forked from hq/ros2_office_vlm
94 lines
4.0 KiB
Markdown
94 lines
4.0 KiB
Markdown
* 语义推理与导航
|
||
|
||
智能语义推理框架包含两个核心模块：
|
||
语义目标标注：利用 VLM识别物体
|
||
语义导航：机器人借助已保存的物体记忆，通过语义路标完成导航。
|
||
|
||
语义标注模块将 Faster R-CNN 与 CLIP 结合，实现零样本目标检测。
|
||
|
||
给定一个物体列表（例如：["Refrigerator", "water dispenser", "sofa", "white toilet", "office chair with wheels"]），由 Faster R-CNN 从 RGB 图像帧中生成候选区域。
|
||
|
||
随后，使用 CLIP 将每个候选区域进行特征编码，并与文本标签做余弦相似度对比，为区域分配最可能的类别标签。
|
||
|
||
点击 RViz2 中Nav2 Goal，在地图上选择目标位置，调整箭头设置机器人到达后的朝向，确认后机器人将自主导航，在探索过程中，系统会结合 RGB-D 数据 记录物体的中心坐标，并将置信度分数与位置信息存入 JSON 文件。
|
||
只有当检测到更高置信度的结果时，才会更新原有记录。
|
||
|
||
## 1. 环境要求
|
||
- Ubuntu 22.04
|
||
- ROS2 Humble
|
||
- Gazebo Sim Harmonic
|
||
---
|
||
|
||
### 编译
|
||
|
||
```bash
|
||
cd /workspace
|
||
colcon build --symlink-install
|
||
source /opt/ros/humble/setup.bash
|
||
source install/setup.bash
|
||
```
|
||
|
||
### 注意事项
|
||
之后每打开一个新终端，都建议先执行：
|
||
|
||
```bash
|
||
source /opt/ros/humble/setup.bash
|
||
source install/setup.bash
|
||
export TURTLEBOT3_MODEL=burger
|
||
export NAV2_MAP_PATH=/workspace/src/turtlebot3_simulations/turtlebot3_gazebo/map/office_map.yaml
|
||
```
|
||
|
||
为了方便，也可以写入 `~/.bashrc`：
|
||
|
||
```bash
|
||
echo 'source /opt/ros/humble/setup.bash' >> ~/.bashrc
|
||
echo 'source /workspace/install/setup.bash' >> ~/.bashrc
|
||
echo 'export TURTLEBOT3_MODEL=burger' >> ~/.bashrc
|
||
echo 'export NAV2_MAP_PATH=/workspace/src/turtlebot3_simulations/turtlebot3_gazebo/map/office_map.yaml' >> ~/.bashrc
|
||
source ~/.bashrc
|
||
```
|
||
1. 启动仿真， Nav2导航栈， AMCL节点，rviz
|
||
|
||
```bash
|
||
./gzsim_run.sh
|
||
|
||
ros2 launch nav2_rrtstar_planner bringup_localization_with_initial_pose.launch.py \
|
||
use_sim_time:=true \
|
||
map:=$NAV2_MAP_PATH
|
||
|
||
ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py \
|
||
use_sim_time:=True \
|
||
params_file:=/workspace/src/TurtleBot-RRT-Star/nav2_params.yaml \
|
||
map:=$NAV2_MAP_PATH
|
||
|
||
ros2 run rviz2 rviz2 -d /opt/ros/humble/share/nav2_bringup/rviz/nav2_default_view.rviz --ros-args -p use_sim_time:=true
|
||
|
||
```
|
||
2. 新开终端，执行环境生效后启动vlm_perception_pkg的语义检测节点，开始目标语义标注并构建语义记忆库，在机器人导航过程中，节点实时检测环境中的目标并生成语义标注结果，保存JSON 格式的语义记忆库到指定路径。
|
||
```bash
|
||
ros2 run vlm_perception_pkg vlm_detection
|
||
# ros2 run vlm_perception_pkg vlm_detection --ros-args -p use_sim_time:=true -p reset_records_on_startup:=true # 重置检测记录
|
||
```
|
||
3. 加载生成的语义记忆库文件（in /workspace/src/vlm_nav_pkg/config），通过 CLIP 将语义标签编码为shared embedding space，当用户输入自然语言查询时，系统匹配最接近的已知目标，提取其坐标并发送至 Nav2，实现基于自然语言的语义导航。以下是验证步骤：
|
||
4. 重新启动仿真， Nav2导航栈， AMCL节点，rviz
|
||
```bash
|
||
|
||
./gzsim_run.sh
|
||
|
||
ros2 launch nav2_rrtstar_planner bringup_localization_with_initial_pose.launch.py \
|
||
use_sim_time:=true \
|
||
map:=$NAV2_MAP_PATH
|
||
|
||
ros2 launch nav2_bringup navigation_launch.py \
|
||
use_sim_time:=True \
|
||
params_file:=/workspace/src/TurtleBot-RRT-Star/nav2_params.yaml \
|
||
map:=$NAV2_MAP_PATH
|
||
|
||
ros2 run rviz2 rviz2 -d /opt/ros/humble/share/nav2_bringup/rviz/nav2_default_view.rviz --ros-args -p use_sim_time:=true
|
||
|
||
pip3 install "numpy<2"
|
||
ros2 run vlm_nav_pkg semantic_nav
|
||
```
|
||
|
||
节点启动后，在终端输入自然语言语义目标（如 “water dispenser”“sofa”），系统将自动完成：语义查询与shared embedding space匹配，提取目标对应的地图坐标并向 Nav2 发送导航目标位姿，然后机器人自主规划路径并导航至语义目标位置，RViz2 中实时可视化规划路径与导航过程
|