ROS大神为您详解：英特尔 RealSense 摄像头基于ROS的实现与封装，为您的机器人装上敏锐的“眼睛”|163

作者|英特尔开源软件技术中心

编辑|Will

英特尔 RealSense摄像头基于ROS的实现与封装

前言

Intel开源软件技术中心（Open SourceTechnology Center）致力于提供丰富的开源解决方案，从Linux kernel，可视化软件，到大型的支持多架构的项目如Yocto, Chrome/Android 和OpenStack，最近一年，我们拓展到人工智能领域，特别是基于机器人研究领域广泛采用的ROS/ROS2 架构，开发更多的AI开源解决方案。

深度摄像头能够像人类感知方式一样捕捉现实世界，无论是在色彩还是距离上。许多应用场景离不开深度摄像头的支持，比如3D人脸身份验证，基于3D信息的2D照片美化，物体速度方向的检测，背景移除等等。

本文将向您介绍基于Intel RealSense 的ROS开发包的功能及其使用方法，您可以利用物体深度信息开发出更多应用，并和其他ROS节点无缝连接，为您的机器人装上敏锐的“眼睛”。

技术背景

Intel 3D RealSense摄像头和传统2D摄像头相比，增加了深度信息，给各种设备提供了看到、理解、感知世界的新途径，使各种基于3D信息的新应用成为可能。在机器人研究领域，人们广泛采用ROS框架，这一框架下的各个应用通常采用消息(message)和话题(topic)的方式进行通信。在这种特殊情况下，针对libRealsense做进一步的ROS封装才能使其无缝工作在ROS系统中。该项目目前已经在github上开源, ROS2 的封装正在开发中，也即将与您见面。

项目介绍

1软件架构设计

图 1. ROS/ROS2RealSense

图2. RGBD点云生成图

2运行条件

· 运行Ubuntu16.04的x86_64计算机

· ROS Kinetic

· RealSense D400/SR300系列摄像头

· RealSense SDK 2.0

具体环境配置可以参考这里。

https://github.com/intel-ros/realsense#installation-instructions

3编译与安装

下载源码到本地ROS工作区，切换到最新发布，编译、安装。

4运行演示程序

插入RealSense摄像头，运行启动命令：

# 在控制台#1启动rviz \$ source /opt/ros/kinetic/setup.bash \$ rosrun rviz rviz # 在控制台#2启动realsense2_camera \$ source~/catkin_ws/devel/setup.bash \$ roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch enable_pointcloud:=true # 或在控制台#2启动生成高质量的点云信息的命令 \$ roslaunch realsense2_camera rs_rgbd.launch

图3. RGB(左上)，深度(左下)，红外1(右上)，红外2(右下)，点云(中)

图4. 高质量点云图

应用领域

本项目提供的RGBD信息，可以运用于多种机器人使用场景，例如：

1场景中的物体分割定位

分析RealSense的点云信息，将场景中的不同物体进行分割，再进行物体3D定位。

2物体速度分析

根据RealSense提供的连续的深度信息，进行物体定位，再计算出物体速度的大小及方向，合理规划路径达到智能避障。

3人脸身份验证

如果只是用二维信息进行身份验证，安全性和正确性将大打折扣。比如，有人会用照片来欺骗认证系统。带有三维信息的实时人脸识别将有效地解决这个问题。

42D图像美化

基于3D信息，对2D的图像美化将更加自然真实。甚至可以对拍摄对象进行旋转以达到期望的角度，配合装饰图片，给你全新的自拍体验。