AnyCam2Ros：将任意摄像头一键接入 ROS2 图像话题

Wang YinXi2026-02-042026-02-04

📷 一个开源工具，解决 VLA 真机部署和数据采集中最头疼的相机配置问题

背景：相机配置的痛点

如果你正在做具身智能（Embodied AI）相关的研究，尤其是部署 VLA（Vision-Language-Action）模型，比如：

π₀ (pi-zero) - Physical Intelligence 的通用机器人策略
OpenVLA - 开源的视觉-语言-动作模型
ACT - Action Chunking with Transformers

或者正在采集 SFT 演示数据 用于模仿学习，你一定遇到过这些问题：

场景一：想复现别人的数据集

“论文里用的是 RealSense D435，我手头只有 Insta360 GO 3S 和几个 USB 摄像头，怎么对齐相机配置？”

场景二：多相机配置噩梦

“我有 3 个摄像头，每次重启电脑后 /dev/video0、video1、video2 的顺序就变了，launch 文件又得改…”

场景三：重复劳动

“给每个摄像头写 cam2image 的启动脚本，配置 namespace、frame_id、topic… 太繁琐了”

场景四：团队协作

“队友在另一台机器上，怎么让他的相机配置和我一样？”

AnyCam2Ros：统一的解决方案

AnyCam2Ros 是一个开源工具，提供统一的相机配置流程：

任意相机设备                        统一配置                    ROS2 话题
┌─────────────────┐              ┌─────────────┐           ┌─────────────────┐
│ Insta360 GO 3S  │──┐           │             │           │ /camera_front/  │
│ RealSense D435  │──┼──▶ /dev/  │ AnyCam2Ros  │──▶ 生成 ──▶│   image_raw     │
│ USB Webcam      │──┤   video*  │    CLI      │   脚本    │ /camera_wrist/  │
│ 手机 (DroidCam) │──┘           │             │           │   image_raw     │
└─────────────────┘              └─────────────┘           └─────────────────┘

核心特性

特性	说明
🔍 自动发现	扫描所有 `/dev/video*` 设备，显示分辨率、硬件信息
🛡️ 稳定路径	使用 `/dev/v4l/by-id` 稳定路径，重启后顺序不变
🎨 交互式 CLI	基于 Rich 的精美界面，引导式配置体验
📦 配置可复用	JSON 格式配置文件，跨机器、跨团队共享
⚡ 开箱即用	生成的脚本已自动 chmod +x，直接运行

支持的设备

在 Linux 中，一切皆文件。只要设备能被识别为 /dev/video*，就能接入 ROS2：

设备类型	示例	支持？
运动相机	Insta360 GO 3S, GoPro	✅
深度相机	RealSense D435 (RGB)	✅
USB 摄像头	Logitech C920, 通用 UVC	✅
工业相机	FLIR, Basler (V4L2 驱动)	✅
手机	Android USB Webcam, DroidCam	✅
采集卡	Elgato, HDMI 采集器	✅
虚拟摄像头	OBS Virtual Cam, v4l2loopback	✅

使用演示

1. 安装

1
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git clone https://github.com/ly-geming/AnyCam2Ros.git
cd AnyCam2Ros
pip install rich

2. 运行 CLI

1	python3 scripts/camera_cli.py

3. 交互式配置

CLI 会引导你完成：

扫描 — 自动检测所有已连接的摄像头
选择 — 选择要配置的设备（支持多选）
配置 — 设置分辨率、帧率、ROS namespace
生成 — 创建启动脚本

4. 生成的文件结构

generated_cameras/
├── start_cam_front.sh      # 前置摄像头启动脚本
├── start_cam_wrist.sh      # 腕部摄像头启动脚本
└── start_all_cams.sh       # 一键启动所有摄像头

5. 启动并验证

# 启动所有摄像头
./generated_cameras/start_all_cams.sh

# 用 image_view 验证
ros2 run image_view image_view --ros-args -r image:=/hdas/camera_front/color/image_raw

配置复用：跨机器共享

配置完成后会生成 configs/cameras.json：

{
  "generated_at": "2026-02-04T12:00:00+00:00",
  "cameras": [
    {
      "name": "front",
      "device_path": "/dev/v4l/by-id/usb-Insta360_GO_3S-video-index0",
      "width": 1920,
      "height": 1080,
      "fps": 30.0,
      "namespace": "/hdas/camera_front",
      "frame_id": "front_camera",
      "image_topic": "color/image_raw"
    }
  ]
}

队友拿到这个文件后，只需：

1	python3 scripts/camera_cli.py --from-config

即可生成完全相同配置的启动脚本，即使他们的硬件不同（设备路径会在本地重新扫描匹配）。

适用场景

场景	AnyCam2Ros 如何帮助
VLA 模型部署	快速配置真机相机，测试 π₀、OpenVLA
SFT 数据采集	统一多相机配置，采集操作演示数据
数据集对齐	复现别人数据集的相机设置
DIY 机械臂	在自制机器人上快速接入任意摄像头
团队协作	共享配置文件，确保多人配置一致

开源地址

GitHub: https://github.com/ly-geming/AnyCam2Ros

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总结

AnyCam2Ros 从实际科研痛点出发，解决了相机配置中最繁琐的环节：

Before	After
每个相机单独写 launch 文件	交互式 CLI 一键生成
重启后设备顺序乱掉	稳定路径，永不乱序
团队配置不一致	JSON 配置文件共享
换硬件要重新配置	扫描 + 匹配，自动适配