RDK X3 机械臂捡垃圾经验分享

功能介绍

hobot_arm package是基于mono2d_trash_detection package开发的2D垃圾目标检测+机械臂抓取的应用示例。在地平线的旭日X3派上利用BPU进行模型推理获得感知结果，利用幻尔机械臂作为下位机，进行垃圾抓取的示例。

编译

开发环境

• 编程语言: C/C++

• 开发平台: X3/X86

• 系统版本：Ubuntu 20.04

• 编译工具链：Linux GCC 9.3.0/Linaro GCC 9.3.0

编译

支持在X3 Ubuntu系统上编译和在PC上使用docker交叉编译两种方式。

Ubuntu板端编译X3

1、编译环境确认

• 板端已安装X3 Ubuntu系统。

• 当前编译终端已设置TogetherROS环境变量：source PATH/setup.bash。其中PATH为TogetherROS的安装路径。

• 已安装ROS2编译工具colcon，安装命令：pip install -U colcon-common-extensions

2、编译

编译命令：colcon build --packages-select hobot_arm

Docker交叉编译X3

1、编译环境确认

• 在docker中编译，并且docker中已经安装好TogetherROS。docker安装、交叉编译说明、TogetherROS编译和部署说明详见机器人开发平台robot_dev_config repo中的README.md。

2、编译

• 编译命令：

export TARGET_ARCH=aarch64

export TARGET_TRIPLE=aarch64-linux-gnu

export CROSS_COMPILE=/usr/bin/$TARGET_TRIPLE-

colcon build --packages-select hobot_arm\

--merge-install\

--cmake-force-configure\

--cmake-args\

--no-warn-unused-cli\

-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=`pwd`/robot_dev_config/aarch64_toolchainfile.cmake

X86 Ubuntu系统上编译X86版本

1、编译环境确认

• x86 ubuntu版本: ubuntu20.04

2、编译

• 编译命令：

colcon build --packages-select hobot_arm\

--merge-install\

--cmake-args\

-DTHIRD_PARTY=`pwd`/../sysroot_docker\

注意事项

使用介绍

依赖

• mono2d_trash_detection package: 发布垃圾检测感知msg

参数

无

运行

编译成功后，将生成的install路径拷贝到地平线旭日X3开发板上（如果是在X3上编译，忽略拷贝步骤），并执行如下命令运行：

X3 Ubuntu 启动

export COLCON_CURRENT_PREFIX=./install 

source ./install/setup.bash 

# config中为示例使用的模型，根据实际安装路径进行拷贝 

# 如果是板端编译（无--merge-install编译选项），拷贝命令为cp -r install/PKG_NAME/lib/PKG_NAME/config/ .，其中PKG_NAME为具体的package名。 

cp -r install/lib/mono2d_trash_detection/config/ . 

# 启动dnn_node_example package 

# mipi摄像头输入检测，渲染结果在Web页面可视化 

export CAM_TYPE=mipi 

ros2 launch dnn_node_example dnn_node_example.launch.py config_file:=config/ppyoloworkconfig.json msg_pub_topic_name:=ai_msg_mono2d_trash_detection image_width:=1920 image_height:=1080 

# 启动dnn_node_example package 

# usb摄像头输入检测，渲染结果在Web页面可视化 

export CAM_TYPE=usb 

ros2 launch dnn_node_example dnn_node_example.launch.py config_file:=config/ppyoloworkconfig.json msg_pub_topic_name:=ai_msg_mono2d_trash_detection image_width:=1920 image_height:=1080 

ros2 run hobot_arm hobot_arm

X3 Linux

如果需要在PC端浏览器上渲染显示sensor发布的图片和对应的AI结果，确认旭日X3派已经启动用于web展示的webserver服务（设备启动后只需要启动一次服务，只有设备重启的情况下需要重新启动服务）。旭日X3派执行ps -aux命令查看是否有nginx进程，如果有表示已经启动此服务，如果无，启动服务，运行方法为：

cd /opt/tros/lib/websocket/webservice/ 

chmod +x ./sbin/nginx && ./sbin/nginx -p . 

cd -

export ROS_LOG_DIR=/userdata/ 

export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:./install/lib/ 

 # config中为示例使用的模型，根据实际安装路径进行拷贝 

cp -r ./install/lib/mono2d_trash_detection/config/ .

# 启动图片发布pkg 

./install/lib/mipi_cam/mipi_cam --ros-args -p out_format:=nv12 -p image_width:=416 -p image_height:=416 -p io_method:=shared_mem -p video_device:=GC4663 --log-level error &

# 启动JPEG图片编码&发布pkg

/install/lib/hobot_codec/hobot_codec_republish --ros-args -p channel:=1 -p in_mode:=shared_mem -p in_format:=nv12 -p out_mode:=ros -p out_format:=jpeg -p sub_topic:=/hbmem_img -p pub_topic:=/image_jpeg --ros-args --log-level error & 

# 启动web展示pkg

/install/lib/websocket/websocket --ros-args -p image_topic:=/image_jpeg -p image_type:=mjpeg -p smart_topic:=/ai_msg_mono2d_trash_detection --log-level error & 

# 启动dnn_node_example node

/install/lib/dnn_node_example/example  --ros-args -p feed_type:=1 -p is_shared_mem_sub:=1 -p dump_render_img:=0 -p msg_pub_topic_name:=/ai_msg_mono2d_trash_detection --log-level warn & 

# 启动hobot node

/install/lib/hobot_arm/hobot_arm --log-level warn

X86 Ubuntu

export COLCON_CURRENT_PREFIX=./install

source ./install/setup.bash

# config中为示例使用的模型，根据实际安装路径进行拷贝

cp -r ./install/lib/mono2d_trash_detection/config/ .

# 启动dnn_node_example node

ros2 run dnn_node_example example --ros-args -p feed_type:=0 -p image:=config/trashDet0028.jpg -p image_type:=0 -p dump_render_img:=1 -p config_file:=config/ppyoloworkconfig.json

结果分析

X3结果展示

输出log日志：

[WARN] [1700107618.608870258] [arm_node]: Parameter: 

targetX: 0.15 

targetY: 0 targetZ: -0.08 

[WARN] [1700107618.609489260] [arm_node]: ArmNode Init Succeed! 

[WARN] [1700107621.610287833] [arm_node]: Operate Succeed! 

^C[INFO] [1700107623.664628627] [rclcpp]: signal_handler(signal_value=2) 

root@ubuntu:~# ros2 run hobot_arm hobot_arm        

This is hobot arm package.

 ============================================         

the robotic arm device 

============================================ 

[WARN] [1700107629.060302603] [arm_node]: Parameter: 

targetX: 0.15 target

Y: 0 targetZ: -0.08 

[WARN] [1700107629.060854068] [arm_node]: ArmNode Init Succeed! 

[WARN] [1700107632.061743344] [arm_node]: Operate Succeed!

结果说明

示例中展示了垃圾检测的实时推理效果。本地效果展示中展示了将回灌图片渲染保存在本地。

设置"dump_render_img"为1时，渲染图片实时保持在当前路径下。