13.2.5.5. 教程 5.5：平交道口 Level Crossing

1. 平交道口是找出在柵欄上的三個紅色矩形，並判別柵欄是否升起或放下，及 TB3 機器人須距離多近

2. 適當地將機器人放在車道上，然後把 TB3 機器人帶到放下的柵欄前。

3. [Remote PC 端] 開新的 terminal 視窗，輸入

 $ export AUTO_DT_CALIB=calibration
 $ roslaunch turtlebot3_autorace_detect turtlebot3_autorace_detect_level.launch

4. [Remote PC 端] 開新的 terminal 視窗，輸入

$ rqt

點擊在視窗上方的 plugins -> visualization -> Image view，會產生一個攝影機視角圖的新視窗。用相同方式在 rqt 平板產生額外 3 個新視窗。然後在這 3 個新視窗，分別選擇 /detect/image_level_color_filtered，及 /detect/image_level 的 topics。如果一切正常，三個螢幕將顯示紅色矩形的過濾影像，另一個螢幕將會畫出一條連接三個矩形的線條。在校準模式下，一個螢幕將顯示白色，另一個螢幕則單純顯示結果。此時，您應該調整過濾器參數，以顯示正確的車道線和方向。

5. [Remote PC 端] 開新的 terminal 視窗，輸入

$ rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

然後調整 /detect_level 中的參數值。更改 color filter 顏色過濾器的數值後，則在每種顏色的螢幕上，將顯示更改的過濾視角圖。之後，將值覆寫到turtlebot3_autorace_detect/param/level/ 中的 level.yaml 檔案。這會使攝影機在下次啟動時，使用你所設置的參數。

提示：與教程 5.1 車道檢測相同

6. [Remote PC 端] 在覆寫了校準檔案後，可結束 rqt_rconfigure 及 turtlebot3_autorace_detect_level，然後輸入

 $ export AUTO_DT_CALIB=action
 $ roslaunch turtlebot3_autorace_detect turtlebot3_autorace_detect_level.launch

7. 使用 rqt_image_view node 節點來檢查輸出的結果是否正確。