ROS kinetic + Realsens D435i + ORK + LINEMOD 物体识别

1. ORK

网址：https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/

ORK (Object Recognition Kitchen) 是 ROS 集成的物体识别库，当前 Kinetic 版本的 ROS 只集成了部分功能包的二进制安装文件，所以需通过源码编译安装。

安装依赖库

sudo apt-get install meshlab
sudo apt-get install libosmesa6-dev
sudo apt-get install python-pyside.qtcore
sudo apt-get install python-pyside.qtgui

创建工作空间，下载功能包源码，编译

mkdir ork_ws && cd ork_ws
wstool init src https://raw.github.com/wg-perception/object_recognition_core/master/doc/source/ork.rosinstall.kinetic.plus
cd src && wstool update -j8
cd .. && rosdep install --from-paths src -i -y
catkin_make

设置环境变量

echo "export ~/ork_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

2. CouchDB 建立模型库

ORK 中的 LINEMOD 算法基于模板匹配，需要建立已知物体的数据模型，根据采集的信息逐一匹配，找到与数据库中匹配的物体。首先，用 CouchDB 工具创建数据库：

安装

sudo apt-get install couchdb

测试是否安装成功，如图所示，说明安装成功

curl -X GET http://localhost:5984

在数据库中创建一条可乐罐模型的数据

rosrun object_recognition_core object_add.py -n "coke " -d "A universal can of coke" --commit

浏览器中查看　http://localhost:5984/_utils/database.html?object_recognition/_design/objects/_view/by_object_name，复制 id（一串类似乱码的数字），下面要用
加载可乐罐的 3D 模型，在 ork_tutorials 中包含了一个可乐罐模型 coke.stl，直接下载使用。下载 ork_tutorials

git clone https://github.com/wg-perception/ork_tutorials

将 coke.stl 模型加载到数据中

rosrun object_recognition_core mesh_add.py bb01ae7a23033bdef1a1c3b76000092c ~/ork_ws/src/ork_tutorials/data/coke.stl --commit

再次在浏览器中打开上面的网址，如下图所示

安装 couchapp 工具，在浏览器中查看具体的模型

sudo pip install git+https://github.com/couchapp/couchapp.git
rosrun object_recognition_core push.sh

在浏览器中查看

3. 模型训练

rosrun object_recognition_core training -c `rospack find object_recognition_linemod`/conf/training.ork

训练完如下图所示

4. 物体识别

启动 realsense d435i 相机

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch filters:=pointcloud

参考：https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros

运行下述命令，进行物体检测

rosrun object_recognition_core detection -c  `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork

我们发现，detection.ros.ork　订阅了下面几个话题：

realsense 发布的对应的话题为：

/camera/depth/camera_info
/camera/depth/image_rect_raw
/camera/color/camera_info
/camera/color/image_raw

因此需要用 topic_tools relay 做话题映射，如下所示：

rosrun topic_tools relay /camera/depth/camera_info    /camera/depth_registered/camera_info
rosrun topic_tools relay /camera/depth/image_rect_raw    /camera/depth_registered/image_raw
rosrun topic_tools relay /camera/color/camera_info    /camera/rgb/icamera_info
rosrun topic_tools relay /camera/color/image_raw   /camera/rgb/image_rect_color

但每次都做映射太麻烦，干脆修改一下 detection.ros.ork 订阅的话题名：

gedit `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork

修改如下：

做完话题映射或上述设置后，再次运行 detection 命令：

rosrun object_recognition_core detection -c  `rospack find object_recognition_linemod`/conf/detection.ros.ork

此时会出现下图所示信息：

打开 rviz 查看
- 添加 Pointcloud2，选择话题 /camera/depth/color/points
- 添加 OrkObject，选择话题 /recognized_object_array （若能够成功识别，则会发布此话题）

查看 /recognized_object_array 话题的实时内容

rostopic echo /recognized_object_array

查看节点图

rqt_graph

参考：

[1]. 官网：https://wg-perception.github.io/object_recognition_core/install.html#install

[2]. 《ROS机器人开发实践》胡春旭

[3]. https://blog.csdn.net/weixin_40799950/article/details/81911877

[4]. https://blog.techbridge.cc/2016/05/14/ros-object-recognition-kitchen/

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