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在ROS系统中使用手势识别来操控乌龟的移动

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简介:
本项目介绍如何在ROS(机器人操作系统)平台上通过手势识别技术实现对虚拟乌龟的精准控制。参与者将学习到从硬件设置、软件编程到实际操作的各项技能,为探索人机交互领域打下坚实基础。 在Linux操作系统中使用ROS系统时,会涉及到节点通信和功能包的使用。特别是利用OpenCV进行手势识别及其应用的情况。本项目是通过手势识别来控制乌龟的运动。

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客服
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  • ROS使
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    本项目介绍如何在ROS(机器人操作系统)平台上通过手势识别技术实现对虚拟乌龟的精准控制。参与者将学习到从硬件设置、软件编程到实际操作的各项技能,为探索人机交互领域打下坚实基础。 在Linux操作系统中使用ROS系统时,会涉及到节点通信和功能包的使用。特别是利用OpenCV进行手势识别及其应用的情况。本项目是通过手势识别来控制乌龟的运动。
  • ROS开发QT插件制小
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    本教程介绍如何在ROS(机器人操作系统)中使用QT插件来实现对小乌龟(TurtleSim中的角色)的高级图形化控制。适合有一定ROS和QT基础的学习者深入学习交互式机器人编程技巧。 本段落将探讨如何在 ROS 开发环境中使用 QT 插件来操控小乌龟(TurtleBot)模拟器。 首先,我们将讨论如何在 Ubuntu 16.04 上安装 QT-ROS 插件。这个插件会自动处理 QT 的安装,因此你不需要单独安装 QT。要开始安装,请打开终端并执行以下命令: 1. 添加 PPA (Personal Package Archive): ``` sudo add-apt-repository ppa:levi-armstrongqt-libraries-xenials sudo add-apt-repository ppa:levi-armstrongppa ``` 2. 更新软件列表并安装插件: ``` sudo apt-get update && sudo apt-get install qt57creator-plugin-ros ``` 如果在过程中遇到任何问题,可能需要移除旧的 PPA,并执行以下命令来清理相关文件: ```bash sudo add-apt-repository --remove ppa:beineriopt-qt57-xenial sudo add-apt-repository --remove ppa:beineriopt-qt571-xenial sudo rm etcaptsources.list.dbeineri-opt-qt57-xenial-xenial.list sudo rm etcaptsources.list.dbeineri-opt-qt571-xenial-xenial.list ``` 安装完成后,可以通过在终端输入 `qt` 并按 Tab 键检查是否已成功安装 QT-ROS 插件。启动 QT Creator,你应该能看到关于 ROS 的创建选项。 接下来,我们将学习如何使用 QT 编写 ROS 程序。首先,在你的系统中创建一个新的 ROS 工作空间并命名它为 `catkin_qt` 和源代码目录 `src`: ``` mkdir -p catkin_qtsrc ``` 然后运行 QT Creator 插件 `qtcreator-ros`,并在其中创建一个新项目,命名为 `catkin_qt`。选择之前创建的工作空间路径。 在工作区中,你需要创建一个 ROS 包以进行测试程序的开发。为此,在 QT 界面中的 `src` 文件夹上右键点击,并打开终端。然后输入以下命令来生成名为 `rostest` 的 QT 功能包: ``` catkin_create_qt_pkg rostest ``` 确保已经安装了建包工具,如 `ros-kinetic-qt-ros`。同时,需要将 `catkin_qtdevelsetup.bash` 路径添加到环境变量中。 在 QT Creator 中设计用户界面时,请放置四个按钮分别表示上、下、左、右,并为每个按钮编写点击事件的处理程序。例如,在 `qnode.hpp` 文件中,注释掉 `void run()` 函数并添加相应的控制指令。同时,在 `qnode.cpp` 文件中编写 ROS 通信代码,包括订阅和发布话题以实现对小乌龟移动的远程操控。 总结一下,使用 QT-ROS 插件开发 ROS 应用程序的过程主要包括安装插件、创建 ROS 工作空间和 QT 项目、设计用户界面、编写控制逻辑以及实现 ROS 通信。这种方式使开发者能够结合 QT 的图形界面优势与 ROS 的机器人功能,构建出具有直观交互界面的机器人应用程序,比如用于操控小乌龟模拟器。
  • 基于ROS制程序
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    本项目基于ROS(机器人操作系统)开发,实现对小乌龟(TurtleSim环境中的简化模型)进行灵活操控。通过编写Python脚本,用户能够自动执行前进、旋转等指令,探索路径规划与基本机器人编程技巧。适合初学者入门ROS平台实践操作。 文章标题:ROS:编写节点,让ROS小乌龟画圆和矩形 作者:IMBA_09 本段落介绍了如何在ROS(机器人操作系统)环境中通过编程使“turtle”模块中的小乌龟绘制圆形和矩形图形的过程。具体步骤包括创建新的ROS工作空间、设计并实现必要的代码来控制小乌龟的移动,以达到画图的目的。
  • 制小车运.rar_基于OpenCV分割与
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    本项目为一款基于OpenCV的手势识别系统,能够实现通过手势对小车进行远程操控。利用运动分割技术精确捕捉用户动作,提供直观便捷的操作体验。 本系统利用目前较为成熟的OpenCV相关函数进行了基于肤色分割与模板的手势识别研究,并通过自编的控制函数实现了简单的虚实交互功能。用户可以通过摄像头捕捉特定手势动作来远程操控小车在平面跑道上的启动、停止等操作。
  • Git小使指南
    优质
    《Git小乌龟使用指南》是一本面向Git初学者的手册,通过直观的图形界面教程帮助用户轻松掌握版本控制系统的操作技巧。 使用 Git 和 Coding.net 进行远程仓库的操作。
  • ROS 键盘小海以详解 Publisher 和 Subscriber 交互机制
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    本教程详细讲解了在ROS环境中,通过键盘控制“小海龟”实现前后左右移动,并以此为例剖析Publisher和Subscriber之间的消息传递与互动机制。 文章目录 - 发布者Publisher与订阅者Subscriber - 第一步:启动小海龟及其键盘控制 - 第二步:查看rosnode节点之间的关系 - 第三步:查看发布消息的列表 - 第四步:创建发布者Publishser - 发布者运行结果 - 第五步:创建订阅者Subscriber - 订阅者运行结果 - 扩展: 发布hello_n_word并订阅 - 第一步:模拟发布者 - 第二步:模拟订阅者 - 运行结果
  • Python使mediapipe和opencv源码
    优质
    本项目提供了一套基于Python的源代码,利用Mediapipe和OpenCV实现手势识别功能,适用于手部姿态分析、虚拟操控等应用场景。 Python基于mediapipe + opencv的手势识别系统源码适用于python3.6环境,请运行project_mp.py文件。
  • ROS小海定点编程
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    《ROS小海龟定点移动编程》旨在通过ROS(机器人操作系统)平台上的经典“小海 turtle”教程,引导初学者掌握基础编程技巧与机器人移动控制原理。 此文件包用于控制ROS中小海龟的定点移动。包含两个程序,两者大同小异:一个需要用户输入目标点的xy坐标;另一个则在程序中固定了xy坐标的值。 具体详情可参考博客文章《note-ros-控制小海turtle到达指定点》。