ROS移动小车语音或者视觉识别导航

### ROS 移动机器人语音识别与视觉识别导航 #### 语音识别导航 为了使ROS移动小车能够根据语音指令进行导航，通常会集成语音识别模块来解析用户的命令并将其转换为具体的行动。一种常见的方法是使用`pocketsphinx`包来进行离线语音识别[^1]。 ```bash sudo apt-get install ros-noetic-pocketsphinx ``` 安装完成后，在启动文件中配置好麦克风输入设备，并设置关键词列表用于匹配特定的导航指令。例如，“前往厨房”，“去卧室”。 接着定义一个节点订阅来自`sphinx`的话题消息 `/recognizer/output` ，从中提取出有效路径规划请求发送至导航堆栈： ```python import rospy from std_msgs.msg import String from geometry_msgs.msg import PoseStamped, Quaternion from tf.transformations import quaternion_from_euler def voice_command_callback(data): command = data.data.lower() if "go to kitchen" in command: goal_pose = PoseStamped() # 假设已知厨房的位置坐标 (x,y,z) 和方向角 yaw goal_pose.pose.position.x = 0.5 goal_pose.pose.position.y = -1.8 q = quaternion_from_euler(0, 0, 0) goal_pose.pose.orientation = Quaternion(*q) pub.publish(goal_pose) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('voice_nav') sub = rospy.Subscriber('/recognizer/output', String, voice_command_callback) pub = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) rospy.spin() ``` 此代码片段展示了如何监听语音识别的结果并将之转化为具体的目的地点位姿信息，进而发布到`/move_base_simple/goal`话题让导航系统执行相应动作。 #### 视觉识别导航 对于基于视觉感知的任务导向型导航而言，可以借助OpenCV库处理摄像头获取的画面数据，配合深度学习模型如YOLOv3或SSD MobileNet等对象检测算法快速锁定目标物体位置[^2]。 一旦确认了物品所在区域，则可通过SLAM技术构建环境地图辅助路径规划过程；同时还可以利用RGB-D传感器提供的距离测量功能确保安全避障行驶路线的选择准确性。 下面给出一段简单的Python脚本作为概念验证，它实现了通过图像分类器查找指定类别（比如红色药瓶）的功能： ```python #!/usr/bin/env python import cv2 import numpy as np import rospy from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError from move_base_msgs.msg import MoveBaseActionGoal from actionlib import SimpleActionClient class ObjectFinderNode(object): def __init__(self): self.bridge = CvBridge() self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/color/image_raw", Image, self.callback) self.client = SimpleActionClient('move_base', MoveBaseActionGoal) def callback(self, img_msg): try: frame = self.bridge.imgmsg_to_cv2(img_msg, desired_encoding="bgr8") hsv_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) lower_red = np.array([0, 70, 50]) upper_red = np.array([10, 255, 255]) mask = cv2.inRange(hsv_frame, lower_red, upper_red) contours, _ = cv2.findContours(mask.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] if len(contours)>0 : c = max(contours, key=cv2.contourArea) ((x, y), radius) = cv2.minEnclosingCircle(c) if radius > 10: target_position = Point(x=x / 100., y=y / 100.) mb_goal = MoveBaseActionGoal() mb_goal.goal.target_pose.header.frame_id = 'base_link' mb_goal.goal.target_pose.pose.position = target_position self.client.send_goal(mb_goal) except CvBridgeError as e: print(e) if __name__ == "__main__": rospy.init_node('object_finder') finder = ObjectFinderNode() rospy.spin() ``` 这段程序接收来自相机的主题更新事件，经过颜色空间变换后应用阈值分割得到感兴趣的对象轮廓特征，最后计算质心坐标并通过Move Base客户端提交给全局路径规划服务以驱动车辆靠近该处.