版权声明：本文转自博主David_Han008原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

roslaunch p3dx_description p3dx.launch
roslaunch openni_launch openni.launch
roslaunch rbx1_app follower2.launch
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2、使用骨架追踪
我是参考中科院大神思路：
http://blog.csdn.net/lanhuadechenmo/article/details/58607754
她在自己csdn中贴的代码，是有一些问题，问题都比较低级，一般看看，就能把正确的改出来。骨架追踪的优点就是：可以使用手势识别，例如在上面大神的博客当中，通过右手的比肩膀高，这个动作，让小车停下来，当然你也可以设置更多的工作。缺点：在实际的使用过程当中，发现如果kinect是固定的话，识别的效率还是很高的，但是当kinect在小车上面随小车移动的话，发现很容易出现USR2，一旦出现USR2，这个时候，小车还是会保持原来运动情况，我觉得这算是这个程序的BUG，当USR2出现的时候，应该让小车保持静止。目前，这方面的工作，我还没做。
启动顺序

roslaunch p3dx_description p3dx.launch
roslaunch openni_launch openni.launch
roslaunch skeleton_markers markers_from_tf.launch 
rosrun rviz rviz -d `rospack find skeleton_markers`/markers_from_tf.rviz
rosrun p3dx_follower kinect_tf
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3、使用KCF跟随
参考博客：
http://blog.csdn.net/yiranhaiziqi/article/details/53303747
运行之后，在要跟随的区域点击鼠标左键，拖出一个黄色的框，然后基本小车就跟着框走。这个程序存在的问题：在实际的测试中，发现如果物体突然消失，这个时候，小车仍然是个运动，这是不符合常理的，正常情况下，目标消失，应该速度设置为0。而且这个程序有个问题，就是小车只能前进，不能后退。，毕竟kinect的视野是有范围的。
启动顺序：

roslaunch p3dx_description p3dx.launch
roslaunch openni_launch openni.launch
rosrun track_pkg kcf_node
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我自己的装了opencv3.1.0和opencv2.14的版本，然后我跑这个是没有问题的。
修改的地方

4、目前的方案
使用openTLD做跟随
4.1
参考高博的github：
https://github.com/gaoxiang12/follower_TLD
这个我跑了一下：

roslaunch openni_launch openni.launch
rosrun follower followerTLD
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这个一跑，电脑就卡死了。然后在显示的图像上面画一个框，就内核崩溃。
目前还在查找原因。
跑通的过程：

git clone git://github.com/gnebehay/OpenTLD
https://github.com/Ronan0912/ros_opentld

这种算法是在第一帧的图像上面选择要跟踪的物体，提取出物体的特征点，然后跟踪特征点。目前存在的问题就是，现在我们的kinect高度不够高。离地面大约50厘米，被跟踪的人需要离kinect 1.7米才能跟踪上（被跟踪的人身高1.78米），在这个过程中，如果目标丧失，那么小车还是一直行走，将来如果要优化的话，如果目标丧失，我们会给速度上发布一个话题，让速度设置为0。其实有个问题就是，第一帧的的时候，我必须选择一个框，如果将来搬到STM32的话，不可能让你去重新选框的。

这两个地方，根据实际情况修改：
main函数

4.2
参考YouTube大神的做法
https://www.youtube.com/watch?v=wRjhZm2jsWY
这个做法里面提供了两个github
https://github.com/pandora-auth-ros-pkg/open_tld
这个需要 mkdir build cd build cmake .. make
https://github.com/pandora-auth-ros-pkg/pandora_tld
这个是一个ROS的launch
具体这玩意怎么用，我现在也不是太会。在尝试和查看相应的文档

4.3
李明龙大神的github
https://github.com/liminglong
这个大神使用的turtlebot，我也跟着编译了一下，
但是在catkin_make的时候，发现没有tld_msgs,然后在他的github上找到了对应的包。
然后catkin_make的时候，还有没有办法找到一个文件，没有这个文件，我也没有办法编译通过。这个需要修改cmakelist.

