1. 从'看见'到'避开'：Realsense 如何成为机器人的眼睛
Realsense 系列深度相机已成为机器人项目中的常用传感器。相比单目摄像头和激光雷达，Realsense D400 系列主动立体深度相机能直接输出实时的、稠密的深度图，精确感知距离。这对于避障至关重要，因为距离信息直接决定了机器人的刹车或转向策略。该系统适用于仓库搬运、家庭服务及园区巡逻等动态复杂场景，核心挑战在于实时深度感知能力与算法的结合。
2. 实战第一步：搭建你的感知与决策系统框架
在编写代码前，需搭建完整的系统框架。基于 ROS 架构，可将动态避障系统划分为几个核心模块，各模块协同工作。
2.1 硬件与驱动环境搭建
首先，需确保 Realsense 相机被系统正确识别。推荐使用英特尔官方提供的 librealsense2 SDK 及其 ROS 封装包 realsense2_camera。避免使用过时驱动，官方版本更新及时且硬件支持全面。
在 Ubuntu 系统下，通过几条命令即可完成安装。需注意内核版本和 SDK 版本的兼容性。曾因升级内核导致 Realsense 驱动编译失败并出现 USB 权限错误。若不使用 Ubuntu LTS，建议查阅 librealsense GitHub Issues 中关于当前内核版本的已知问题。建议使用 Ubuntu 20.04 或 22.04 LTS。
安装驱动后，使用 rs-enumerate-devices 命令检查相机识别状态。接着，安装 ROS 包：
sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-realsense2-camera
sudo apt-get install ros-$ROS_DISTRO-realsense2-description
安装完成后，启动基础节点进行测试：
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
随后打开 Rviz，添加 PointCloud2 显示类型，话题选择 /camera/depth/color/points，即可观察到彩色点云数据流。此步骤确认感知硬件正常，可进入系统配置阶段。
2.2 ROS 节点架构设计
系统主要包含三个核心节点，通过 ROS 话题（Topic）和服务（Service）通信，采用松耦合、高内聚设计。
- 感知节点：该节点直接订阅
realsense2_camera发布的深度点云话题（通常为/camera/depth/color/points）。核心任务是将原始点云数据处理为障碍物信息。具体操作包括点云滤波、地面分割、聚类等。
