(源码)基于ROS的Foosball机器人视觉控制系统.zip

# 基于ROS的Foosball机器人视觉控制系统 ## 项目简介 这是一个基于ROS（机器人操作系统）的Foosball机器人视觉控制系统项目。该项目使用摄像头捕捉桌面足球游戏的图像，通过ROS通信，将球的位置信息发送到Arduino，从而控制机械臂进行自动击球。此项目的目的是实现一个自动化、计算机视觉控制的桌面足球机器人。 ## 主要特性和功能 1. **计算机视觉球跟踪**: 通过摄像头捕捉图像，并使用OpenCV库进行图像处理，以识别和跟踪球的位置。 2. **ROS通信**: 使用ROS作为通信中间件，将视觉处理结果（球的位置）发送到Arduino进行执行。 3. **Arduino控制**: Arduino接收ROS发送的球位置信息，并通过控制步进电机移动机械臂进行击球。 4. **环境配置**: 提供环境配置指南，包括硬件和软件环境搭建。 5. **文档和教程**: 提供详细的项目文档、教程和演示视频，方便用户理解和实施。 ## 安装和使用步骤（假设用户已下载了源码文件） ### 1. 环境配置 #### 硬件环境 * Arduino Mega 2560 * L6470步进电机驱动器 * 摄像头（连接到电脑或树莓派等） * 机械臂和底座（根据实际需求定制） #### 软件环境 * Ubuntu 18.04 * ROS Melodic Morenia * Arduino IDE ### 2. 安装依赖包 使用`rosdep`安装依赖： ```bash sudo rosdep update rosdep install -r -y --from-paths src --ignore-src ``` ### 3. 运行演示节点 导航到项目目录并运行演示节点： ```bash roslaunch launch/calibration_demo.launch ``` ### 4. 配置ROS通信 配置ROS节点以接收图像数据并处理数据： ```bash roslaunch launch/track_ball.launch ``` ### 5. 测试击球功能 通过Arduino控制步进电机移动机械臂进行击球测试： ```bash roslaunch launch/stepper_camera_driver.launch python scripts/ball_position_publisher.py ``` ### 6. 调试和优化 根据实际情况进行调试和优化，确保系统的稳定性和性能。 通过以上步骤，您可以成功配置和运行基于ROS的Foosball机器人视觉控制系统。