前视声呐目标识别定位（九）-声呐驱动

本文主要是介绍前视声呐目标识别定位（九）-声呐驱动，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

前视声呐目标识别定位（一）-基础知识

前视声呐目标识别定位（二）-目标识别定位模块   

前视声呐目标识别定位（三）-部署至机器人

前视声呐目标识别定位（四）-代码解析之启动识别模块

前视声呐目标识别定位（五）-代码解析之修改声呐参数

前视声呐目标识别定位（六）-代码解析之目标截图并传输

前视声呐目标识别定位（七）-代码解析之录制数据包

前视声呐目标识别定位（八）-代码解析之各模块通信

        识别定位是需要声呐原始数据流，当时手头上的声呐为Oculus M750D，但我拿到时只有一个Oculus官网的Windows下的客户端，肯定是无法满足需求的，Oculus官网也没有相应的API或协议什么的。从采购员那拿到某个国内的代理供应商的联系方式，联系后只得到一句没有这种东西，商品售出后就不属于他们管的回复，然后无论说啥都不回复了。当时实在是气的不行。后续我只能在github上找的开源项目，修改调试后拿到数据。由于不是官方的程序，不确定使用是否有风险。

         驱动是用ros neotic写的，经过测试可以将声呐数据以sensor_msgs/Image的topic格式发布出来，也能通过reconfigure动态调整声呐参数。为了满足识别模块位置解算需求，声呐的水平开角和量程数据写进了msg中header的frame_id中。

项目地址：GitHub - cabinx/oculus_m750d: oculus m750d forward looking sonar with ros neotic

        其中oculus_sonar_node.py是前文提及的软件框架中使用的，添加了与center_server的通信。而oculus_sonar_node_origin.py是只有驱动程序，只发布Image topic。唯一需要注意的是在launch文件中声呐的IP地址需要设定好，我记得是可以通过客户端设定IP地址。

         代码很久远了，现在我已经无法测试了，仅供参考吧。

这篇关于前视声呐目标识别定位（九）-声呐驱动的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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