本项目以Robomaster EP为开发对象，使用jetson nano的硬件平台，基于ROS机器人操作系统进行二次开发，这样一来，可以快速的使用ros的开源算法应用到Robomaster EP机器人上，进行一些算法验证或测试，也可以很容易的将英伟达的深度学习开源项目快速的应用于该机器人上，使Robomaster EP机器人更加智能，实现更多复杂有趣的功能，例如加入深度相机，即可对周围环境进行三维建模，加入激光雷达，即可进行室内建图和定位导航，由于时间紧张，相关硬件前几天才收到，这些有趣的功能目前都还没有实现。目前我只做了一些小的demo，接入了百度的API，实现一些简单的人工智能功能，例如语音识别(该功能尚未接入ros框架，就暂且不开放出来)，人脸跟踪。

本代码依赖于ros，因此本教程以ros-melodic为例，硬件为jetson nano，进行安装讲解

1. ros-melodic安装

2. 由于python３不支持使用cv_bridge将numpy格式的图像格式转化成ros支持的图像格式，所以我们需要编译python3版本的cv_bridge，

3. 下载源码

   $ cd ~
   $ sudo apt-get install git cmake
   $ mkdir catkin_ws
   $ cd catkin_ws
   $ mkdir src
   $ cd src
   $ git clone https://github.com/izh20/ros_rmep
   $ cd ../
   $ catkin_make

首先需要启动roscore

$ roscore

然后需要启动rmep_base节点，来获取ep的基本数据，如视频流数据，里层计数据，云台等数据(TO DO)

然后将这些传感器的数据作为消息发布到ros网络中。同时该节点还会调用百度的人脸API进行人脸识别，将人脸的roi作为face_detect消息发布出去。

$ cd ~/catkin_ws/src/rm_ep/src
$ python3 rmep_base.py

• 使用kcf算法进行人脸跟踪

然后启动roborts_tracking_node，该节点订阅image_topic，face_detect数据，对人脸进行跟踪

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash 
$ rosrun roborts_tracking roborts_tracking_test 

运行完以上命令后，面部对准rmep的相机，按下键盘的g，云台便会自动跟踪人脸，如果跟踪丢失,可以按下s,云台便会停止跟踪,再重新按下g进行跟踪

打开一个终端，获取ep的底盘数据，发布里程计数据并启动激光雷达，ｇmapping，tf_static

$ cd ~/catkin_ws
$ source devel/setup.bash
$ roslaunch rm_ep start_demo.launch

再打开一个终端,启动ep，将ep的数据通过topic发到ros中

$ cd ~/catkin_ws/src/rm_ep/scripts/
$ python3 rmep_bash.py

再打开一个终端，启动键盘控制,i前进，,后退,j左旋转，l右旋转

$ cd ~/catkin_ws/src/rm_ep/scripts/
$ python3 racecar_teleop.py