?是一個完整的慣性系統，包括一個三軸陀螺儀和一個三軸加速度計。

您可以使用分線?板?以方便使用。

連接

您需要制作扁平電纜來連接USB-ISS和ADIS16470分線板。該圖顯示了一個實現。

非常簡單的示意圖在這里。J1是USB-ISS引腳，J2是ADIS16470分線板上的2mm引腳接頭。

注意：您只需連接電源線（3.3V和GND）。它們連接在分線板上。

BOM

J1：2550連接器6pin

可在Akiduki購買

J2：FCI連接器，用于1.0毫米節距撕裂電纜

可在RS Components公司

1.0毫米節距撕裂電纜

在Aitendo上可用

快速開始

將您的傳感器連接到USB端口。運行啟動文件為：

$ roslaunch adi_driver adis16470.launch

您可以在rviz面板中看到ADIS16470分線板的型號。

ADXL345

概觀

ADXL345是一款小型，薄型，低功耗，3軸加速度計，高達±16g的高分辨率（13位）測量。此時此設備的支持是實驗性的。

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ROS node on Windows?在windows使用ROS節點

1?https://github.com/Wei1234c/ROS_node_on_Windows

ROS node on Windows

GitHub repo.

Wei Lin

2018-03-16

[緣由]

最近開始接觸?ROS，覺得很有趣，架構上來說和很多分散式的 frameworks 都很類似，有一個 master 或 broker 來做仲介，nodes 之間則是透過 topics/publish/subscribe 的機制來溝通，也有 service 的機制可以做 RPC，官網上有很好的描述:

初看之下，我覺得 ROS 最大的特點是 訊息的交換 雖然是由 master 牽成，但資料最終卻是由 node 和 node 之間直接傳遞的，不需經過 master 或 broker。這點和?Dask?比較像，比起?MQTT?來說更適合傳遞比較大的資料包。

ROS 透過 topics/publish/subscribe 的機制來溝通，也是因為整合上的需求，不同公司，不同開發團隊所發展出來的套件，只要遵循共同的訊息標準，就可以互相傳遞訊息整合在一起，官網上這段話?我覺得很有道理：

... Another benefit of using a message passing system is that it forces you to implement clear interfaces between the nodes in your system, thereby improving encapsulation and promoting code reuse.

但是目前 Windows 的電腦如果想要連上 ROS 網路，都必須透過裝在另外一臺 Linux 電腦上的仲介軟體(例如?rosbridge)，不是很方便。Windows 生態圈也是有很多資源與需求，如果可以容易地連接到 ROS 網路，整合上就會更順暢一些，例如，我們就可以在 Windows 電腦上收集遠端 ROS 系統中的資料，使用 Windows 平臺上特有的軟體來分析與處理，需要指揮一些 Linux/ROS 平臺特有資源的時候，也可以發送指令去做一些控制。

[想法]

Python 相當程度地把作業系統抽象化了，同樣一段 Python 程式碼在 Linux 和 Windows 上面或許都可以跑。

那麼，把相依的 *.py 碼都複製到 Windows 上面來，或許就可以跑。

從最簡單的試試看，就以?ROS tutorials 上的 chatter 實驗?作為範例，看看能不能讓 Windows 電腦直接連上 ROS 的 topics/publish/subscribe 網路。

[原理與作法]

ROS node 主要流程

而?talker.py,?listener.py?中 都須:

先建立一個 ROS client

建立 XMLRPC client, server

透過 XMLRPC 協定，向 ROS master 註冊

然後再建立 publisher 或者 subscriber，向 master 報備，然後開始收發 messages

這個流程可以從?talker.py,?listener.py?的 log 檔內容看得出來:

Talker's log:

[rospy.client][INFO] 2018-03-16 21:17:00,447: init_node, name[/talker_5428_1521206220442], pid[5428]

[xmlrpc][INFO] 2018-03-16 21:17:00,448: XML-RPC server binding to 0.0.0.0:0

[xmlrpc][INFO] 2018-03-16 21:17:00,449: Started XML-RPC server [http://DESKTOP-M4SP11C:53279/]

