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yolov8目标检测案例

说明​

  • 功能包：yolo_box_object_detection (位于上位机代码仓库)：<kuavo_ros_application>/src/ros_vision/detection_industrial_yolo/yolo_box_object_detection
  • 📦 箱子识别

使用前需要打开摄像头

cd ~/kuavo_ros_application
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source ~/kuavo_ros_application/devel/setup.bash 
# 旧版4代, 4Pro
roslaunch dynamic_biped load_robot_head.launch
# 标准版, 进阶版, 展厅版, 展厅算力版
roslaunch dynamic_biped load_robot_head.launch use_orbbec:=true

🎯 针对于 YOLOv8 训练模型检测调用​

  • 🔍 yolo_box_object_detection -- 箱子识别 YOLO ROS 功能包

📁 模型路径及说明​

  • 📂 路径：<kuavo_ros_application>/src/ros_vision/detection_industrial_yolo/yolo_box_object_detection
  • 📄 模型格式：.pt
  • 🗂️ 模型路径：<kuavo_ros_application>/src/ros_vision/detection_industrial_yolo/yolo_box_object_detection/scripts/models/

打开检测程序

cd ~/kuavo_ros_application
source /opt/ros/noetic/setup.bash
source ~/kuavo_ros_application/devel/setup.bash 
roslaunch yolo_box_object_detection yolo_segment_detect.launch
  • 如果上位机为agx或NX可能或出现下面报错：

在终端输入下面命令：

echo 'export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1:$LD_PRELOAD' >> ~/.bashrc

开一个新的终端重新打开检测程序。

如果需要可视化检测效果，需要打开rqt_image_view或rviz(需要接显示屏或者远程桌面查看)，订阅object_yolo_box_segment_image话题查看效果 yolov8目标检测案例

📡 箱子识别 ROS 话题订阅​

/object_yolo_box_segment_result   # 基于相机坐标系下的箱子中心点的3D位置
/object_yolo_box_segment_image    # 识别箱子的绘制结果
/object_yolo_box_tf2_torso_result # 基于机器人基坐标系下的箱子中心点的3D位置

💻 yolo_box_object_detection 功能包代码说明 (头部 NUC)​

  • yolo_box_segment_ros.py:
    • 调用模型检测并获取识别框中心点三维坐标位置
    • 发布到 /object_yolo_box_segment_result
    • 过滤低于 0.6 置信度的结果
  • yolo_box_transform_torso.py:
    • 订阅 /object_yolo_box_segment_result
    • 将坐标转换到机器人基坐标系
    • 发布转换结果到 /object_yolo_box_tf2_torso_result

🔧 识别姿态四元数说明​

  • 📄 查看 yolo_box_transform_torso.py 文件第 71-74 行，由于检测只获取检测目标中心点空间位置无姿态信息，四元数为固定值非实际值

示例代码​

  • 路径：<kuavo-ros-opensource>/src/demo/examples_code/yolo_detect/yolo_detect_info.py
  • yolo_detect_info.py: 获取一次 /object_yolo_box_tf2_torso_result 检测结果基于机器人基座标系的位姿