人形机器人目标检测实例

时间： 2024-10-21 来源：D-Robotics官网

技术问答

功能介绍

基于深度学习的方法识别小球和底座，使用模型为YOLOv5s。

使用方法

准备工作

1. 具备TonyPi机器人，包含相机及RDK套件，并且能够正常运行。

2. 具备小球等相关道具。

编译与运行

1. 编译

启动机器人后，通过终端SSH或者VNC连接机器人，打开终端拉取相应代码并编译安装。

# 拉取目标检测代码与图像矫正代码

mkdir -p ~/tonypi_ws/src && cd ~/tonypi_ws/src

# RDK X5

git clone https://github.com/wunuo1/tonypi_obj_detection.git -b feature-x5

# RDK X3

git clone https://github.com/wunuo1/tonypi_obj_detection.git -b feature-x3

git clone https://github.com/wunuo1/tonypi_image_correction.git

# 编译

cd ..

# humble

source /opt/tros/humble/setup.bash

# foxy

source /opt/tros/setup.bash

colcon build

2. 运行物体检测功能

source ~/tonypi_ws/install/setup.bash

cp -r ~/tonypi_ws/install/tonypi_obj_detection/lib/tonypi_obj_detection/config/ .

# web端可视化障碍物（启动功能后在浏览器打开 ip:8000）

export WEB_SHOW=TRUE

ros2 launch tonypi_obj_detection target_detection.launch.py

原理简介

RDK X3通过摄像头获取机器人前方环境数据，图像数据通过训练好的YOLO模型进行推理得到物体的图像坐标值并发布。

接口说明话题

Sub话题

参数

注意

该功能包提供特定的实际场景中识别物体的模型，若自行采集数据集进行训练，请注意替换。

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