orb_slam2 + 语义分割 + 八叉树地图,
github地址:https://github.com/floatlazer/semantic_slam
环境配置参考链接
现在说说要用d455来实现实时建图,需要修改哪些地方。
首先要安装intel realsense的sdk,
到realsense-viewer可成功显示界面即成功
然后安装realsense的ros wrapper, 让d455可通过ros发送topic
安装方法
这一步需要同时安装ddynamic_reconfigure包,从github上下载下来,
和realsen_ros同放在catkin_ws/src下make即可
直到roslaunch realsense_camera rs_rgbd.launch
能启动
关于深度图用哪个topic的问题:
深度图有的地方说要用/camera/depth/image_rect_raw
也有的说用/camera/aligned_depth_to_color/image_raw
(具体相机发布了哪些topic可以用rostopic list命令确认)
注意用roslaunch realsense_camera rs_camera.launch
启动相机是没有/camera/aligned_depth_to_color/image_raw的
在rviz里观察了一下/camera/depth/image_rect_raw 和 /camera/aligned_depth_to_color/image_raw两个图片,
发现/camera/aligned_depth_to_color/image_raw的深度图是和rgb图像对齐的,
也就是说/camera/depth/image_rect_raw 这个深度图照的范围可能会比rgb图像更广,叠在一起的话可能都不会重叠。
所以我选了/camera/aligned_depth_to_color/image_raw,
当然不同的相机可能会不一样。
确定了rgb图像/camera/color/image_raw和深度图/camera/aligned_depth_to_color/image_raw之后,
要修改orb_slam2下的ros_rgbd.cc, 修改topic名称。
然后要修改semantic_slam/semantic_slam/params下的semantic_cloud.yaml,修改topic
同时需要修改语义网络的path,即model_path,到pth文件的地方
修改相机内参:
相机标定有几种方法,可以用ros包,realsense自带的命令,也可以拍几张图片用matlab标定,
标定好之后,修改semantic_slam/semantic_slam/params下的semantic_cloud.yaml和xtion.yaml,
xtion.yaml文件是启动orb_slam2的配置文件。
这个时候语义分割图片已经能显示出来了,但是显示不了八叉图地图!
问题出在哪呢,
可以看到问题出在semantic_cloud.py,里面直接用了深度图,而没有用DepthMapFactor进行scale,
而我们可以看到在orb_slam2中深度图是经过了scale的
imDepth.convertTo(imDepth,CV_32F,mDepthMapFactor);
我们需要做同样的事情,在semantic_cloud.yaml中定义DepthMapFactor,然后把semantic_cloud.py中的深度图进行scale。
然后就能建图啦: