ROS2+OpenCV综合应用--8. 视觉巡线自动驾驶

1、程序功能说明

        程序启动后，调整摄像头的俯仰角，把摄像头往下掰动，使得摄像头可以看到线，然后点击图像窗口，按下r 键进选色模式；接着在在画面中的线的区域内，框出所需要巡线的颜色，松开鼠标后会自动加载处理后的图像；最后按下空格键开启巡线功能。小车在运行过程中，遇到障碍物会停下并且蜂鸣器会响。

2、程序启动

2.1、启动命令

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

启动底盘

ros2 launch yahboomcar_bringup bringup.launch.py

再新开一个终端，进入同一个docker，以下的 da8c4f47020a 修改成实际终端显示的ID

docker ps
docker exec -it da8c4f47020a   /bin/bash

进入docker容器后，终端输入，

ros2 run yahboomcar_astra  follow_line

以巡黄线为例，

按下r键后，如上图选择蓝线区域，选定后松开鼠标，

        如上图所示，右边显示的就是处理后的图像，它会显示黄线部分。然后按下空格键则开始计算速度，小车巡线自动驾驶。

2.2、动态参数调节

可以通过动态参数器可以调节相关参数，docker终端输入，

ros2 run rqt_reconfigure rqt_reconfigure

可调节的参数有，

3、核心代码

我们先梳理下巡线的实现原理，通过

• 计算巡线的中心坐标与图像中心的偏移量，
• 根据坐标偏移量计算出角速度的值，
• 发布速度驱动小车。

计算中心坐标，

#计算hsv值

rgb_img, self.hsv_range = self.color.Roi_hsv(rgb_img, self.Roi_init)

#计算self.circle，计算出X的坐标、半径值。半径值为0说明没有检测到线，则发布停车信息

rgb_img, binary, self.circle = self.color.line_follow(rgb_img, self.hsv_range)

计算出角速度的值，

#320是中心点的X坐标的值，通过得到的图像的X值与320的偏差，可以计算出“我现在距离中心有多远”，然后计算角速度的值

[z_Pid, _] = self.PID_controller.update([(point_x - 320)*1.0/16, 0])