小车yolo机械臂（一）ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真加载yolo检测识别标记物体，【ROS机器人系统】自主导航+YOLO目标检测+语音播报

人工智能领域新星创作者

2023-01-18 17:22:57

https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/109187804

小车yolo机械臂（一）ros下gazebo搭建小车（可键盘控制）安装摄像头仿真加载yolo检测识别标记物体

https://blog.csdn.net/weixin_45912291/article/details/125803475#t1

【ROS机器人系统】自主导航+YOLO目标检测+语音播报

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机器人技术正在重塑现代工业和服务业，从工业机械臂到服务机器人，其应用日益广泛。本文将系统介绍机器人开发的核心技术栈、开发工具链以及实际项目经验，帮助开发者快速掌握机器人开发的关键技能。 --- 机器人开发基础 1.1 机器人系统架构现代机器人系统通常由三大部分组成：硬件组成：传感器：激光雷达、摄像头、IMU等执行器：电机、舵机、液压装置控制器：嵌入式主板（如NVIDIA Jetson）软件架构： 机器人类型对比： | 类型 | 特点 | 典型应用 | |---|---|---| | 工业机器人 | 高精度、重复作业 | 汽车装配 | | 服务机器人 | 人机交互、移动性 | 导览、配送 | | 特种机器人 | 特殊环境适应 | 排爆、深海 | 1.2 开发环境搭建 ROS安装示例： Gazebo仿真环境： --- 机器人核心技术 2.1 运动控制逆运动学求解示例（Python）： 2.2 感知系统激光雷达数据处理： 2.3 定位与导航 SLAM建图效果对比： Gmapping：适合2D环境 Cartographer：支持3D建图 ORB-SLAM：视觉SLAM方案 --- ROS开发实战 3.1 ROS核心概念创建发布者节点： 3.2 典型功能包开发 CMakeLists配置： --- 人工智能集成 4.1 机器学习应用物体识别流程：使用YOLO训练模型 ROS封装为服务： 4.2 深度学习部署 TensorRT优化： --- 项目实战案例 5.1 工业机械臂开发 MoveIt配置： 5.2 服务机器人导航代价地图配置： --- 进阶与优化 6.1 性能优化实时性保障技术： Xenomai实时补丁

需要用到的代码我已经上传到github上面，有两个包，第一个是darknet_ros（用于yolo的目标检测），第二个是mrobot_gazebo（在ros下小车的仿真）。下载地址：github项目我们先看看整体的一个目录架构：首先，我们先实现ROS下darknet_ros(YOLO V3)检测。参考博客：ROS下实现darknet_ros(YOLO V3)检测在github讲darknet_ros下载在src目录后，在ROS工作空间目录下打开终端然后执行命令： catkin_make -D

一，项目下载项目所需代码已经上穿github，直接下载即可用： arm-of-robot-using-Moveit-in-ros-gazebo-rviz 项目总体：按照正常的操作步骤，是需要使用Moveit生成机械臂的配置文件，该配置文件已经在下载的文件中，即：marm_moveit_config文件，所以使用Moveit生成文件的过程我们直接跳过。如果想要自己操作的小伙伴，参考以下的博客： MoveIt!上手指南从xacro模型文件搭建Moveit!+Gazebo仿真系统二，marm_move

小车yolo机械臂（六）ros gazebo 小车摄像头根据darknet_ros中yolo目标检测的信息进行自主运动前言rospy.Publisher()rospy让小车自主动起来前言前面几篇博客已经实现了小车通过命令行运动，以及yolo检查结果信息的输出，那么现在我们要将这两者融合在一起。根据darkenet_ros中yolo的结果（比如前方检测出有人，小车启动，向前）自动进行运动。 rospy.Publisher() 我们要将控制小车运动的代码，写到listener_yolo.py文件中，在这个p

这一篇博客，我们要这篇博客的代码我会上传到github上 arm_car_world.launch中添加darknet_ros arm_car_gazebo/launch/arm_car_gazebo_control.launch中添加如下代码，用于启动darknet_ros <launch>  <include file="$(find arm_car_gazebo)/launch/arm_car_world.launc

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