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Come integrare una telecamera Intel RealSense su un cane robot

L’integrazione di una telecamera Intel RealSense su un robot quadrupede (comunemente detto “cane robot”) rappresenta una tra le applicazioni più richieste per chi desidera dotare la propria piattaforma robotica di capacità avanzate di percezione tridimensionale, mapping, navigazione autonoma o interazione intelligente con l’ambiente. In questa guida completa vengono illustrati i passi chiave, i requisiti e gli errori da evitare per ottenere una perfetta integrazione hardware e software di una RealSense (serie D o T) su robot quadrupedi come Unitree, Boston Dynamics Spot, Deep Robotics o piattaforme DIY basate su ROS.

Perché integrare una RealSense su un cane robot?

  • Visione 3D e misurazione della profondità: le telecamere RealSense sono ideali per applicazioni di navigazione autonoma, SLAM, riconoscimento oggetti e rilevamento ostacoli.
  • Portabilità e compatibilità: i modelli come D435i sono facilmente installabili fisicamente sia grazie all’attacco standard 1/4” sia tramite viti M3, e comunicano via USB 3.0/2.0, rendendo l’integrazione possibile anche su Raspberry Pi o Jetson.
  • Supporto ROS: la famiglia RealSense è supportata da pacchetti ROS ufficiali (realsense2_camera), semplificando notevolmente lo sviluppo e la gestione dei dati all’interno di ecosistemi robotici avanzati.

Requisiti preliminari

  • Robot quadrupede compatibile con porta USB (es. Unitree Go1, AlienGo, robot DIY).
  • Telecamera Intel RealSense (consigliata D435i per profondità + IMU integrato).
  • Computer di bordo con Linux (preferibilmente Ubuntu), ROS1/ROS2 installato (o compatibile, anche su Raspberry Pi avanzato).
  • Alimentazione sufficiente per il carico della telecamera, specie per i modelli USB 3.0.

Step 1 – Installazione hardware

  1. Montaggio fisico:
    • Fissa la telecamera RealSense sulla “testa” o sul corpo del cane robot con le staffe o adattatori originali, o tramite piastra personalizzata stampata in 3D.
    • Verifica che il campo visivo sia libero e l’orientamento corretto rispetto all’applicazione (frontalmente per navigazione, angolato per percezione ambiente).
  2. Connessione elettronica:
    • Collega il cavo USB-C della RealSense all’unità di calcolo del robot (PC di bordo, Raspberry Pi, NVIDIA Jetson).
    • Fai attenzione al consumo energetico: su Raspberry Pi è consigliato alimentare la camera esternamente per evitare malfunzionamenti.
  3. Verifica hardware:
    • Controlla che la camera sia riconosciuta dal sistema con il comando lsusb su Linux.

Step 2 – Installazione software e setup ROS

Per far funzionare la telecamera Intel RealSense all’interno del sistema robotico è fondamentale installare i driver ufficiali e i pacchetti ROS dedicati.

  1. Installa l’SDK Intel RealSense 2.0: seguendo la guida ufficiale disponibile sul repository GitHub, è possibile compilare e installare il SDK sia su Ubuntu che altre distribuzioni Linux.
  2. Installa il wrapper ROS per RealSense: esistono pacchetti ROS1 e ROS2 come realsense2_camera e realsense2_description. Su Ubuntu (ROS Humble come esempio) basterà eseguire:
    sudo apt install ros-humble-realsense2-camera ros-humble-realsense2-description
  3. Verifica installazione e dipendenze:
    Aggiorna rosdep, installa eventuali dipendenze:
    sudo rosdep update
    rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y

Se non si utilizza una release ufficiale ROS, è possibile clonare il repository realsense-ros, costruire i pacchetti sorgenti con colcon build o catkin_make a seconda della versione ROS usata.

Step 3 – Primo avvio e test in ROS

Per assicurarsi che la telecamera funzioni correttamente con ROS:

  1. Esegui il nodo RealSense:
    ros2 launch realsense2_camera rs_camera.launch.py (ROS2)
    o roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch (ROS1)
  2. Avvia RViz per visualizzare i dati 3D di profondità, colore, point cloud e immagini:
    rviz2 (ROS2) o rviz (ROS1)
  3. Configura i topic e i plugin in RViz per monitorare la telecamera e assicurati che i frame di coordinate siano corretti.
  4. Utilizza tool come realsense-viewer (incluso nell’SDK) per un test grafico indipendente.

Step 4 – Consigli pratici e troubleshooting

  • Alimentazione stabile: assicurati che la telecamera abbia sufficiente potenza, soprattutto su hardware embedded come Raspberry Pi.
  • Versioni SDK e ROS: usa versioni allineate e testate per evitare incompatibilità tra SDK, wrapper ROS e sistema operativo.
  • Calibrazione: esegui una calibrazione periodica della telecamera per mantenere l’accuratezza della misurazione 3D.
  • Ottimizzazione parametri: regola risoluzione, frame rate e campo visivo in base alle esigenze applicative per bilanciare performance e carico computazionale.
  • Debug: abilita i log dettagliati nei package ROS per monitorare eventuali errori o malfunzionamenti.

Con questi passaggi, la telecamera Intel RealSense sarà perfettamente integrata con il vostro cane robot, aprendo la strada a nuove applicazioni di automazione, sorveglianza, ispezione e interazione intelligente.

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