基于地平线RDK模型YOLOv5s深度学习的方法进行赛道障碍物检测应用实例

时间： 2024-11-08 来源：D-Robotics官网

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功能介绍

基于深度学习的方法识别赛道中的障碍物，使用模型为YOLOv5s。

使用方法

准备工作

具备真实的机器人或机器人仿真模块，包含运动底盘、相机及RDK套件，并且能够正常运行。

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。

# 拉取目标检测代码代码

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

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

# RDK X3

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

# 编译

cd ..

# humble

source /opt/tros/humble/setup.bash

# foxy

source /opt/tros/setup.bash

colcon build

2. 运行障碍物检测功能

source ~/racing_ws/install/setup.bash

cp -r ~/racing_ws/install/racing_obstacle_detection_yolo/lib/racing_obstacle_detection_yolo/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

# 仿真（使用仿真模型）

ros2 launch racing_obstacle_detection_yolo racing_obstacle_detection_yolo_simulation.launch.py

# 实际场景（使用实际场景中的模型）

ros2 launch racing_obstacle_detection_yolo racing_obstacle_detection_yolo.launch.py

原理简介

地平线RDK通过摄像头获取小车前方环境数据，图像数据通过训练好的YOLO模型进行推理得到障碍物的图像坐标值并发布。

接口说明

话题

Pub话题

Sub话题

参数

注意

该功能包提供gazebo仿真环境中识别障碍物的模型以及特定的实际场景中识别障碍物的模型，若自行采集数据集进行训练，请注意替换。

仿真环境参考：https://github.com/wunuo1/race-sim/tree/main

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