设备与传感器
本节介绍HandsFree所使用的传感器及设备。将分为视觉、雷达、上层控制器等分别进行介绍。
1,视觉传感器
HandsFree支持的视觉传感器有Xtion Pro，Xtion 2,Kinect 1,Kinect 2，ZED Camera等。
我们比较建议大家使用Xtion 2,比较新，只需要使用USB 3.0供电就行。下面就这几款视觉传感器进行简单介绍。
首先简单进行一下参数的对比：
| 属性 | Xtion Pro | Xtion 2 | Kinect 1.0 | Kinect 2.0 |
|---|---|---|---|---|
| 长(cm) | 18 | 11 | 28 | 25 |
| 宽(cm) | 3.6 | 3.5 | 6 | 8.5 |
| 高(cm) | 5 | 3.5 | 7.5 | 6.5 |
| 景深有效距离(m) | 0.8-3.5 | 0.8-3.5 | 0.8-4.0 | 0.5-8.0 |
| 有效视角(度) | 70 | 74*52 | 57*43 | 70*60 |
| 电源/接口 | usb2.0 | usb3.0 | 适配器及usb2.0 | 适配器及usb3.0 |
官方的基本都是30帧的速度，不同设置可以对图片大小进行改动。Kinect 2.0毛重1.25kg，还要加上1kg的适配器。不是特别建议装载在机器人上。
下面按照推荐顺序进行介绍：
1.1,Xtion 2
Xtion 2是比较新的一款深度摄像头，在机身方面有大幅缩水，性能相比第一代也略有提高。市价在2000元左右，主要推荐用于移动开发。其特点有下面几点：
- 强大的深度感应： 既准确又可扩充的 640 x 480 深度分辨率
- 高 RGB 分辨率： 高达五百万像素 (2592 x 1944) 的影像分辨率
- 省电： USB 3.0 耗电量低
- 尺寸精巧： 体积仅约 110 x 35 x 35mm
- 适合开发者使用： 兼容于OpenNI 2.2并支持多个操作系统
还有必须要说的是目前这款摄像头对Ubuntu 16.04不太友好，只能接受深度信息，rgb信息连接就会出现问题。在Ubuntu 14.04中，也需要进行一些额外的操作才可以使用。
具体安装与使用请参考RGBD摄像头实验
1.2,Kinect v1
Kinect for Xbox 360，简称 Kinect，是由微软开发，应用于Xbox 360 主机的周边设备。它让玩家不需要手持或踩踏控制器，而是使用语音指令或手势来操作 Xbox360 的系统界面。它也能捕捉玩家全身上下的动作，用身体来进行游戏，带给玩家“免控制器的游戏与娱乐体验”。其在2010年11月4日于美国上市，建议售价149美金。Kinect在销售前60天内，卖出八百万部，目前已经申请金氏世界记录，成为全世界销售最快的消费性电子产品。
由于它应用广泛，很多大佬都给开发了相关的驱动，开发起来会简单很多。目前已经停产，但是可以在淘宝上买到二手的，而且价格比较良心加上适配可能也就几百块钱。建议囧困新手先搞一个这个试试，功能基本都能满足。
缺点：它需要使用自己的适配器，供电上有一个220v转12v的电源转换器，不可拆卸。如果用到移动机器人上，则需要将线剪断，使用HandsFree电源管理模块的12v进行供电。如果只是在固定端使用，就不需要进行改动。
我觉得主要原因是Xtion 和Kinect面向人群不一样。Xtion主要面向开发者，按照官方的说法，机器人设计、保全监控、汽车工程或是 3D 扫描等都可以用到。但是Kinect 主要面向是游戏开发，固定在一个位置就行。所以移动的话首选Xtion 2（Xtion Pro能买到的话也可以用），再推荐Kinect v1,Kinect v2不推荐，因为太重了。
使用方法:
- 首先安装驱动
sudo apt-get install ros-indigo-freenect-*
rospack profile
- 连接摄像头并使用
roslaunch freenect_launch freenect-registered-xyzrgb.launch
1.3,Xtion Pro
Xtion Pro是世界首款独家专业PC体感软件开发解决方案，兼容于OPNI NITE中间件的SDK可让体感应用程序及游戏的开发变得简单！ROS对这款摄像头的支持比较好，安装驱动也比较简单。
但是！！！已经停产了，基本上已经买不到了，但是这款比较好用，而且重量比较轻。如果能买到，还是很好用的。
使用方法:
- 首先安装驱动
sudo apt-get install ros-indigo-openni-camera
sudo apt-get install ros-indigo-openni-launch
sudo apt-get install ros-indigo-openni2-launch
- 连接摄像头并使用
roslaunch openni2_launch openni2.launch
1.4,Kinect v2
Kinect v2虽然也是比较新的一款，但也是我们最不推荐的一款。因为它太重了，且体积巨大，虽然在前面列出的参数中比较不出来，那是因为别摄像头还有底座，且摄像头较小。但是这款就是一个四四方方的大家伙。而且需要一个很重的电源适配器。移动的话，首先它的重心不能太高，然后还要考虑供电，这个跟第一代一样，也是需要把电源线剪了，接到12v上。不可逆。。。
但是由于应用广泛，所以对开发者也是比较友好的，但是确实是有点太重了。价格在1400左右，购买时一定要购买适配器套装。
使用方法:
- 首先安装驱动
在ROS上使用Kinect v2，需要的步骤要多一点，但是也不是很麻烦，在github上跟着install一路安装下去就行。简单翻译一下：
1,安装好ROS并配置好环境（已经安装过了就跳过）
2,安装libfreenect2,请参照具体安装步骤
3,将仓库克隆到本地并编译
cd ~/catkin_ws/src/
git clone https://github.com/code-iai/iai_kinect2.git
cd iai_kinect2
rosdep install -r --from-paths .
