【源码】基于ROS的智能机器人导航系统

项目简介

本项目是基于ROS（机器人操作系统）设计的智能机器人导航系统。它集成了多种传感器、算法与机器人硬件，实现了机器人自主导航、人脸识别、物体识别等功能，旨在打造能在复杂环境中自主移动并完成特定任务（如寻找特定人或物体并做出响应）的机器人系统。

项目的主要特性和功能

1. 环境建模与地图创建：机器人借助激光雷达和深度相机采集环境信息，构建环境地图。
2. 自主导航：依据构建的地图，通过路径规划和避障算法，实现机器人安全移动到目标位置。
3. 人脸识别与物体识别：运用深度学习算法识别脸和特定物体，识别到特定人或物体时可做出拍照、报警等响应。
4. 多传感器融合：整合激光雷达、深度相机、惯性测量单元等多传感器数据，提升机器人感知能力和定位精度。
5. 用户交互：通过语音或手势识别与用户交互，接收并执行用户命令。

安装使用步骤

1. 环境准备

• 安装Ubuntu 18.04操作系统。
• 安装ROS Melodic Morenia版本。

2. 代码获取

复制本项目代码到本地。

3. 依赖安装

• 安装turtlebot3实验包及其相关依赖。
• 安装深度学习和计算机视觉相关库，如TensorFlow和OpenCV。

4. 配置环境

• 将项目代码放置到catkin工作空间中。
• 使用catkin_make编译。

5. 启动测试

• 配置模型，加载地图和机器人模型。
• 启动gazebo仿真环境，加载环境模型。
• 启动机器人节点，进行导航和物体识别测试。

6. 运行导航与识别

• 启动模型： bash export TURTLEBOT3_MODEL=waffle roslaunch myrobot myrobot_house.launch
• 新开一个终端，使用rviz打开所建的图： bash export TURTLEBOT3_MODEL=waffle roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml
• 初始化小车位姿： bash rosrun myrobot initial_pose.py
• 开始导航并进行人脸检测： bash rosrun myrobot navigation.py

注意事项

1. 确保所有依赖库和工具都已正确安装。
2. 在进行仿真测试时，需要确保gazebo环境配置正确。
3. 在实际硬件上测试时，需要根据硬件的具体配置进行相应的调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】