Skip to content

ROS2 implementation of YOLOv8 algorithm and a lot of other

Notifications You must be signed in to change notification settings

OlgaMatykina/yolov8_seg_ros2

 
 

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

48 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Репозиторий содержит ROS2 (Humble) интерфейс для работы с YOLOv8 на x86_64

!!!ВАЖНО Добавляйте веса всех моделей, никакие файлы .pth не залиты на github

Сборка контейнера yolov8seg_track

cd docker
sudo ./build.sh
./start.sh
./into.sh

(В РАЗРАБОТКЕ!!! НЕ ВЫПОЛНЯТЬ БЕЗ НЕОБХОДИМОСТИ) При входе в контейнер нужно настроить связь с роботом. Для этого выполнить команды:

export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp
export CYCLONEDDS_URI=/home/docker_semseg/bags/cyclone_dds_conf.xml

При первом входе в контейнер выполнить сборку рабочего пространства. Colcon находится в корневой директории

cd /colcon_ws
colcon build --packages-select yolov8_seg_track_ros2 yolov8_seg_interfaces --symlink-install
source install/setup.bash

При повторном входе в контейнер в новом терминале выполнить внутри контейнера

cd /colcon_ws
source install/setup.bash

Скачать веса для YOLO по ссылкам YOLOv8-seg M, YOLOv8-seg S, поместить в папку /yolov8_seg_ros2/yolov8_seg_track_ros2/weights. В зависимости от выбора модели поменять параметр weights в launch-файле.

Скачать веса для VL-SAT по ссылке, поместить в папку /yolov8_seg_ros2/yolov8_seg_track_ros2/yolov8_seg_track_ros2/vlsat/3dssg_best_ckpt

Росбэг запускается внутри контейнера через

ros2 bag play name_rosbag

(флаг -loop для зацикливания) запуск нод осуществляется по команде

ros2 launch ./src/yolov8_seg_track_ros2/launch/yolov8_seg_launch.py

Целевой росбэг2 находится внутри контейнера /home/docker_semseg/bags/rosbag2_2024_09_05-21_47_22

Топики, публикуемые с робота:

administrator@zotac-vega:~$ ros2 topic list
/camera1/camera1/color/camera_info
/camera1/camera1/color/image_raw
/camera1/camera1/color/image_raw/compressed
/camera1/camera1/color/image_raw/compressedDepth
/camera1/camera1/color/image_raw/theora
/camera1/camera1/color/metadata
/camera1/camera1/depth/camera_info
/camera1/camera1/depth/image_rect_raw
/camera1/camera1/depth/image_rect_raw/compressed
/camera1/camera1/depth/image_rect_raw/compressedDepth
/camera1/camera1/depth/image_rect_raw/theora
/camera1/camera1/depth/metadata
/camera1/camera1/extrinsics/depth_to_color
/camera2/camera2/color/camera_info
/camera2/camera2/color/image_raw
/camera2/camera2/color/image_raw/compressed
/camera2/camera2/color/image_raw/compressedDepth
/camera2/camera2/color/image_raw/theora
/camera2/camera2/color/metadata
/camera2/camera2/depth/camera_info
/camera2/camera2/depth/image_rect_raw
/camera2/camera2/depth/image_rect_raw/compressed
/camera2/camera2/depth/image_rect_raw/compressedDepth
/camera2/camera2/depth/image_rect_raw/theora
/camera2/camera2/depth/metadata
/camera2/camera2/extrinsics/depth_to_color
/parameter_events
/rosout
/tf_static

About

ROS2 implementation of YOLOv8 algorithm and a lot of other

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 98.6%
  • Shell 1.2%
  • CMake 0.2%