实现步骤：
我电脑是安装了opencv2.14 和opencv3.1
我用这个人的git是能编译通过的
https://www.gnebehay.com/tld/
用高博的上面的opentld编译不通过。
以及https://github.com/arthurv/OpenTLD也是不通过
参考文档
这个博客关于openTLD写的很全了。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102eh7b.html

目前更多的相信这个大神的git
https://github.com/Ronan0912/ros_opentld

6、AR标签跟随
博主目前在 ros by example2的帮助下，将AR标签跟随制作出来。
说白了，就是两个TF之间的变化问题。
首先安装相应的包

sudo apt-get install ros-indigo-ar-track-alvar
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关于rbx2和包
https://github.com/pirobot/rbx2
之用一部分。

启动的launch文件和顺序

 roslaunch p3dx_description p3dx.launch
roslaunch openni_launch openni.launch 
roslaunch rbx2_ar_tags ar_large_markers_kinect.launch rosrun rviz rviz -d `rospack find rbx2_ar_tags`/ar_tags.rviz
roslaunch rbx2_ar_tags ar_follower.launch
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遇到的报错

[pcl::SampleConsensusModel::getSamples] Can not select 0 unique points out of 0!
[pcl::RandomSampleConsensus::computeModel] No samples could be selected!
[pcl::SACSegmentation::segment] Error segmenting the model! No solution found.
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不管有什么报错，都别管，就一条一条的命令刷
可以通过
rosrun ar_track_alvar createMarker 0
来产生这个AR标签，这个0是标签的名字
MarkerData_0.png，这个图片生成的目录，就是你运行这个节点的目录。，然后你吧这个标签打印出出来。

最后的显示效果，我是在RVIZ当中开了点云。

可能遇到的问题
你的车可能一走一停，是因为原来的launch文件里面发布速度频率只有20hz，太慢了。应该这个频率。 我现在设置的100hz.车已经可以平稳运行了。

另外在ar_large_markers_kinect.launch 。这个launch文件里面将

`<arg name="output_frame" default="/base_link" />`
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改成

<arg name="output_frame" default="/camera_link" />
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最后附上follower.launch

<launch><node pkg="rbx2_ar_tags" name="ar_follower" type="ar_follower.py" clear_params="true" output="screen"><rosparam>rate: 100max_x: 4.0goal_x: 0.8x_threshold: 0.1y_threshold: 0.1y_scale: 1.0x_scale: 1.0max_angular_speed: 0.2min_angular_speed: 0.4max_linear_speed: 1.5min_linear_speed: 0</rosparam></node>
</launch>
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大家也可以去我的github上面去下载

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5、使用CMT
原作者的github:
https://github.com/gnebehay/CppMT

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附录：
有价值的参看：
1、质心跟随C++实现：
http://blog.csdn.net/yiranhaiziqi/article/details/53085096
2、https://www.youtube.com/watch?v=r8qyNfSGb1E

3、大神的github
https://github.com/jokla
4、通过ROS来训练数据
https://www.youtube.com/watch?v=RVFpwMAeBOA
补充一些有价值参考链接
turtlebot沿着线走的问题
https://www.youtube.com/channel/UCQSZvz6Suwfehc6UJKrFqoA
这个可以用迎宾机器人
http://wiki.ros.org/ppl_detection
骨架追踪的方案
https://www.youtube.com/watch?v=unxUdhP3bu8
点状的骨架追踪
https://www.youtube.com/watch?v=EOqKcwJBlXs

这个还很6
https://www.youtube.com/watch?v=Bh8WZsU4YC8

在这里备注一下哎
其实不用改原来的按个话题的映射，直接修改xml文件，就可以了。
在原来的话题的基础上，添加了平滑的效果，能够将原来发布速度的情况记性平滑处理。
直接在这个地方

直接在这个地方将速度的话题映射成你想要的话题，例如cmd_vel就可以了。然后机就能够正常的使用这个进行平滑滤波的东西。
接下里就是可以查看节点图，发现确实已经进行了平滑滤波