编辑：OAK中国
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▌前言

Hello，大家好，这里是OAK中国，我是Ashely。

许久没给大家分享用户的实际应用了，最近在medium上看到有个用户写的博客，来给借鉴一下。

如果你对这种项目感兴趣，可以参看我之前分享的OAK相机用在TurtleBot3 Waffle上的博客。（地址）

接下来请看正文~

▌正文

在我的上篇博客中，我试图用雷达来增强我的turtlebot3机器人。不过，我认为如果在机器人上安装一个摄像头，甚至更好的深度摄像头，我就可以利用点云和深度算法做路径规划、SLAM、自主导航等。鉴于此，我决定集成一个具有深度功能的简单深度摄像头。3D摄像头有很多选择，但对于小型机器人来说，它们可能非常昂贵（如zed和realsense）或笨重（如kinect v2），而我要求尽量简单和便宜。我最终选择了OAK-D，因为它的尺寸、价格和内置处理能力都很不错。

将硬件安装到机器人上

首先要做的是弄清楚如何将摄像头安装到我的 turtlebot3 burger上。因为我不想移除激光雷达，因此将其移至原始位置上方 5 厘米处，并将OAK-D放在前面，这样我就可以同时拥有两个传感器！

在ROS上运行

虽然安装需要一些时间，但这并不是过程中最困难的部分。下一步是修改机器人描述，以包括OAK-D传感器和激光雷达。这是 turtlebot3 burger的增强版的可视化。

现在让我们看看 rviz 中OAK-D生成的 3D 点云。

输出看起来很棒！但是，我只是叠加彩色图像和深度图像以生成输出。尽管如此，这为 turtlebot3 burger 打开了大门，可以开始使用 OAK-D 添加的处理进行一些有趣的 3D 点云实验和深度学习！（官方使用案例）

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