本文通過使用myCobot機械臂進行QR碼視覺追蹤的實踐案例分析，介紹如何將 python 文件導入到 ROS 系統中。

一、引言

在過去的項目中，我主要使用 Python 獨立實現各種功能。然而，隨著機器人操作系統 （ROS） 的日益普及，我逐漸意識到將這些項目集成到 ROS 中的眾多優勢。ROS 提供的仿真環境不僅可以提高效率，還可以為項目測試提供安全且可擴展的平臺。因此，在本文中，我將分享將基于 Python 的機械臂二維碼跟蹤系統引入 ROS 并在仿真環境中運行該項目的過程。

二、項目準備
1、硬件組件
M5Stack ESP32 基礎核心物聯網開發套件
Elephant Robotics myCobot-6 DOF 協作機器人

Raspberry Pi 4 B 型
2、軟件應用程序和在線服務
ROS 機器人操作系統

3、手動工具和制造機


大象機器人 myCobot 280 M5Stack 2023

4、環境設置
對于本項目，建議使用以下開發環境和依賴版本：

● 操作系統：Ubuntu 20.04 LTS

● ROS 版本：Noetic
● Python 版本：Python 3.8 或更高版本
● 庫版本要求：pymycobot 3.6 或更高版本
安裝關鍵依賴項
在終端中運行以下命令以安裝必要的 Python 庫。

pip install stag-python
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install numpy
pip install pymycobo

三、項目運行
在 ROS 中創建 Workspace 和 Package
1.打開終端并創建一個名為 catkin_ws 的新 ROS 工作區：

mkdir -p ~/catkin_ws/src

2. 進入 workspace 目錄并初始化：

cd ~/catkin_ws
catkin_make

3. 設置環境變量以確保 ROS 可以找到工作區

echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source~/.bashrc

提示：此配置將在每次打開新終端時自動加載工作區設置。

創建 ROS 包

1. 在 src 目錄中，創建一個名為 qr_tracking 的新 ROS 包，其中包含所需的依賴項（例如 rospy 和 std_msgs）：

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg qr_tracking rospy std_msgs

2.驗證包創建。qr_tracking 目錄應包含標準的 ROS 包結構，包括 CMakeLists.txt 和 package.xml 文件。

3. 更新依賴項：打開 package.xml 文件并確保包含以下依賴項：

  mycobot_280
  0.3.0
  The mycobot 280 package
 
  ZhangLijun
  ZhangLijun
 
  BSD
 
  https://github.com/elephantrobotics/mycobot_ros
 
  catkin
 
  roscpp
  rospy
  std_msgs
  actionlib
  mycobot_description
  mycobot_communication
 
  mycobot_communication
  mycobot_description
 
  roscpp
  rospy
  std_msgs
  actionlib
  joint_state_publisher
  joint_state_publisher_gui
  robot_state_publisher
  xacro
  joy
  rviz
  controller_manager
  python-tk
  mycobot_description
  mycobot_communication
 
  
     
  

4. 重新構建工作區以應用 ROS 包配置更新：

cd ~/catkin_ws
catkin_make

確保在 ROS 包中正確配置了機械臂的 URDF 文件，以準確顯示模型。
將 Python 文件導入 ROS 包
設置 scripts 目錄
在您的 ROS 包“qr_tracking”中，創建一個名為“scripts”的文件夾來存儲 Python 腳本。使用以下命令：

cd ~/catkin_ws/src/qr_tracking
mkdir scripts

將你的 Python 文件（比如 'camera_detect.py'、'uvc_camera.py'、'marker_utils.py' 等）移動到這個 'scripts' 目錄：

mv /path/to/camera_detect.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/
mv /path/to/uvc_camera.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/
mv /path/to/marker_utils.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/

修改 Python 文件以實現 ROS 兼容性
為確保 Python 腳本與 ROS 兼容，您需要進行一些調整，例如導入 ROS 庫、初始化 ROS 節點以及定義消息發布者/訂閱者。以 'camera_detect.py' 為例，以下是所需的主要修改：

1. 導入 ROS 庫

在 Python 文件的頂部，添加 'rospy' 的導入和任何必要的 ROS 消息類型：

import rospy
   from std_msgs.msg import String

2. 初始化 ROS 節點

在代碼開始時初始化一個 ROS 節點：

rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True)

3. 定義 Topic 發布者/訂閱者 根據要求，定義發布者或訂閱者。例如，要發布 QR 碼檢測結果：

pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10)
   rate = rospy.Rate(10)  # 10 Hz

然后，您可以設置一個函數來檢測 QR 碼并發布結果。例如：

# Assuming there is a function to detect QR codes
   def detect_qr_code():
       while not rospy.is_shutdown():
           # Detection logic here
           detection_result = "QR code detected"  # This is the detection result
           rospy.loginfo(detection_result)
           pub.publish(detection_result)
           rate.sleep()

