시나브로_개발자 성장기

YOLOv8을 ROS2와 성공적으로 연동시켰으니 이제는 실제 카메라를 이용해서 객체를 잘 검출하는지 확인해 볼 차례입니다. 당장 저에게 real sense camera나 성능 좋은 카메라가 없기 때문에 집에 굴러다니는 usb 카메라를 이용해 확인해볼 생각입니다. 그렇다면 먼저 ROS2와 연동되며, usb 카메라의 이미지 정보를 publish 해줄 node가 필요합니다. 이를 이미 구성해놓은 코드는 github에서 손쉽게 찾을 수 있었습니다. https://github.com/ros-drivers/usb_cam/tree/ros2 GitHub - ros-drivers/usb_cam: A ROS Driver for V4L USB Cameras A ROS Driver for V4L USB Cameras. Con..

이제 YOLOv8을 사용하기로 결정했으니 ROS2와 연동하여 사람을 detect할 수 있게 만들어야 합니다. 카메라를 통한 이미지 topic을 받은 후(subscribe)에 YOLOv8로 object를 detect한 후 그 결과를 navigation이 사용할 수 있도록 publish해줘야 하죠. 따라서 저는 topic을 보내고 받는 역할을 수행하기 위해 node와 이 node를 실행시킬 launch 파일이 필요합니다. YOLOv7까지는 이를 자동으로 만들어 ROS와 연동시켜주는 darknet_ros 라는 패키지가 존재하나 제가 사용할 YOLOv8은 나온지 얼마되지 않아서인지 지원하지 않았습니다. node와 launch 파일을 직접 만들어야하는 머리 아픈 상황에서 혹시나 하는 마음으로 github를 뒤져본..

최근에 프로젝트를 진행하다가 포스팅이 많이 밀렸네요. 제가 이번에 맡은 프로젝트는 로봇이 Nav2를 통해 목적지까지 주행하다가 카메라로 사람이 인식되면 경로를 멈추고 사람이 사라지면 다시 주행하는 프로젝트 였습니다. 현재 이 부분을 성공적으로 완성시켰고 이후 필요에 따라 계속 발전시켜 나갈 예정입니다. 이 과정에서 YOLOv8부터 Behavior Tree, Groot 등등 여러 가지가 사용되었는데, 이것들에 대해서 공부하며 정리했던 자세한 내용들은 Object Detection과 Nav2 카테고리에 차차 포스팅하도록 하고 이곳에서는 Project가 진행되었던 과정에 대해서 포스팅하려고 합니다. Object Detection 모델 선택 먼저 사람을 detection하기 위한 모델부터 선택해야 합니다. 이후..