第十七届恩智浦杯室外ROS无人车竞速赛仿真搭建_室外ros无人车赛套件

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搭建ROS无人车竞速赛仿真

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本博客将详细介绍如何使用ROS（Robot Operating System）搭建一个无人车竞速赛的仿真环境。这个环境不仅可以用于竞速赛的训练和模拟，也是一个极佳的工具来研究和测试无人车的各种算法和技术。

第一阶段：视觉检测与路径规划

小车模型建模和导入
在sw厘米绘制好小车的模型后，通过sw2urdf生成urdf模型，然后在配置修改urdf文件，导入到gazebo环境中。

颜色识别
在第一圈中，我们的主要任务是通过视觉检测系统来识别赛道上的红蓝锥桶。这些锥桶分别标志着赛道的内外圈。我们将使用HSV（Hue, Saturation, Value）颜色空间来实现颜色识别，因为HSV对光照变化不敏感，更适合处理真实世界中的图像。

以下是一个简单的ROS节点示例，用于识别红色锥桶：

import rospy
import cv2
import numpy as np
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import CvBridge

def image_callback(msg):
    bridge = CvBridge()
    try:
        cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8")
    except CvBridgeError as e:
        print(e)

    hsv = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_red = np.array([0, 120, 70])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

    # 处理图像...

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('color_detection_node')
    image_sub = rospy.Subscriber("/camera/rgb/image_raw", Image, image_callback)
    rospy.spin()
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PID控制算法
使用PID（比例-积分-微分）控制算法调整无人车的行驶路径，以保证其始终保持在赛道的中央。PID算法通过实时调整无人车的转向角度来实现这一点。

地图构建与路径记录
使用gmapping算法对第一圈的赛道进行地图构建，并记录无人车的行驶路径。这些数据将用于第二圈的路径重复。

第二阶段：路径重复

使用move_base和TEB进行路径规划
在第二圈中，我们将使用move_base包和TEB（Timed Elastic Band）局部规划器进行路径规划。TEB是一个高效的局部规划算法，它可以优化车辆的轨迹，同时考虑到动力学约束和障碍物避让。

重复第一圈轨迹
我们将使用一个自定义的轨迹重复算法，通过之前记录的路径数据让无人车重走第一圈的路径。这个算法将利用第一圈中收集的数据来指导无人车在第二圈中的行驶。

结语

通过以上步骤，我们可以建立一个完整的ROS无人车竞速赛仿真环境。这个环境将对无人车技术的研究和发展提供宝贵的实验平台。最后附上完整的视频，由于参数没有时间去设置，所以时间上有很大的空间去优化。