[rospy.impl.masterslave][INFO] 2018-03-16 21:17:00,449: _ready: http://DESKTOP-M4SP11C:53279/

[rospy.registration][INFO] 2018-03-16 21:17:00,450: Registering with master node http://192.168.43.124:11311

[xmlrpc][INFO] 2018-03-16 21:17:00,450: xml rpc node: starting XML-RPC server

[rospy.init][INFO] 2018-03-16 21:17:00,459: ROS Slave URI: [http://DESKTOP-M4SP11C:53279/]

[rospy.init][INFO] 2018-03-16 21:17:00,459: registered with master

[rospy.rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:00,459: initializing /rosout core topic

[rospy.rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:00,496: connected to core topic /rosout

[rospy.simtime][INFO] 2018-03-16 21:17:00,522: /use_sim_time is not set, will not subscribe to simulated time [/clock] topic

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:00,838: hello world 1521206220.8385267

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:00,938: hello world 1521206220.9387927

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:01,039: hello world 1521206221.0385587

[rospy.internal][INFO] 2018-03-16 21:17:01,055: topic[/rosout] adding connection to [/rosout], count 0

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:01,143: hello world 1521206221.1438384

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:01,252: hello world 1521206221.252839

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:01,338: hello world 1521206221.3388672

[rosout][INFO] 2018-03-16 21:17:01,438: hello world 1521206221.4389257

相依的 modules (packages)

為了讓?talker.py,?listener.py能順利執行上述流程，相依的 modules (packages) 還是得從 Linux 上的 ROS 中複製出來 放到 Windows 電腦上，再來只要讓?talker.py,?listener.py能引用到就好了。

相依的 modules (packages) 有這些 (下圖 "ros" 資料夾之下的項目):

環境的建立

我在?talker.py,?listener.py?的前面 加了一行程式

import config_ros_win

這會引用?config_ros_win.py，而其作用主要是:

設定一些 ROS node 需要的 環境變數的值

建立 PYTHONPATH 的路徑，讓 ROS node 的 python 程式碼可以找到需要的 modules

[實驗步驟]

1. 啟動 ROS core

在某一臺 Linux 的機器上 啟動 ROS core，並記錄其 IP 位址 (例如:?192.168.43.124)

2. 下載範例

將?GitHub repo.?的內容 複製到某個資料夾中 (例如 C:\temp)

3. 設定好 ROS master 的 URI

找到檔案 config_ros_win.py，在其中設定好?ROS_MASTER_URI?變數:

os.environ['ROS_MASTER_URI'] = 'http://192.168.43.124:11311'

4. 啟動 Listener

開啟一個 terminal 的視窗，cd 到?...scripts?資料夾 (listener.py?所在之處)，執行?python listener.py

C:\...\ROS node on Windows\codes\my_ws\src\ros_win\scripts> python listener.py

5. 啟動 Talker

開啟另一個 terminal 的視窗，cd 到?...scripts?資料夾 (talker.py?所在之處)，執行?python talker.py

C:\...\ROS node on Windows\codes\my_ws\src\ros_win\scripts> python talker.py

這樣應該就可以開始發送 messages 給 listener。

[效果]

我用兩臺 Windows Home版 的電腦透過 ROS network 做?chatter?實驗。

ROS core 跑在中間的那臺 Raspberry Pi Zero W 上面

左側電腦上的 ROS node 運行 "Listener"

右側電腦上的 ROS node 運行 "Talker"

messages 可以順利傳遞與接收

[其他可能之應用]

用 ROS 建立一個 IoT 系統

用 ROS 建立一個 聊天室

用 ROS 建立一個 併行系統 處理大數據

與其他 Windows 平臺上的軟體系統整合

...

[Notes]

目前只有測試過簡單的?chatter?範例，如果牽涉到其他的 message type 或功能，相依於原生的 C 碼，可能就不能這樣做了。

以上純屬個人試驗，不保證其穩定性。

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機器人

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