以其为模板编写实验四：基于深度摄像头和激光雷达的障碍物识别与自主避障

### 实验四：基于深度摄像头和激光雷达的障碍物识别与自主避障

#### 实验目的
1. 掌握深度摄像头的基本原理及其在机器人视觉中的应用。
2. 学习激光雷达的工作原理及其在机器人避障中的作用。
3. 结合深度摄像头和激光雷达，实现障碍物的识别与自主避障。

#### 实验内容
1. 获取深度摄像头和激光雷达的数据。
2. 处理深度摄像头和激光雷达的数据，提取障碍物信息。
3. 设计并实现基于深度摄像头和激光雷达的避障算法。

#### 实验器材
- ROS智能车
- 深度摄像头（例如：Intel RealSense D435）
- 激光雷达（例如：RPLIDAR A1M8）
- 深度摄像头通过发射红外光并检测反射回来的光线来计算场景中各点的深度信息。常见的深度摄像头包括Intel RealSense系列。
- 在ROS中，可以通过`realsense2_camera`包获取深度摄像头的数据，数据格式通常为`sensor_msgs/Image`和`sensor_msgs/PointCloud2`。

2. **激光雷达原理**：
- 激光雷达通过发射激光脉冲并检测反射回来的信号来测量距离。常见的激光雷达包括RPLIDAR系列。
- 在ROS中，可以通过`rplidar_ros`包获取激光雷达的数据，数据格式通常为`sensor_msgs/LaserScan`。

3. **避障算法**：
- **融合感知**：结合深度摄像头的三维点云数据和激光雷达的二维扫描数据，提高障碍物检测的准确性和鲁棒性。
- **路径规划**：基于检测到的障碍物信息，使用A*算法或其他路径规划算法，规划出一条避开障碍物的安全路径。
- **控制执行**：将规划好的路径转化为速度和转向指令，控制智能车进行避障。

#### 实验步骤
1. **启动深度摄像头和激光雷达**

   $ roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
   $ roslaunch rplidar_ros rplidar_a1.launch

2. **获取并显示深度摄像头数据**

   $ rosrun image_view image_view image:=/camera/depth/image_rect_raw

- 使用`rviz`查看点云数据：

     $ rosrun rviz rviz

- 在`rviz`中添加`PointCloud2`类型的显示，选择`/camera/depth/color/points`话题。

3. **获取并显示激光雷达数据**

   $ rostopic echo /scan

- 使用`rviz`查看激光雷达数据：

     $ rosrun rviz rviz

- 在`rviz`中添加`LaserScan`类型的显示，选择`/scan`话题。

4. **融合深度摄像头和激光雷达数据**
- 编写ROS节点，订阅深度摄像头的点云数据和激光雷达的扫描数据，进行数据融合。
- 示例代码：

     import rospy
     from sensor_msgs.msg import PointCloud2, LaserScan
     import sensor_msgs.point_cloud2 as pc2
     import numpy as np

     class ObstacleDetector:
         def __init__(self):
             self.depth_sub = rospy.Subscriber('/camera/depth/color/points', PointCloud2, self.depth_callback)
             self.laser_sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, self.laser_callback)
             self.obstacles = []

         def depth_callback(self, msg):
             points = list(pc2.read_points(msg, skip_nans=True))
             for point in points:
                 x, y, z = point[:3]
                 if z < 1.0:  # 设置合适的阈值
                     self.obstacles.append((x, y, z))

         def laser_callback(self, msg):
             angles = np.linspace(msg.angle_min, msg.angle_max, len(msg.ranges))
             for i, distance in enumerate(msg.ranges):
                 if distance < 1.0:  # 设置合适的阈值
                     x = distance * np.cos(angles[i])
                     y = distance * np.sin(angles[i])
                     self.obstacles.append((x, y, 0))

         def run(self):
             rate = rospy.Rate(10)
             while not rospy.is_shutdown():
                 print("Detected obstacles:", self.obstacles)
                 self.obstacles.clear()
                 rate.sleep()

     if __name__ == '__main__':
         rospy.init_node('obstacle_detector')
         detector = ObstacleDetector()
         detector.run()

5. **实现避障算法**
- 使用A*算法或其他路径规划算法，根据检测到的障碍物信息规划安全路径。
- 控制智能车执行规划好的路径，避免碰撞。

6. **测试与验证**
- 在不同的环境中测试避障系统的性能，记录实验数据和结果。
- 分析实验结果，优化算法和参数。

#### 创新性
- 本实验结合了深度摄像头和激光雷达的优势，提高了障碍物检测的准确性和鲁棒性。
- 通过融合多种传感器数据，实现了更复杂的避障任务，提升了智能车的自主能力。

#### 总结
本实验通过结合深度摄像头和激光雷达的数据，实现了障碍物的识别与自主避障。实验不仅加深了对两种传感器原理的理解，还锻炼了学生在实际项目中综合运用多种技术的能力。通过不断的测试和优化，进一步提高了智能车的避障性能。