cd ~/catkin_ws
catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE="Release"
- 连接摄像头并使用
roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch
2.雷达
本节介绍HandsFree支持的二维激光雷达，主要推荐的有Hokuyo系列，rplidar 系列，还有一款入门雷达EAI X4。
下面进行简单对比介绍：
| 属性 | Hokuyo URG-04LX | rplidar A2 | rplidar A1 | EAI X4 |
|---|---|---|---|---|
| 距离(m) | 0.02-5.6 | 0.15-12 | 0.12-12 | 0.12-10 |
| 角度(度) | 240 | 360 | 360 | 360 |
| 角度分辨率(度) | 0.36 | 0.9 | <=1 | * |
| 频率(Hz) | 10 | 5.5 | 5.5 | 6-12 |
| 误差 | 3%/m | 1%/m | 1%/m | * |
| 测量频率（次/s） | * | 8000 | 8000 | 5000 |
| 价格（￥） | 6400 | 2800 | 500 | 500 |
如果还有其他的需求，请参考ROS官网上其他可用雷达。
2.1,Hokuyo URG-04L/UTM-30Lx
HOKUYO公司URG-04LX 2D激光扫描测距产品拥有5.6m, 240°测量范围，DC5V输入(USB接口供电)，100ms扫描时间，可用于机器人避障和位置识别；高精度、高分辨率、宽视场设计给自主导航机器人提供了良好的环境识别能力；紧凑型设计节约了安装空间，低重量、低功耗；不受强光影响，在黑暗中亦能工作；非接触式测量；
毕竟价钱在那摆着，稳定性和精度都有保障。但是价格比较贵，建议在Giraffe上或者Stone上用。角度分辨率这个参数还是比较准的，误差的话，我个人觉得国内这几款产品有些夸大了。
所以大车或者精确度要求比较高的话，建议这款雷达。
使用方法:
- 安装驱动
sudo apt-get install ros-indigo-hokuyo-node
- 连接雷达并使用
roslaunch rplidar_ros hokuyo.launch
上面的命令需要安装handsfree的相关软件
2.2 rplidar A2
工作时，RPLIDAR A2 的测距核心将顺时针旋转，实现对周围环境的360度全方位扫描测距检测，从而获得周围环境的轮廓图。
采用定制特殊部件，精心设计的内部机械系统，保证优越性能的同时，产品厚度仅为 4 厘米，适合于各类服务机器人。
全面改进了内部光学和算法系统， 采样频率高达8000次/秒，让机器人能更快速、精确的建图。
摈弃第一代中的皮带传动方式，采用自主设计的无刷电机，大大减小运行时的机械摩擦，运行十分顺畅，几乎没有噪音。
借助于无刷电机和光磁融合技术，在7*24小时连续工作情况下，可达5年以上的使用寿命。
总体来说，A2雷达还是比较出色的，小巧灵活，只连接usb偶尔会出现供电不足的情况，额外进行供电会改善很多。建议在stone和Giraffe上使用。
使用方法:
- 安装驱动
如果下载了handsfree的代码就不需要进行此步骤。
参照github上官方给出的驱动安装说明,先下载到一个ros工作空间的src目录下，然后catkin_make。
- 连接雷达并使用
roslaunch rplidar_ros rplidar.launch
注意，尽量不要用无源usbhub连接雷达，因为电压电流可能达不到要求，虽然显示连接成功，但是会没有雷达信息输出。
2.3 rplidar A1
RPLIDAR A1采用激光三角测距技术，配合自主研发的高速的视觉采集处理机构，可进行每秒8000次以上的测距动作。
测距核心顺时针旋转，可实现对周围环境的360度全方位扫描测距检测，从而获得周围环境的轮廓图。
通过USB电缆将RPLIDAR与你的计算机进行连接后，即可直接使用，无需任何编码工作。
