【源码】基于ROS和MaixPy的UnitV目标识别系统

项目简介

本项目结合了ROS（机器人操作系统）与MaixPy（基于MicroPython的嵌入式编程框架），构建了一个目标识别系统。系统借助UnitV AI相机捕获图像，运用YOLOv2算法进行目标检测，最后通过ROS发布识别结果，可用于进一步处理或可视化。适用于嵌入式系统上的实时物体识别应用，如机器人导航、智能监控等。

项目的主要特性和功能

1. 可通过UnitV AI相机捕获高质量图片并传输到嵌入式系统。
2. 利用MaixPy在嵌入式系统运行YOLOv2模型，实现图像中物体的实时检测。
3. 通过ROS将识别结果发布为话题，便于其他ROS节点订阅和处理。
4. 能借助ROS中的可视化工具，将识别结果显示在界面，方便用户观察和分析。

安装使用步骤

安装ROS并创建工作空间

按照ROS官方文档安装对应版本的ROS，并创建catkin工作空间： bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src

复制项目代码

将本项目代码复制到工作空间的src目录下。

安装依赖

通过rosdep安装项目所需的依赖： bash rosdep install --ignore-src --from-path . -y -r

准备M5Stack和UnitV

确保M5Stack和UnitV已正确连接，并根据项目要求配置蓝牙或Wi-Fi连接。

编译项目

在catkin工作空间中进行编译： bash cd ~/catkin_ws catkin build

配置和启动

根据项目要求配置launch文件，并启动ROS节点。例如，使用蓝牙连接时： bash roslaunch unitv_ros yolov2.launch baud:=115200 port:=/dev/rfcomm1

可视化识别结果

运行图像查看器节点，观察和分析识别结果： bash rosrun image_view image_view image:=/draw_rects/output

注意事项

• 使用前，需正确配置和烧录MaixPy固件到UnitV，并将YOLOv2模型烧录到M5Stack中。
• 为获最佳识别效果，可能需调整YOLOv2模型的参数和阈值。
• 若遇到问题，可参考项目的Trouble shooting部分进行排查。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】