代碼示例

下面是一個簡化的代碼片段，顯示了如何在 'camera_detect.py' 中發布 QR 碼檢測結果：

#!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String
 
def detect_qr_code():
    pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10)  # 10 Hz
 
    while not rospy.is_shutdown():
        # Replace with actual detection logic
        detection_result = "QR code detected"  # Simulated detection result
        rospy.loginfo(detection_result)
        pub.publish(detection_result)
        rate.sleep()
 
if __name__ == '__main__':
    try:
        detect_qr_code()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

> 注意：通過運行 'chmod +x ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/*.py' 確保 Python 文件是可執行的。 配置 'CMakeLists.txt' 文件
CMake 配置概述
在 ROS 中，“CMakeLists.txt”文件是每個包的核心配置文件，指定如何編譯和安裝包中的文件。它包括編譯器選項、庫依賴項和安裝路徑等配置詳細信息。為了讓 Python 腳本充當 ROS 節點，我們需要對此文件進行一些必要的調整。
修改 'CMakeLists.txt'
要使 Python 腳本在 ROS 中可執行，請執行以下步驟：

1. 添加 Catkin 構建依賴
確保 'CMakeLists.txt' 包含一個 'find_package' 語句來定位 'catkin' 和必要的 ROS 依賴項，例如 'rospy' 和 'std_msgs'。下面是一個示例：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
   project(mycobot_280)
   add_compile_options(-std=c++11)
 
   ## Find catkin and any catkin packages
   find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
     roscpp
     rospy
     std_msgs
     actionlib
     image_transport
     cv_bridge
   )

2. 安裝 Python 腳本 使用 'catkin_install_python' 指定 Python 腳本的安裝路徑，并確保它們具有可執行權限。假設您的 Python 腳本位于 'scrip

catkin_install_python(PROGRAMS
     scripts/follow_display.py
     scripts/slider_control.py
     scripts/teleop_keyboard.py
     scripts/listen_real.py
     scripts/listen_real_of_topic.py
     scripts/simple_gui.py
     scripts/follow_display_gripper.py
     scripts/slider_control_gripper.py
     scripts/listen_real_gripper.py
     scripts/detect_stag.py
     DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}
   )

ts' 目錄中，請將以下部分添加到 'CMakeLists.txt'： 此命令將 Python 腳本安裝到 ROS 包的 binary 目錄下，并確保它們在編譯后具有可執行權限。 3. 添加依賴項 在調用 'catkin_package（）' 之前，請聲明依賴項以確保 ROS 正確解析它們。例如：

catkin_package(
     CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib
   )

4. 完整示例 以下是 'CMakeLists.txt' 文件的示例配置：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
   project(mycobot_280)
   add_compile_options(-std=c++11)
 
   ## Find catkin and any catkin packages
   find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
     roscpp
     rospy
     std_msgs
     actionlib
     image_transport
     cv_bridge
   )
 
   ## Declare a catkin package
   catkin_package(
     CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib
   )
 
   ## Include directories
   include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
 
   ## Install Python scripts
   catkin_install_python(PROGRAMS
     scripts/follow_display.py
     scripts/slider_control.py
     scripts/teleop_keyboard.py
     scripts/listen_real.py
     scripts/listen_real_of_topic.py
     scripts/simple_gui.py
     scripts/follow_display_gripper.py
     scripts/slider_control_gripper.py
     scripts/listen_real_gripper.py
     scripts/detect_stag.py
     DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}
   )
 
   ## Install launch and config directories
   install(DIRECTORY launch DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}
     PATTERN "setup_assistant.launch" EXCLUDE)
   install(DIRECTORY config DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION})
 
   ## OpenCV requirements
   find_package(OpenCV REQUIRED)
   add_executable(opencv_camera src/opencv_camera)
   target_link_libraries(opencv_camera ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})
   add_executable(camera_display src/camera_display)
   target_link_libraries(camera_display ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})

通過這些修改，Python 腳本將成為 ROS 包的一部分，被賦予可執行權限，并且可以使用 ROS 工具（如 'rosrun'）運行。
本節對于指導用戶如何在 ROS 中編譯、啟動和驗證項目的功能至關重要。
6. 編譯和運行
編譯工作區
配置 ROS 包的所有方面后，您需要編譯工作區以生成和配置必要的資源。
1. 確保您位于工作區的根目錄中：

cd ~/catkin_ws

2. 運行 'catkin_make' 編譯工作區：

catkin_make

3.如果編譯成功，您應該會看到類似于以下內容的輸出：

[100%] Built target qr_tracking

啟動 Node

編譯完成后，您可以使用 rosrun 啟動 QR 碼跟蹤節點。

1. 確保已加載工作區環境變量，然后啟動仿真模型：

cd ~/catkin_ws
   source devel/setup.bash
   roslaunch mycobot_280 detect_marker_with_topic.launch port:=/dev/ttyUSB0 baud:=115200

2. 使用 'rosrun' 啟動 'camera_detect.py' 腳本： rosrun qr_tracking camera_detect.py
您應該會看到指示 ROS 節點已初始化的輸出，并且它將開始發布 QR 碼檢測結果。
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