Turtlebot3自动驾驶2020仿真教程-交通标志识别

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说明：

本教程旨在介绍TB3自动驾驶2020仿真测试中交通标志识别的标定过程及其完整的测试流程

因为该仿真环境是固定的，在这种情况下，默认配置下的交通标志图像是预先设定好的。因此，在测试阶段如果发现效果不佳，则需重新获取图像。

校准

新终端，启动gazebo节点

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    $ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

新型终端设备下，请设置键盘控制节点，并将TB3配置至交通标志所在车道前方位置，请确保其能够清晰观察标志信息。

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    $ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

新终端，打开可视化界面，选择/camera/image_compensated

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    $ rqt_image_view

此时的图像能够清晰观察到该标志，在存储该图像文件的同时，在执行过程中即可分离出仅包含交通标志的那一部分

随后将裁剪下载的标志图像放置于/turtlebot3_autorace_2020/turtlebot3_autorace_detect/image/文件夹内。

图像的名字必须与源代码中所定义的具体文件名保持一致。例如，在项目目录下有如下预定义的图片文件：construction.png、intersection.png、left.png、right.png、parking.png等；此外还包括一些特殊情况下的图片文件如 stop.pn, tunnel.png.

测试

关闭前面打开的所有终端

新终端，启动gazebo节点

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    $ roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_autorace_2020.launch

新终端，启动相机的内标定

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    $ roslaunch turtlebot3_autorace_camera intrinsic_camera_calibration.launch

新终端，启动相机的外标定

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    $ roslaunch turtlebot3_autorace_camera extrinsic_camera_calibration.launch

*新型终端下，在启始状态下将键盘控制节点进行操作。随后，在交通标志检测任务中，将TB3移动至其略微向前移动一点距离的位置，并使其能够清晰识别标志。

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    $ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

TB3移动到位置后，关闭键盘控制节点

新终端开始运行交通检测程序后设置相关信号标志的参数任务。该任务包括以下这些参数：intersection、construction、parking、level_crossing和tunnel

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    $ roslaunch turtlebot3_autorace_detect detect_sign.launch mission:=intersection

新终端，打开可视化界面，订阅话题/detect/image_traffic_sign/compressed

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    $ rqt_image_view

mission:=intersection：交叉路口标志

mission:=intersection：左转标志

mission:=intersection：右转标志

mission:=construction：施工路段标志

mission:=parking：停车标志

mission:=level_crossing：交通杆标志

mission:=tunnel：隧道标志