turtlebot簡介 相信很多接觸過ROS的人，對turtlebot這個機器人都不陌生。它是一款低成本、開源的個人機器人套件，有着ROS的官方支持，是ROS的標準平臺。turtlebot系列的設計有着易於購買、搭建和組裝，並且可以從ROS wiki下載官方的SDK進行二次開發，是作爲入門級不可或缺的機器人移動平臺。 turtlebot至今已經發布了三代，今天將會介紹如何以turtlebot3爲載體，在gazebo中實現自動駕駛中尋路（lane detection）功能。 
前期準備 工欲善其事必先利其器，要想通過turtlebot3實現自動駕駛功能，首先需要安裝一些環境。本次測試是基於 ubuntu 20.04的ROS Noetic版本。 
1.安裝turtlebot3環境 打開終端，輸入 cd ~/catkin_ws/src/ git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git cd turtlebot3 git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git git clone -b noetic-devel https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_autorace_2020.git git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git sudo apt install ros-noetic-image-transport ros-noetic-cv-bridge ros-noetic-vision-opencv python3-opencv libopencv-dev ros-noetic-image-proc 當我們完成以上環境安裝以後，編譯即可 cd ~/catkin_ws catkin_make
當我們編譯完成以後，可以嘗試啓動仿真環境。 打開終端，輸入命令 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch 當出現以下圖片，表示仿真環境成功安裝 
2.相機校準 自動駕駛在很大程度上依賴於視覺處理，因此相機校準對於成功完成任務起着重要作用。在gazebo仿真環境中不需要校準相機的內參，但需要校準相機外參。注意：在實際使用中需要按照一定的步驟詳細校準相機的內外參數。 首先我們啓動仿真環境 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch 新開一個終端（這裏推薦使用 terminator，非常好用的一款終端，可以分屏） roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch 新開一個終端，輸入 roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch mode:=calibration 新開一個終端，輸入 rqt 然後再rqt的界面，選擇plugins > visualization > Image view。創建兩個窗口（重複操作兩次） 在左邊的窗口選擇 /camera/image_extrinsic_calib/compressed話題，在右邊的窗口選擇 /camera/image_projected_compensated話題。如下圖所示。 
然後再次打開一個終端，輸入 rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure 在窗口的左邊選擇 /camera/image_projection 和 /camera/image_compensation_projection。調整參數，然後觀察rqt的兩個窗口。直到左邊窗口的紅色線框在道路內，右邊爲道路的俯視圖。如下圖所示。 
對應參數如圖所示。 
當參數調好以後，不要點擊保存。找到加載參數的源文件，手動修改。在本文中，兩個參數的位置都在 ~/catkin_ws/src/turtlebot3/turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_camera/calibration/extrinsic_calibration/ 目錄下 在文件中找到上述文件，將對應的參數修改 
compensation.yaml文件內容 
projection.yaml文件內容
至此，在gazebo仿真環境中相機參數調節環節結束。
3.道路檢測 當我們完成相機校準以後，下一步就可以進行道路檢測了。 注意：車道檢測左側爲黃色，右側爲白色。 確保黃色車道在機器人的左側。 打開終端，輸入 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch 新開終端，輸入 roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch 新開終端，輸入 roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch 新開終端，輸入 roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch mode:=calibration 新開終端，輸入 rqt 在rqt的界面，選擇 /detect/image_lane/compressed 話題，可以看到車道檢測的結果。如下圖所示。 
選擇話題 /detect/image_yellow_lane_marker/compressed ，可以看到左邊黃色的線，如下圖所示。 
但這並不是我們想要的結果，我們僅僅需要左邊的黃色的線，因此需要調節參數。 選擇話題 /detect/image_white_lane_marker/compressed 可以看到右邊白色的線，如下圖所示。 
這也不是我們想要的結果。需要調節參數。 新開終端，輸入 rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure 選擇窗口左邊的 detect_lane ，調節參數，讓左邊的黃色線只檢測到黃色，右邊的白色線變得更加飽滿。調節最終結果如下圖所示 
調節的參數如下圖 
同上面的操作一樣，打開源文件路徑，對應參數列表修改參數。在本文中，參數文件位於 ~/catkin_ws/src/turtlebot3/turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_detect/param/lane/ 
lane.yaml文件內容
Tips： 線的濾色校準在實際中會因爲物理環境而變得困難，例如房間內的光線亮度等。 首先校準hue值，從低到高。 然後校準 saturation 值，從低到高 最後校準 lightness 值，從低到高。但是在源代碼中有自動調節，所以校準亮度值沒有意義。只需將其設置爲255即可。 上述所提參數校準，參考的是HSV色彩模型。 至此，道路檢測校準完成 下面開始進行仿真測試。
4.仿真 首先關閉所有的終端，然後開始測試。 roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch
roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch
roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch
roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_lane.launch
roslaunch turtlebot3_autorace_driving turtlebot3_autorace_control_lane.launch
5.結語 自動駕駛是未來的一個趨勢，也是當前前沿熱門技術。Turtlebot3的自動駕駛提供了用於科研與教學的低成本，小型低速自動駕駛的一個平臺和方法，讓我們可以對自動駕駛有一個基礎的認知。 阿木實驗室致力於前沿IT科技的教育和智能裝備，讓機器人研發更高效！