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つくばチャレンジ選択課題C

つくばチャレンジ選択課題Cで使用される経路封鎖看板を検出するアルゴリズムのROS2パッケージです。このアルゴリズムは、3D LiDARから得られるポイントクラウドデータと反射強度のデータのみを使用します。まず、入力されるPointCloud2メッセージを処理し、距離と角度に基づいてポイントをフィルタリングします。その後、DBSCANを使用してクラスタリングを行い、初期位置合わせとICPアルゴリズムを用いて、テンプレートポイントクラウドとクラスタをマッチングします。

機能

• pcd_segment_obsトピックからPointCloud2メッセージをサブスクライブします。
• ポイントを距離（0.5m〜4m）、角度（10°〜170°）、および輝度（>= 130）でフィルタリングします。
• DBSCANを使用してポイントクラウドデータをクラスタリングします。
• クラスタを事前に定義されたテンプレートポイントクラウドとICPでマッチングします。
• フィルタリングされたポイントクラウドデータをfiltered_pointcloud2トピックにパブリッシュします。
• マッチングのフィットネススコアが0.8を超える場合に検出イベントをターミナルに記録します。

パラメータ

トピック名：

• 入力：pcd_segment_obs
• 出力：filtered_pointcloud2

フィルタリングパラメータ：

• min_distance：0.5メートル
• max_distance：4メートル
• min_angle：10度
• max_angle：170度
• min_intensity：130

DBSCANパラメータ：

• eps：0.7（クラスタリング半径）
• min_samples：3（クラスタごとの最小ポイント数）

ICPマッチング：

• フィットネス閾値：0.8（検出成功の基準）

使用方法

リポジトリをクローンする

cd ~/ros2_ws/src
git clone [email protected]:Yutarop/sign_detection.git

依存関係のインストール

cd ~/ros2_ws/src/sign_detection
pip install -r requirements.txt

ワークスペースのビルド

cd ~/ros2_ws
colcon build --packages-select sign_detection

ノードの実行

source ~/ros2_ws/install/setup.bash
ros2 run sign_detection sign_detection

bagファイルで実験

依存リポジトリのクローン

cd ~/ros2_ws
vcs import src < sign_detection.repos

bagファイルの実行

cd ~/ros2_ws/src/sign_detection/bag
ros2 bag play example.bag

launchファイルの実行

ros2 launch sign_detection sign_detec.launch.xml

ノードの実行

ros2 run sign_detection sign_detection

デモ