基于RDK X3和OriginBot的手势控制机器人应用案例
功能介绍
通过视觉进行人手检测、跟踪和手势识别，根据手势类别生成不同运动控制指令并控制机器人运动，包括左右旋转和前后平移运动。该功能支持机器人实物和Gazebo仿真两种体验方式。
支持的控制手势和对应的功能定义如下：
机器人实物
物料清单
以下机器人均已适配RDK X3。
使用方法
准备工作
1.机器人具备运动底盘、相机及RDK套件，硬件已经连接并测试完毕；
2.已有ROS底层驱动，机器人可接收/cmd_vel指令运动，并根据指令正确运动。
机器人组装
以下操作过程以OriginBot为例，满足条件的其他机器人使用方法类似。参考机器人官网的使用指引，完成机器人的硬件组装、镜像烧写及示例运行，确认机器人的基础功能可以顺利运行。
安装功能包
1.参考OriginBot说明，完成OriginBot基础功能安装
2.安装功能包
启动机器人后，通过终端或者VNC连接机器人，复制如下命令在RDK的系统上运行，完成相关Node的安装。
tros foxy版本
tros humble版本
运行手势控制功能
1.启动机器人底盘
启动机器人，如OriginBot的启动命令如下：
tros foxy版本
tros humble版本
2.启动手势控制
启动一个新的终端，通过如下指令启动手势控制功能：
tros foxy版本
tros humble版本
启动成功后，站在机器人摄像头前，需要让机器人识别到手部，通过“666手势/Awesome”手势控制小车前进，“Yeah/Victory”手势控制小车后退，“大拇指向右/ThumbRight”手势控制小车右转，“大拇指向左/ThumbLeft”手势控制小车左转。其中左转/右转分别是向人的左/右方向（大拇指的指向）转动。
3.查看视觉识别效果
打开处于同一网络下电脑的浏览器，访问http://IP:8000即可看到视觉识别的实时效果，其中IP为RDK的IP地址。
Gazebo仿真
Gazebo仿真适用于持有RDK X3但没有机器人实物的开发者体验功能。
物料清单
使用方法
准备工作
在体验之前，需要具备以下基本条件：
开发者有RDK套件实物，及配套的相机
PC电脑端已经完成ROS Gazebo及Turtlebot机器人相关功能包安装
和地平线RDK在同一网段（有线或者连接同一无线网，IP地址前三段需保持一致）的PC，PC端需要安装的环境包括：
tros foxy版本
Ubuntu 20.04系统
ROS2 Foxy桌面版
Gazebo和Turtlebot3相关的功能包，安装方法：
tros humble版本
Ubuntu 22.04系统
ROS2 Humble桌面版
Gazebo和Turtlebot3相关的功能包，安装方法：
安装功能包
启动RDK X3后，通过终端或者VNC连接机器人，复制如下命令在RDK的系统上运行，完成手势控制相关Node的安装。
tros foxy版本
tros humble版本
运行手势
控制功能
1.启动仿真环境及机器人
在PC端Ubuntu的终端中使用如下命令启动Gazebo，并加载机器人模型：
tros foxy版本
tros humble版本
启动成功后，仿真环境中小车效果如下：
2.启动手势控制
在RDK的系统中，启动终端，通过如下指令启动功能：
tros foxy版本
tros humble版本
启动成功后，站在机器人摄像头前，需要让机器人识别到手部，通过“666手势/Awesome”手势控制小车前进，“yeah/Victory”手势控制小车后退，“大拇指向右/ThumbRight”手势控制小车右转，“大拇指向左/ThumbLeft”手势控制小车左转。其中左转/右转分别是向人的左/右方向（大拇指的指向）转动，效果点击跳转。
3.查看视觉识别效果
打开同一网络电脑的浏览器,访问http://IP:8000即可看到视觉识别的实时效果，其中IP为RDK的IP地址。
接口说明
订阅话题
发布话题
参数
原理简介
手势控制机器人功能由MIPI图像采集、人体检测和跟踪、人手关键点检测、手势识别、手势控制策略、图像编码、Web展示端组成，流程如下图：
参考资料
手势控制参考：开发者说 | 地平线程序员奶爸带你玩转机器人开发平台 —— 第一期 手势控制
常见问题
1.Ubuntu下运行启动命令报错-bash: ros2: command not found
当前终端未设置tros.b环境，执行命令配置环境：
tros foxy版本
tros humble版本
在当前终端执行ros2命令确认当前终端环境是否生效：
如果输出以上信息，说明ros2环境配置成功。
注意！对于每个新打开的终端，都需要重新设置tros.b环境。
2.做出控制手势，机器人无反应
2.1确认是否有运动控制消息发布
在RDK的系统中，启动终端，使用ros2 topic echo /cmd_vel命令确认是否有/cmd_vel话题消息发布，如果无，再确认是否识别到手势。
2.2检查是否识别到手势
做出控制手势后，查看输出log中“tracking_sta”关键字值是否为1，同时gesture值是否大于0，或者查看电脑浏览器上是否有手势识别渲染结果，否则按照“功能介绍”部分手势动作举例确认手势是否标准。
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