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 git@github.com: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
