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깃허브 링크

https://github.com/mgonzs13/yolo_ros

Yolo의 불필요한 연산을 줄이기 위한 lifecycle을 사용하는 ros 기반의 yolo노드

ROS 관점

ros_env.sh를 통해 ros2의 dds를 통해 환경을 연결

실행 방법

source ~/hack/start_camera.sh를 통해 카메라 실행 yolo.sh를 통해 바운딩박스의 yolo모델을 실행시킬 수 있음 2.sh를 통해 세그먼테이션의 yolo모델을 실행시킬 수 있음 person_flag_node.py를 통해 사람을 감지시 신호를 발생시킬수 있음 test_video_publisher_node를 통해 동영상 파일을 읽어서 프레임 단위로 ROS2 이미지 토픽으로 발행함

AI 서버 실행 순서

  1. Ter #1 (YOLO 실행) source ~/hack/yolo.sh
  2. Ter #2 (rqt 모니터링) source ~/hack/ros_env.sh rqt
  3. Ter #3 (/pedestrian 토픽 발행) source ~/workspace/install/setup.bash python ~/workspace/src/person_flag/person_flag/person_flag_node.py
  4. Ter #4 (rc카와 tcp연결) (대회장 가서 gedit ~/rosTCP/ros2_topic_bool_client.py 하고 코드에서 TX2_IP = “IP값” 수정하기) python3 ~/rosTCP/ros2_topic_bool_client.py
  5. Ter #5 (/pedestrian 토픽 모니터링) ros2 topic echo /pedestrian

JETSON ORIGIN NANO 실행 순서

  1. Ter #1 (카메라 켜기) source ~/hack/start_camera.sh
  2. Ter #2 (카메라 화면 모니터링) source ~/hack/ros_env.sh rqt

RC카 실행 순서

  1. Ter #1 cd wecar ros launch rececar teleop.xml
  2. Ter #2 cd tcp_server python tcp_bool_server.py
  3. Ter #3 rqt ex) 작동안할 시 source /opt/ros/kinetic/setup.bash

테스트 영상 발행

  1. 테스트 영상 발행 source install/setup.bash ros2 run test_video_publisher test_video_publisher_node
  2. 테스트 이미지 발행하기 python3 continuous_image_publisher.py --ros-args -p image_path:={사용자가 원하는 이미지의 절대주소}