# 17.1. TB3 follower 跟隨者

{% hint style="info" %}
備註:&#x20;

* 這個跟隨者 demo 只使用 360 度 LDS-01 光達來實現。所使用的分類演算法，是基於之前所 fitting 的人物及障礙物位置的樣本，來採取行動。它可讓機器人跟隨在前方 50cm 距離和 140 度範圍間的人移動。&#x20;
* 在有障礙物的空間內執行跟隨者 demo，可能效果不好。建議在空曠無障礙的空間執行。
{% endhint %}

**\[TB3 SBC 端]** 為了能跑此 demo，LiDAR 光達啟動檔內的參數需要修改。以下範例，使用 Pluma 來修改啟動檔。 在 param tag 的 param name=”frame\_id” 行內，將值 base\_scan 替換為 odom，然後儲存啟動檔. 請參考下圖.

```
$ pluma ~/catkin_ws/src/turtlebot3/turtlebot3_bringup/launch/turtlebot3_lidar.launch
```

<div align="left"><img src="https://3058168660-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LkXc5k_SFaP9gK2gsU8%2F-LlABUB7A9_Mjkae9byd%2F-LlAGxQ6xugZ2NU-DzpK%2Fbase_scan.png?alt=media&#x26;token=db7b7d3f-58da-449f-b357-3a08bc56d257" alt=""></div>

<div align="left"><img src="https://3058168660-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LkXc5k_SFaP9gK2gsU8%2F-LlABUB7A9_Mjkae9byd%2F-LlAH-fAaqJtBaO9EAP4%2Fodom.png?alt=media&#x26;token=0ec9ac09-8e74-4078-bab8-0a758d8fd680" alt=""></div>

{% hint style="info" %}
備註: TurtleBot3 follower 跟隨者展示，需要 scikit-learn、NumPy 及 ScyPy 套件
{% endhint %}

**\[Remote PC 端]** 安裝 scikit-learn、NumPy 及 ScyPy 套件

```
$ sudo apt-get install python-pip
$ sudo pip install -U scikit-learn numpy scipy
$ sudo pip install --upgrade pip
```

**\[Remote PC 端]** 當安裝完成，在 Remote PC 端執行 roscore 指令

```
$ roscore
```

**\[TB3 SBC 端]** 啟動 TurtleBot3\_bringup 程式

```
$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch
```

**\[Remote PC 端]** 以下指令啟動 turtlebot3\_follow\_filter 程式

```
$ roslaunch turtlebot3_follow_filter turtlebot3_follow_filter.launch
```

**\[Remote PC 端]** 以下指令啟動執行 turtlebot3\_follower 程式

```
$ roslaunch turtlebot3_follower turtlebot3_follower.launch
```

* [**Youtube TB3 Follow Demo 影片**](https://youtu.be/w9YTxZVY6yQ)
