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MaixSense-A010 接入 ROS

article 2025/2/6 5:47:09

MaixSense 是什么

MaixSense 系列产品搭载 TOF 深度摄像头，目前有 MaixSense-A010 和 MaixSense-A075V 两款产品。

MS-A010 是一款由 BL702 + 炬佑 100x100 TOF 模组所组成的极致性价比的 TOF 3D 传感器模组，最大支持 100x100 的分辨率和 8 位精度，并且带有 240×135 的 LCD 显示屏可实时预览 color map 后的深度图。

而 MS-A075V 是一款具有 RGB 功能的 3D TOF 摄像机模组，该模组可以实现 Linux 免驱的即插即用，实现实时彩色 3D 显示。
参数如下：
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MaixSense 能做什么

远中近物体实拍

高精度的映射物品摆放距离的差异，点云图可直观感受到更真实的可视化。
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人流统计

可实时监控人流，进行高精度、大分辨率的统计。
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小车避障

可搭载于小车移动并判断画面是否有障碍物，模组自带 LCD 屏幕精准显示距离并做出反应规避障碍物。

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键盘灯跟随

实现超酷炫的键盘灯跟随，实时跟踪手部的位置，再根据手部的位置映射键盘灯。
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体积测量

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外接 MCU

MS-A010 拥有强大的兼容性，基于串口协议的数据传输。
可外接 K210 bit 这样的单片机开发板或树莓派之类的 linux 开发板来进行二次开发。
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接入 ROS1 / ROS2

双支持 ROS 系统，开放 ROS1+ROS2 接入功能包，可快速获得深度数据及深度图。
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TOF 技术

TOF: 是一种距离测量的方法，通过测量发射器和反射器之间的超声波/微波/光等信号的“飞行时间”来计算两者之间的距离。可以实现TOF测距的是TOF传感器。最常用的是红外线或激光测距。

物体之间的距离存在差异。该模块通过捕获的深度值的差异来显示冷色和暖色。冷暖色随着距离的映射而变化，距离越近色调呈暖调（橘红）而越远色调呈冷调（蓝色）。
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更多详细资料不再赘述，见：https://wiki.sipeed.com/hardware/zh/maixsense/maixsense-a010/maixsense-a010.html

接入 ROS1（Linux）

publisher 代码（使用 type-C 虚拟串口）

代码（网上下载）

不要下载网站上的那个接入包，实测不好用。用下面这个：

git clone https://github.com/sipeed/MaixSense_ROS.git

然后我把目录下的 ros1 挪到了自己常用的工作空间，目录结构如下。（视个人情况而定）
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cd ~/mynewestros
catkin_make

运行 publisher

rosrun sipeed_tof_ms_a010 node device:="/dev/ttyUSB0"

效果类似于如下：（当时是使用了不好用的旧接入包，所以只看输出的四个参数即可）
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rqt 查看帧率

Plugins —> Topics —> Message Publisher
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然后运行节点：

rosrun sipeed_tof_ms_a010 node device:="/dev/ttyUSB0"

效果如下：
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rviz 预览

rosrun sipeed_tof_ms_a010 node device:="/dev/ttyUSB0"

rviz

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代码里 header.frame_id 是什么，Global Options - Fixed Frame 就填什么。

subscriber 代码（使用 type-C 虚拟串口）

运行 subscriber

rosrun sipeed_tof_ms_a010 msghandler device:="/dev/ttyUSB0"

代码（自行编写）

#include <ros/ros.h>
#include <sensor_msgs/Image.h>
#include <sensor_msgs/PointCloud2.h>
#include <iostream>

void pointDepthCallback(const sensor_msgs::ImageConstPtr& msg)
{
    // 打印点云中的点数
    // ROS_INFO("Received point cloud with %d points", msg->width * msg->height);
}

void pointCloudCallback(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr& msg)
{
    // 打印点云中的点数
    ROS_INFO("Received point cloud with %d points", msg->width * msg->height);
}

int main (int argc, char **argv)
{
    // 初始化ROS节点
    ros::init(argc, argv, "point_cloud_processor");

    // 创建节点句柄
    ros::NodeHandle nh("~");

    std::string s;
    nh.param<std::string>("device", s, "/dev/ttyUSB0");
    std::cout << "use device: " << s << std::endl;

    std::string from_device(s.substr(5));
    std::stringstream sd;
    std::stringstream sc;

    // 订阅深度信息
    sd.str("");
    sd << "/" << from_device << "/depth";
    std::cout << sd.str() << std::endl;
    ros::Subscriber sub_depth = nh.subscribe<sensor_msgs::Image>(strdup(sd.str().c_str()), 1, pointDepthCallback);
    std::cout << strdup(sd.str().c_str()) << std::endl;

    // 订阅点云数据
    sc.str("");
    sc << "/" << from_device << "/cloud";
    std::cout << sc.str() << std::endl;
    ros::Subscriber sub_cloud = nh.subscribe<sensor_msgs::PointCloud2>(strdup(sc.str().c_str()), 1, pointCloudCallback);
    std::cout << strdup(sc.str().c_str()) << std::endl;

    // 循环处理ROS消息
    ros::spin();

    return 0;
}