> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://yuelan-icus-organization.gitbook.io/pei-tao-ji-suan-ji/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://yuelan-icus-organization.gitbook.io/pei-tao-ji-suan-ji/ros/ju-you-aruco-ban-jian-ce-gong-neng-de-ros.md).

# 具有 Aruco 板检测功能的 ROS

## 具有ArduCopter，ROS和Aruco板检测功能的室内自主飞行[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#indoor-autonomous-flight-with-arducopter-ros-and-aruco-boards-detection)

本维基页面描述了如何设置能够实现室内自主飞行的系统。 该系统基于带有Raspberry Pi 3和Raspberry Pi相机模块v2的四轴飞行器。来自相机的图像用于计算树莓派上的姿势估计，并将结果作为MAVLink消息发送到飞行控制器。 相机是向下看的，在地板上有一个Aruco板，如下所示：

[![../\_images/ros-aruco-board.png](https://ardupilot.org/dev/_images/ros-aruco-board.png)](https://ardupilot.org/dev/_images/ros-aruco-board.png)

系统使用 [ROS](http://www.ros.org/) 来完成它必须执行的所有任务。来自Raspberry Pi相机的图像由[raspicam\_node](https://github.com/UbiquityRobotics/raspicam_node)捕获，姿势估计由[aruco\_gridboard](https://github.com/anbello/aruco_gridboard)的修改版本计算，并使用[mavros](http://wiki.ros.org/mavros)将相关消息发送到飞行控制器。所有这些ROS软件包以及我们稍后将看到的其他软件包都在Raspberry Pi 3上运行。

ROS节点raspicam\_node发布相机/图像和相机/camera\_info主题，节点aruco\_gridboard订阅这些主题并向mavros/vision\_pose/pose主题发布camera\_pose消息，mavros将ROS消息翻译成MAVLink消息并发送到飞控。

在开始使用系统之前，SET\_GPS\_GLOBAL\_ORIGIN消息和SET\_HOME\_POSITION随[脚本](https://github.com/anbello/aruco_gridboard/blob/master/script/set_origin.py)一起发送。

四轴飞行器上的飞行控制器和Raspberry Pi 3通过串行端口连接，而Rapsberry Pi 3和台式PC通过WiFi连接。台式 PC 仅用于配置和可视化目的。来自 ROS 的 [rviz](http://wiki.ros.org/rviz) 用于在 PC 上进行可视化。

### 系统组件[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#components-of-the-system)

* 带有ArduCopter 160.3-dev的革命飞行控制器的小型四轴飞行器（7毫米）和以下相关参数：

```
AHRS_EKF_TYPE 2
BRD_RTC_TYPES 2
EKF2_ENABLE 1
EKF3_ENABLE 0
EK2_GPS_TYPE 3
EK2_POSNE_M_NSE 0.1
EK2_VELD_M_NSE 0.1
EK2_VELNE_M_NSE 0.1
EK2_EXTNAV_DELAY 80
GPS_TYPE 0
COMPASS_USE 0
COMPASS_USE2 0
COMPASS_USE3 0
SERIAL1_BAUD 921   (the serial port used to connect to Raspberry Pi)
SERIAL1_PROTOCOL 2
SYSID_MYGCS 1   (to accept control from mavros)
VISO_TYPE 0
```

* 在四轴飞行器上有一个树莓派3（通过串行端口连接到飞行控制器）和一个树莓派相机
* 在Raspberry Pi上，有带有raspicam\_node，aruco\_gridboard和mavros软件包的ROS Kinetic。

### 重现系统的说明[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#instructions-to-reproduce-the-system)

#### 在四轴飞行器上的树莓派 3 上[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#on-the-raspberry-pi-3-on-quadcopter)

* 使用 Ubiquity Robotics [Raspberry Pi 映像](https://downloads.ubiquityrobotics.com/pi.html)安装 Ubuntu 16.04 和 ROS Kinetic
* 编辑 /boot/config.txt 以在 /dev/ttyAMA0 上具有更高的串行速度（以 921600 波特连接）

```
find the row with #init_uart_clock=3000000 and change it in this way:
init_uart_clock=16000000
at the end of the file comment all lines after # Allow UART and Bluetooth ...
add the line:
dtoverlay=pi3-disable-bt
save
reboot
```

* 将串行端口与飞控上的一个遥测端口连接
* 按照 Ubiquity Robotics 网站上的[说明](https://learn.ubiquityrobotics.com/connect_network)使用 WiFi 连接到 PC
* 编辑 mavros 配置文件 apm\_config.yaml 以使用 MAVLink 的 SYSTEM\_TIME 和 TIMESYNC 消息同步飞行控制器和配套计算机 （Raspberry Pi） 时钟，如本[维基](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-timesync.html)所示
* 按照本[维基](http://wiki.ros.org/camera_calibration/Tutorials/MonocularCalibration)中的说明校准相机
* 在 \~/catkin\_ws/src 中克隆这个[aruco\_gridboard](https://github.com/anbello/aruco_gridboard)分支
* 全部构建

```
cd ~/catkin_ws
catkin_make
```

