人形机器人目标检测实例
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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