Drone model (modified Iris) for Gazebo simulator.
Модифицированный Iris c оптическим потоком и камерой Intel RealSense для Gazebo simulator.
Так как PX4-Autopilot быстро развивается, за основу взята стабильная версия 1.12.3.
Клонировать:
git clone --recurse-submodules --branch v1.12.3 https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.gitДобавьте модель, запустив setup.sh <PATH_TO_PX4>. Этот скрипт внесет все необходимые изменения в PX4-Autopilot.
cd <PX4-Autopilot_clone>
DONT_RUN=1 make px4_sitl_default gazebo
source ~/catkin_ws/devel/setup.bash # (optional)
source Tools/setup_gazebo.bash $(pwd) $(pwd)/build/px4_sitl_default && \
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:$(pwd) && \
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:$(pwd)/Tools/sitl_gazebo
roslaunch px4 gardener_drone.launchЕсли необходимо запустить дрон в пустом мире, воспользуйтесь командой:
roslaunch px4 mavros_posix_sitl.launch vehicle:=gardener_droneЕсли необходимо запустить другую модель добавьте параметр vehicle:=<name>. Например:
roslaunch px4 gardener_drone.launch vehicle:=irisНастройка дрона производится в программе QGroundControl.
Выбор датчиков, которые используются EKF2 для вычисления состояния коптера.
Необходимо поставить 2 или галочку "use optical flow"
EKF2_AID_MASK = 2
Максимальная горизонтальная скорость в режимах POSCTL, OFFBOARD, AUTO
Необходимо снизить для более точного позиционирования с помощью оптического потока
MPC_XY_VEL_MAX = 2 м/с
Дрон публикует в топики ROS данные с камеры RealSense.
Для просмотра изображения с камеры запустите команду rqt_image_view и выберите
/realsense/color/image_raw.
Для просмотра облака точек, генерируемое камерой RealSense совершите следующие шаги:
- Запустите команду
rviz - Слева в поле "Fixed Frame" вместо "map" введите "gardener"
- Слева внизу нажмите кнопку Add->By topic->realsense/depth/points/PointCloud2, нажмите OK
offb_simple.py - пример управления дроном (взлет)
offb_points.py - более сложный пример управления дроном (полет по квадрату зигзагом с изменением yaw). Проверка состояния дрона вынесена в отдельный поток
offb_mission.py - "прокачанная" версия offb_points.py. Дрон не отсылает одну и ту же точку определенное время, а проверяет, достиг ли он цели. Появилась возможность задать yaw по направлению полета.
offb_velocity.py - пример управления дроном при помощи задания скоростей (полет по спирали вверх и вниз)
offb_keyboard.py - управление дроном при помощи клавиатуры
Стрелки - ROLL и PITCH
WASD - YAW и высота
ВНИМАНИЕ
В скрипте offb_keyboard.py для чтения клавиатуры необходим pynput. Эта библиотека плохо работает в Wayland. Поэтому либо переключитесь в сеанс X.Org, либо запустите терминал при помощи XWayland (в моем случае это была команда GDK_BACKEND=x11 tilix).
aruco_detected.py - распознавание маркеров, результат публикуется в gardener_aruco_detected, можно посмотреть с помощью rqt_image_view
aruco_location.py - определение расстояния до маркеров, результат публикуется в gardener_aruco_location, можно посмотреть с помощью rqt_image_view
aruco_calibration.py - калибровка камеры дрона
ВНИМАНИЕ
Перед запуском aruco_location.py необходимо получить файл калибровки камеры с помощью aruco_calibration.py.
Но я предварительно откалибровал камеру (файл calibration_save.yaml), так что повторно этого делать не нужно.
- Запустите симулятор и rqt_image_view
- В симуляторе добавьте модель ArUco calibration table и разверните ее к дрону
- Запустите скрипт aruco_calibration.py, он начнет публиковать видео в gardener_calibration, можно посмотреть с помощью rqt_image_view.
- Скрипт сделает череду фотографий (40 штут, через каждые 10 секунд), при этом необходимо двигать калибровочную таблицу. Таблица должна полностью попадать в кадр. Для хорошей калибровки надо получить как можно больше хороших фотографий таблицы в различных положениях.
- Первое число в изображении, публикуемом в gardener_calibration - это количество секунд, прошедшее с прошлого снимка. Второе - количество сделаных фотографий. Когда скрипт сделает очередное фото, то на видео появится "вспышка" - цвета изображения на миг инвертируются.