#### 在台式电脑上[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#on-the-desktop-pc)

* 在 Ubuntu 16.04 上安装 [ROS Kinetic](http://wiki.ros.org/kinetic/Installation/Ubuntu)（也许较新版本的工作方式相同，但未经测试）
* 安装 ros-kinetic-joy-teleop （sudo apt install ros-kinetic-joy-teleop） 并为您的操纵杆进行配置 - 我们使用操纵杆而不是RC，因为使用2.4GHz RC会干扰WiFi视频流。在 mavros 中有一个罗技 F710 操纵杆的配置文件，在aruco\_gridboard包中，我们为 Xbox one 操纵杆添加了配置文件。
* 安装 mavros （sudo apt install ros-kinetic-mavros\*）
* 如果您不熟悉 ROS[，请按照教程](http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials)进行操作
* 编辑 \~/.bashrc 并附加以下行：

```
export ROS_MASTER_URI="http://ubiquityrobot.local:11311"
```

* 创建一个Catkin工作区（在Raspberry Pi上，这不是必需的，因为它已经在Ubiquity Robotics图像中）

```
cd $HOME
mkdir -p catkin_ws/src
cd catkin_ws
catkin_init_workspace
```

* 在 \~/catkin\_ws/src 中克隆这个[aruco\_gridboard](https://github.com/anbello/aruco_gridboard)分支
* 全部构建

```
cd ~/catkin_ws
catkin_make
```

在PC上，您还必须运行您选择的GCS来配置四轴飞行器，查看遥测数据，查看MAVLink检查器，设置飞行模式并发出命令。所有这些事情也可以通过ROS消息和服务来完成，但这样可能会更容易。

### 启动所有 ROS 节点[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#starting-all-ros-node)

现在要启动系统工作所需的所有节点，请在不同的术语上给出以下命令（或使用 CTRL+SHIFT+T 的选项卡） （在本例中，192.168.10.16 是 PC，192.168.10.10 是四轴飞行器上的树莓派）

选项卡1

```
ssh ubuntu@ubiquityrobot
(login)
ubuntu@ubiquityrobot:~/catkin_ws$ roslaunch aruco_gridboard detection_rpicam.launch
```

选项卡2

```
ssh ubuntu@ubiquityrobot
(login)
ubuntu@ubiquityrobot:~/catkin_ws$ roslaunch mavros apm.launch fcu_url:=/dev/ttyAMA0:921600 gcs_url:=tcp-l://192.168.10.10:2000
```

选项卡3

```
ssh ubuntu@ubiquityrobot
(login)
ubuntu@ubiquityrobot:~/catkin_ws$ rosrun aruco_gridboard set_origin.py (only after receiving EK2 ...)
```

选项卡4

```
andrea@galileo:~/catkin_ws$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure (for setting camera params then exit)
andrea@galileo:~/catkin_ws$ roslaunch mavros_extras teleop.launch
```

选项卡5

```
andrea@galileo:~/catkin_ws$ rosrun rviz rviz -d catkin_ws/src/aruco_gridboard/data/aruco_grid.rviz
```

此时应该可以看到 /mavros/vision\_pose/pose 和 /mavros/local\_position/pose，表示为 3 个轴，在 rviz 上，并将四轴飞行器与相机朝向 Aruco 板，您应该看到两个姿势彼此靠近。将GCS连接到四轴飞行器（tcp 192.168.10.10 2000），应该可以在地图上看到四轴飞行器，设置飞行模式并发出命令。

如果最后一点没问题，则可以在悬停模式下完成第一次测试，将四轴飞行器武装起来，起飞并使用操纵杆悬停在 Aruco 板上，然后降落。

最后一步（目前）是使用随附的脚本之一测试全自主飞行，为此打开另一个术语或选项卡

```
ssh ubuntu@ubiquityrobot
(login)
ubuntu@ubiquityrobot:~/catkin_ws$ rosrun aruco_gridboard mavros_control1.py
```

您应该看到四轴飞行器臂，起飞，沿着广场飞行并降落，如本页开头的视频所示。

### 一些有用的链接[¶](https://ardupilot.org/dev/docs/ros-aruco-detection.html#some-useful-links)

* 博客文章 [使用 ArduCopter、ROS 和 Aruco 板检测的室内自主飞行](https://discuss.ardupilot.org/t/indoor-autonomous-flight-with-arducopter-ros-and-aruco-boards-detection/34699)： 与此处描述的系统类似，但在四轴飞行器上有一个Raspberry Pi 0（而不是Raspberry Pi 3），由于计算资源有限，aruco\_gridboard节点在台式PC上运行，相关数据（主要是图像和姿态估计）使用ROS消息与四轴飞行器交换。
* 博客文章使用[SKYVIPER进行视觉定位实验](https://discuss.ardupilot.org/t/vision-positionning-experiments-using-skyviper/38348)： 这里描述了一个类似于前一个的系统，代替 DIY 四轴飞行器，使用了 Skyviper 一个，因此它应该更容易复制。


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://yuelan-icus-organization.gitbook.io/pei-tao-ji-suan-ji/ros/ju-you-aruco-ban-jian-ce-gong-neng-de-ros.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.