Sistema de Visión Artificial

Descripción

Este proyecto implementa un sistema de visión artificial utilizando ROS, una cámara Kinect y una Jetson Nano de 2GB de RAM. El objetivo principal es capturar y procesar datos visuales del entorno físico circundante y representarlos en un espacio tridimensional utilizando RViz. Este sistema está diseñado para integrarse en un robot móvil de alto torque con capacidades de navegación autónoma y SLAM.

Características principales

• Captura de datos: Utiliza la cámara Kinect para capturar puntos y vectores del entorno.
• Procesamiento: Procesa los datos capturados mediante nodos desarrollados en ROS.
• Visualización en 3D: Representación de los datos procesados en RViz para una visualización clara y detallada del entorno.
• Diseñado para complementar a posteriori sistemas de navegación autónoma mediante mapeo simultáneo y localización.

Requisitos

• Hardware:
  • Jetson Nano (2GB o superior)
  • Cámara Kinect
  • Robot móvil de alto torque (opcional, para integración completa)
  • Jetson Nano password: jetson
• Software:
  • Ubuntu 20.04
  • ROS (Robot Operating System)
  • RViz
  • Python 3.6+

Instalación

1. Configurar el entorno ROS 2 Foxy:

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y
   sudo apt install ros-foxy-desktop
   echo "source /opt/ros/foxy/setup.bash" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

2. Clonar este repositorio:

   mkdir ~/ros2_ws
   cd ~/ros2_ws/src
   git clone https://github.com/pericao320/ros2_ws.git

3. Arreglar la ruta del paquete que no se reconoce Ir a la carpeta:

    cd /home/<usuario>/ros2_ws/src/kinect_ros2/include/kinect_ros2

   Y cambiar el archivo kinect_ros2_component.hpp la linea N°6 de código:

   #include "/home/<usuario>/ros2_ws/src/libfreenect/include/libfreenect.h"

   En usuario pon tu nombre de usuario
4. Compilar los paquetes:

   cd ~/ros2_ws
   colcon build
   source install/setup.bash

5. Conectar la cámara Kinect: Asegúrate de que la Kinect esté correctamente conectada a la Jetson Nano y sea reconocida.

Instalación (para otra distro de ROS 2)

1. Crear un workspace vacío:

   mkdir -p ~/ros2_ws/src
   cd ~/ros2_ws
   colcon build

2. Clonar el repositorio en una carpeta separada:

   mkdir -p ~/Documents
   cd ~/Documents
   git clone https://github.com/pericao320/ros2_ws.git

3. Copiar la carpeta src al workspace:

   cp -r ~/Documents/ros2_ws/src ~/ros2_ws/

4. Compilar los paquetes:

   cd ~/ros2_ws
   colcon build
   source install/setup.bash

5. Conectar la cámara Kinect: Asegúrate de que la Kinect esté correctamente conectada y reconocida por tu sistema.

Resolución de problemas comunes

Si encuentras errores relacionados con la configuración de paquetes o bibliotecas, sigue estos pasos:

1. Instalar dependencias faltantes: Asegúrate de que todas las dependencias necesarias están instaladas, especialmente libfreenect:

   sudo apt update
   sudo apt install libfreenect

2. Actualizar las variables de entorno: Si el paquete no se encuentra al intentar lanzarlo, asegúrate de incluir el espacio de trabajo en las rutas de ROS 2:

   echo "source ~/ros2_ws/install/setup.bash" >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc

3. Verificar la instalación del paquete:

   Confirma que el paquete `kinect_ros2` está registrado:
   ros2 pkg list | grep kinect_ros2

Uso

1. Lanzar el sistema:

   source ~/.bashrc
   ros2 launch kinect_ros2 pointcloud.launch.py

2. Visualizar en RViz:

   • Abre RViz.
   • Carga la configuración predeterminada proporcionada en este repositorio (config/rviz_config.rviz).
   • Observa la representación en 3D del entorno circundante.

3. Conexión ROS_DDS: Configura estos en el archivo ~/.bashrc

   export ROS_DOMAIN_ID=0
   export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_fastrtps_cpp
   # O puedes usar
   # export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp

Créditos

Este proyecto fue desarrollado como parte de la tesis titulada "Robot móvil de alto torque: visión artificial", en la línea de Innovación y transferencia de tecnología.

Anexos