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realsense ROS 2.3.2

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简介：
Realsense ROS 2.3.2是一款由英特尔开发的软件包，用于将英特尔RealSense相机与ROS（机器人操作系统）集成，支持深度感知、颜色识别等多种功能。 Intel RealSense相机的ROS功能包版本为2.3.2。

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  • realsense ROS 2.3.2
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    Realsense ROS 2.3.2是一款由英特尔开发的软件包，用于将英特尔RealSense相机与ROS（机器人操作系统）集成，支持深度感知、颜色识别等多种功能。 Intel RealSense相机的ROS功能包版本为2.3.2。
     
  • Ubuntu 20.04下安装Intel RealSense T265（包含Realsense SDK及Realsense-ROS）
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    本文介绍在Ubuntu 20.04操作系统中详细步骤安装Intel RealSense T265硬件，并配置Realsense SDK及其与ROS的集成，适用于机器人视觉开发者。 在Ubuntu 20.04上安装Intel RealSense T265的Realsense SDK和Realsense-ros。 首先确保系统已经更新并安装了必要的依赖项。然后从官方文档或GitHub仓库下载最新的Realsense SDK，并按照提供的指南进行安装。接下来，通过apt包管理器或其他推荐方式来获取realsense-ros的相关软件包，并完成相应的配置步骤以支持RealSense T265设备。 注意在操作过程中仔细阅读每个工具和库的官方说明文档，确保所有组件都正确设置并相互兼容。
     
  • RealSense: RealSense深度相机的ROS驱动程序版本
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    RealSense简介：此项目提供Intel RealSense深度相机与ROS操作系统的接口驱动程序，便于开发者在机器人应用中实现高质量的视觉感知功能。 实感RealSense深度相机的ROS驱动程序概述 此代码基于一个ROS节点，并经过调整以与Intel RealSense RGB-D摄像机通信。该代码已在Ubuntu 12.04和Ubuntu 15.04系统上测试通过，但也可与其他配置良好兼容。 realsense_cam_node节点提供以下话题： - `~/image_raw`：发布深度图像（格式为16UC1），以毫米为单位的无符号整数。 - `~/camera_info` 该代码支持如下参数设置： - video_device：摄像机所在的设备，例如“/dev/video0”； - camera_name：摄像机名称，如my_realsense_camera。此名称必须与相机校准配置文件中的指定一致（如果使用）； - camera_frame_id：您需要为ROS定义坐标系以解释点坐标的含义。 该驱动程序可以有效地支持RealSense设备的集成和应用开发工作。
     
  • NX+Ubuntu18.04+ROS RealSense(D435i)的安装和使用
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    本教程详细介绍在NX系统上搭配Ubuntu 18.04环境进行ROS（机器人操作系统）与Intel RealSense D435i摄像头驱动安装及使用的全过程。 ROS（Robot Operating System）是一个专为机器人应用开发设计的开源操作系统。本段落讨论的是如何在Ubuntu 18.04上通过NX远程桌面服务安装并使用Intel RealSense D435i相机。RealSense D435i是一款先进的3D摄像头，具备深度感知和惯性测量单元（IMU）功能，在机器人导航、物体识别以及环境感知等领域应用广泛。 首先，请确保Ubuntu 18.04系统已经更新到最新版本，并安装了NX服务器，例如NoMachine。执行以下命令： ```bash sudo apt update sudo apt install nomachine ``` 然后在远程机器上安装ROS Melodic（这是Ubuntu 18.04支持的ROS版本）。运行下列命令： ```bash sudo sh -c echo deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 sudo apt update sudo apt install ros-melodic-desktop-full ``` 安装完成后，初始化ROS环境： ```bash source /opt/ros/melodic/setup.bash ``` 接下来，我们需要安装Intel RealSense的ROS包。首先添加RealSense的Git仓库到系统中： ```bash sudo apt install git git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git cd realsense-ros ``` 在`realsense-ros`目录下，构建并安装： ```bash mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install ``` 启动NX客户端，并连接到远程服务器。输入远程服务器的IP地址和认证信息后，在Ubuntu桌面环境中可以开始工作。 首先运行ROS核心： ```bash roscore & ``` 然后在另一个终端窗口中，启动RealSense D435i相机节点： ```bash source /opt/ros/melodic/setup.bash roslaunch realsense2_camera rs_d435i.launch ``` 这将开始发布深度、彩色图像及其他传感器数据的话题。为了可视化这些数据，请使用Rviz，这是ROS中的一个强大工具。 运行以下命令启动Rviz： ```bash rosrun rviz rviz ``` 在Rviz中点击“Add”按钮，选择相应的传感器类型（如“Image”或“Depth Image”），然后从下拉菜单中选择对应RealSense相机发布的主题。 此外，ddynamic_reconfigure是ROS中的一个包，它提供了一种动态调整ROS参数的方法。使用此功能可以实时调节D435i相机的参数，例如曝光时间和增益等。 总结一下，在Ubuntu 18.04上通过NX远程桌面服务安装ROS Melodic和Intel RealSense D435i相机驱动，并利用Rviz进行数据可视化以及ddynamic_reconfigure调整参数的过程。这对于没有直接访问硬件设备时开发与调试机器人项目非常有用。
     
