颜色分类leetcode pr2 perception pick and place 在Gazebo模拟中使用ROS、PCL和S...

颜色分类leetcode概述在Gazebo模拟中使用ROS的PR2机器人对象识别RGBD感知管道。为了使用C++中的pcl库进行点云处理，以及使用sklearn Python库进行物体识别，感知管道被分为两个节点： pr2_segmentation ，一个C++节点，用于点云集群分割， marker_generation.py一个Python节点使用SVM进行物体识别。结果有三个“世界”可以用来测试我们的构建是否成功。世界1 100% (3/3)正确的对象识别。世界2： 100% (5/5)正确的对象识别。世界3： 100% (8/8)正确的对象识别。代码分解以下是第三世界感知性能的概述。环境搭建好后，在你的项目根目录下的shell中运行以下命令即可启动模拟cd pr2_robot/scripts/ ./pr2_pick_place_spawner.sh其中roslaunches pick_place_project.launch和pick_place_perception.launch脚本，以及rosruns marke