本文主要介绍如何通过ROS使用角蜂鸟的基本示例教程。
该版本只适用于多模型api，如果角蜂鸟版本过低，请更新对应版本的固件。
操作系统 Ubuntu16.04下
下面给大家介绍配置ROS环境具体的执行过程
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设置当前系统可接受ROS的包,并设置密钥。
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' sudo apt-key adv --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 --recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116 -
检查apt-get更新，安装ROS, rqt, rviz, and robot-generic libraries。
sudo apt-get update sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
安装不上就科学上网一下
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安装rosdep,rosdep为要编译的源代码安装系统依赖项，并且需要在ROS中运行一些核心组件。
sudo rosdep init rosdep update
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设置ROS环境变量到bashrc
echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
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如果不写在bashrc下，就需要每次在当前终端更新配置
source /opt/ros/kinetic/setup.bash -
安装其它依赖包
sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
参考链接ROS环境安装
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下载SungemSDK-ROS，保证你的环境安装了git，如果没有安装，请参照百度经验ubuntu 安装git，git下来SungemSDK-ROS
git clone --recursive https://github.com/HornedSungem/SungemSDK-ROS.git
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如果未执行过install.sh脚本文件，cd到该目录下，执行脚本文件
cd SungemSDK-ROS/src/SungemSDK/installer/Linux/ ./install.sh -
准备需要的资源文件，model及data文件，git最新SungemSDK-GraphModels,或从百度云盘中下载，并把该目录link或拷贝到系统下,如果不想放在系统下，你可以修改horned_sungem_launch/config目录下模型配置文件的graph_file_path和category_file_path参数，确保路径下能找到该文件即可。
git clone https://github.com/HornedSungem/SungemSDK-GraphModels.git sudo cp -r <workspace>/SungemSDK-GraphModels /opt/SungemSDK-GraphModels
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使用catkin编译生成build和devel文件
cd SungemSDK-ROS catkin_make -
执行source命令，依次执行文件中的语句，使刚修改的初始化文件生效
source devel/setup.bash -
查看ROS包路径正确
echo $ROS_PACKAGE_PATH /home/<user_name>/SungemSDK-ROS/src:/opt/ros/kinetic/share
提示： 如果开发者想在俩台机器上进行通信，需要保证在同一局域网下，并设置ROS_MASTER_URI和ROS_IP
查找主机IP地址,终端执行ifconfig
ifconfig举例主机ip为192.168.50.201,在当前终端执行下列命令
export ROS_MASTER_URI=http://192.168.50.201:11311
export ROS_IP=192.168.50.201配置完上述环境，下面就跟大家介绍下如何使用SungemSDK-ROS。 根据需求，我们提供了俩种模式：
- 使用usb摄像头：
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涉及参数：
- camera:=usb
- cnn_type :=googlenet (默认为googlenet) :声明使用的模型类型
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如果没有配置ROS摄像头，需要先安装环境
sudo apt-get install ros-kinetic-usb-cam
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示例：使用mobilenetssd进行检测
打开终端，加载nodelet
roslaunch horned_sungem_launch hs_camera.launch cnn_type:=mobilenetssd camera:=usb
如果出现错误，需cd到你的catkin工作空间的devel重新source下setup.bash。 打开新的终端，加载图像
roslaunch horned_sungem_launch hs_detection_example.launch camera_topic:="/usb_cam/image_raw"注意： 因为是使用的usb摄像头，不管模型的类型，camera_topic是固定的
- 使用角蜂鸟自带摄像头：
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涉及参数：
- camera:=hs (默认为hs) ：如果不声明则使用的是角蜂鸟摄像头
- pixels:=1080 (默认为360) ：角蜂鸟提供了俩个摄像头分辨率，1920*1080和640*360，你可以根据项目，选择适用于自己的分辨率。
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示例：下面介绍使用yolo模型进行检测
打开终端，加载nodelet,接受角蜂鸟360P的图像
roslaunch horned_sungem_launch hs_camera.launch cnn_type:=yolo camera:=hs pixels:=360
如果出现错误，需cd到你的catkin工作空间的devel重新source下setup.bash 打开新的终端，加载图像
roslaunch horned_sungem_launch hs_detection_example.launch camera_topic:="/hs/camera/image_raw"
在horned_sungem_launch文件夹下，你可以查看所有的launch文件，用于启动多个节点完成复杂需求，您可以根据您的项目需求，对其进行修改丰富，现在给大家介绍下launch文件里现有参数及其用法
- 常用参数：
- cnn_type:卷积神经网络类型，默认为googlenet 主要分两类：tensorflow,caffe
- MobileNetSSD
- Yolo
- AlexNet
- GoogLeNet
- SqueezeNet
- Inception_v1,Inception_v2,Inception_v3,Inception_v4
- MobileNet
- camera:默认值为hs
- hs
- usb
- pixels:默认为360
- 360
- 1080
- 如声明其他数值现在只评定为1080P
- cnn_type:卷积神经网络类型，默认为googlenet 主要分两类：tensorflow,caffe
- 其他参数：
- device_index:默认为0
- log_level:默认为0 显示日志级别 0为不显示，1为显示错误日志，2为显示详细日志
- video_device：默认为/dev/video0 使用usb摄像头，如果连接设备过多，需要找到对应的名字进行指定
注意： 参数声明都为小写
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