  • GDAL 2.3.2！！！
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    GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）2.3.2版本是一款功能强大的地理空间数据处理软件开发库，支持多种栅格和矢量数据格式的读写操作。 无需重新编译，下载解压后即可像使用OpenCV一样在项目中包含该库进行使用，非常方便实用！
     
  • 在ROS中实现多个Realsense D455数据的读取与发布
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    本项目旨在ROS环境中开发节点代码，用于同时采集并发布多个Intel Realsense D455深度相机的数据流，涵盖RGB、深度图及点云信息。 这段文字提供了一套完整的Ubuntu 20.04 + Realsense D455 + ROS noetic 的代码，并且使用命令：roslaunch real_sense_multi realsense_multi_cam.launch。
     
  • 基于传感器的Realsense D435i深度相机ROS驱动开发
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    本项目专注于开发适用于Realsense D435i深度相机的ROS（机器人操作系统）驱动程序，旨在优化传感器数据采集与处理，推动机器人视觉技术的应用与发展。 该资源提供了Realsense D435i深度相机的软件开发包rslidar_sdk以及ROS驱动。更多详细内容可参考Intel RealSense官方文档。 基本环境要求： - 安装Ubuntu操作系统 - 安装ROS 准备工作： 1. 使用realsense-viewer工具打开调试界面，查看并记录深度相机的序列号。 2. 在`realsense-driver-jetson/src/realsense-ros/realsense2_camera/launch`目录下的`rs_camera_424_240.launch`文件中修改相机序列号参数。 启动命令： 1. 进入`realsense-driver-jetson`目录。 2. 执行 `source devel/setup.bash` 3. 使用以下命令启动ROS节点：`roslaunch realsense2_camera rs_camera_424_240.launch` 最后，欢迎各位积极交流和讨论，博主会定期回复。
     
  • AUBOi5-D435-ROS-DOPE：基于Aubo i5双臂协作机器人的RealSense D435 3D物体姿态估算（ROS）
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    本项目采用Aubo i5双臂协作机器人结合Intel RealSense D435深度相机，在ROS环境下实现对3D物体的姿态估计，提升自动化操作精度。 本段落介绍了基于ROS的深度学习机器人垃圾箱视觉系统的开发与评估。该系统应用于Aubo i5双臂协作机器人，并结合英特尔RealSense D435i摄像机进行三维物体姿态估计。我们设计了一个软件包，利用最新的DOPE算法来检测和估算已知对象的六自由度（6Dof）姿态。神经网络通过几个步骤细化并精确计算每个目标物在二维图像中的投影顶点坐标，并以此为基础结合相机内参及物体尺寸信息，使用PnP方法输出最终的姿态估计结果。 实验表明，与仅基于合成数据训练的模型相比，采用真实世界数据进行训练的深度学习算法能够获得更优的结果。