综合无线供电和光通信技术,独创性的设计了光磁融合技术彻底解决了因物理接触磨损导致电气连接失效、激光雷达寿命短的问题。
A1雷达在2017年末进行了设备升级，性能有了大幅度提高，但是相对于A2来说还是有一定差距。首先A2高度更低，更加小巧;第二点，声音更小，还更加美观;第三点，性能方面，距离、分辨率准确度等方面都要好一点。但是用A1来入门还是很不错的。
A1和下面要介绍的EAI X4都是500元左右，笔者推荐A1,A1已经经历了时间的考验，X4是2017年11月推出的。（但是还是要谢谢EAI）
使用方法和A2一样
2.4,EAI X4
EAI X4推出时自称性价比之王，无出其右。因为当时的A1卖999,而且测量频率只有2000次/秒，远低于5000次每秒的X4雷达。谢谢X4是因为它让思岚科技的雷达全都降价还升级。
X4雷达测量距离可以达到10m，但是测量频率比升级后的A1要低，只有5000次/s。
应用场景有：自主建图、自动避障、路径规划、教育科研、创客教育和辅助定位等。
使用方法:
安装驱动
根据官方给出的ros使用说明,先将其下载到ros工作空间，然后编译，最后对设备进行设置。连接设备并使用
roslaunch ydlidar lidar_view.launch
3,上层控制器
上层控制器是针对底层stm32控制器的一个相对的称呼，主要是指与各传感器及底层进行通信的上层模块，一般来说，就是tk1/tx1或者工控机。
tk1和tx1是基于arm的架构，并行处理和深度学习可能会用到，ROS也提供了相关的安装方法。但是主流还是基于x86的处理器，而且还有其他因素（下面会说），还是会推荐使用我们推荐的套餐中的几款工控机。下面就这两种进行简单介绍。
3.1,工控机
工控机一般都是基于x86架构的，我们在进行了测试之后推荐大家使用下面几款工控机：
| 属性 | 高配 | 中配 | 低配 |
|---|---|---|---|
| CPU | i7-7500U | i3-6100U | N2830 |
| 硬盘 | 240固态 | 60G | 30G |
| 内存 | 8G | 4G | 2G |
首先这三款工控机我们都是经过测试的，性能都比较好，但是还是要根据不同的机器人来选择，比如mini我们建议使用低配版，Stone我们建议使用中配版和高配，Giraffe我们建议最低使用高配版，或者选择更高配置的工控机，比如带GTX 1060的工控机，Giraffe载重能力和电池都比较好，所以选择余地更多。
以上提到的工控机都使用12v供电，可以直接使用机器人上电源管理系统上的12v接口。
3.2,tk1/tx1
NVIDIA Tegra K1是NVIDIA的首款移动处理器，具有与现代桌面GPU相同的高级功能和架构，同时仍然使用移动芯片的低功耗。
因此，Tegra K1允许嵌入式设备使用完全相同的CUDA代码，这些代码也可以在桌面GPU（超过100,000个开发人员使用）上运行，具有与桌面相似的GPU加速性能水平。除了四核2.3GHz ARM Cortex-A15 CPU和革命性的Tegra K1 GPU，Jetson TK1板还包括与Raspberry Pi类似的功能，还包括一些面向PC的功能，如SATA，迷你PCIe和风扇，可连续 在繁重的工作量下运作.
NVIDIA Jetson TX1是NVIDIA第二代嵌入式平台开发者套件，是智能无人机、机器人理想的嵌入式解决方案。
内建256个CUDA核心的NVIDIA Maxwell GPU，64位ARM A57 CPU，4GB LPDDR4内存、16GB闪存、蓝牙、802.11ac Wi-Fi模块和千兆以太网卡，运行Linux for Tegra操作系统。
tk1主要有两个缺点，所以我们不建议使用：
- 1,易损坏，我们买的tk1曾经出现了各种各样的问题
- 2,已停产，停产就意味着未来使用这个进行开发的人越来越少
TX1也是基于ARM架构的，如果有这方面需求可以使用，如果不是很迫切，我们还是建议使用我们测试并提供的工控机，因为有些细节在ARM架构下开发板上不太友好。
配置步骤请参考TK1刷机教程