ros测距小车

### 构建或调试基于ROS系统的测距小车 #### 方案概述 为了实现基于ROS操作系统的测距小车，可以采用激光雷达或其他传感器（如单目摄像头）来完成距离测量功能。以下是两种主要的实现方式及其技术细节。 --- #### 基于激光雷达的测距小车方案 该方案利用激光雷达作为核心测距设备，通过ROS节点处理数据并控制小车运动。具体流程如下： 1. **硬件准备** - 配置一台带有激光雷达的小车底盘。 - 安装运行Ubuntu系统的计算机，并安装ROS环境[^1]。 2. **软件配置** - 使用`rosserial`包将Arduino控制器与ROS通信，用于驱动电机和接收指令。 - 编写一个订阅激光雷达数据的主题节点，解析扫描结果以获取目标物体的距离信息。 3. **算法设计** - 利用SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）工具（如GMapping或Cartographer），生成地图的同时计算相对位置关系。 - 实现路径规划模块，确保跟随过程中避开障碍物。 4. **代码示例** 以下是一个简单的激光雷达数据读取程序： ```python import rospy from sensor_msgs.msg import LaserScan def laser_callback(data): min_distance = min(data.ranges) print(f"Minimum Distance Detected: {min_distance} meters") rospy.init_node('laser_listener', anonymous=True) sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, laser_callback) if __name__ == '__main__': try: rospy.spin() except KeyboardInterrupt: pass ``` --- #### 单目视觉测距方案 如果希望减少成本或者增加灵活性，可以选择单目摄像头配合YOLOv5模型进行实时目标检测与距离估计。 1. **硬件需求** - 小型嵌入式开发板（如Jetson Nano或Raspberry Pi）连接USB相机。 - 同样需要安装支持CUDA加速的ROS版本以便高效推理。 2. **训练与部署** - 参考开源项目中的预训练权重文件[^2]，微调适应特定场景的目标类别。 - 修改网络结构使其输出额外的距离参数预测层。 3. **实际应用** - 结合卡尔曼滤波器平滑连续帧间的位置变化趋势。 - 输出最终决策命令给底层执行机构完成动作调整。 同样提供一段基础脚本供参考如何加载yolov5模型到rosnode里头去： ```python #!/usr/bin/env python import torch import cv2 from std_msgs.msg import String import rospy model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt') def detect_objects(frame): results = model(frame) distances = [] # Placeholder for calculated values based on bounding boxes. return results.xyxy[0], distances rospy.init_node('object_detector') pub = rospy.Publisher('detections', String, queue_size=10) cap = cv2.VideoCapture(0) while not rospy.is_shutdown(): ret, frame = cap.read() detections, _ = detect_objects(frame) pub.publish(str(detections)) cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` --- #### 总结 无论是选用高精度但昂贵的激光雷达还是经济实惠却需更多前期工作的单目视觉方法，在搭建好软硬件框架之后都需要经过充分测试才能投入正式使用环境中去。上述两套思路均已被证明可行且各有优劣之处取决于具体应用场景的需求偏好。