Johnor的博客

为了测试模型预测黑线的坐标是否准确，所以将模型输出的坐标在原来图像中绘制成原点，可以看到红点绘制在了黑线上说明预测成功，如果场景复杂建议数据集使用大量的不同场景的照片以达到最好的预测结果。如果上面三个脚本都执行成功的话我们将会在当前model_output目录下找到bin文件，这就是可以在X3派上运行的模型文件。这里使用了地平线提供的hobot_dnn库，注意需要将结果反归一化即x和y分别乘图像的宽和高。修改模型的路径，以及转换后模型的名称，归一化的类型等。获取训练的代码请关注这个佬的文章,

近日拿到了地平线的旭日派X3，官方说是支持等效5tops的AI算力，迫不及待的想在上面跑一个yolov5的模型，可谓是遇到了不少坑，好在皇天不负有心人，终于在手册和社区各个大佬的帮助下，终于在板子上推理成功，本文会从训练、模型转换、到部署到旭日派详细说明。之后就可以运行train.py文件开始训练，模型保存在根目录下的runs文件夹下的exp文件夹下的weight文件夹，也可以查看训练的收敛情况图片。例如我选择的是yolov5s，修改yolov5s.yaml中的nc为自己的标签个数。

为了配合旭日派X3的ros2-foxy系统，担心之前安装的humble系统与foxy不兼容，于是重新开了一个Ubuntu20.04的虚拟机环境是ubuntu20.04 使用阿里源。

选中此串口，波特率选择921600，点击ok，可以看到板子正在启动。将USB转TTL插到电脑usb口上打开Mobaterm。选择Session会话，选择Serial串口。选中镜像，然后选中自己要烧录镜像的SD卡。用户名和密码都是root。地平线旭日X3派全身照。

build-type : C++或者C ament_cmake ，Python ament_python。rclpy std_msgs sensor_msgs ：编译依赖。查看节点详细信息，包括订阅、发布的消息，开启的服务和动作等。topic_name：需要发布话题消息的话题的名字。罗列当前系统的所有接口，包括话题、服务、动作。message_type：话题的数据类型。service_name：需要调用的服务。pkg_name ：创建功能包的名字。node_name：可执行程序的名字。

【代码】进入docker容器。

docker cp [容器id:容器内路径] [目的主机路径]docker cp c54bf9efae47:/root/test.txt ~/将容器c54bf9efae47内的文件拷贝到宿主机的根目录下。

docker硬件交互 _ROS2。

为了将ROS2安装在树莓派中的docker中，先熟悉一下docker的基本操作。

是 ROS（Robot Operating System）中的一种标准消息类型，用于表示带时间戳的三维空间中的位姿（位置和方向）。它在各种机器人应用中非常常见，尤其是在需要指定或报告物体或机器人在空间中的确切位置和朝向时。stampframe_idposition位置对象和发布者这行代码设置goal_chufa的坐标帧为"map"。这意味着该位姿是相对于名为"map"的坐标系定义的。在 ROS 中，"map"常用作表示一个全局坐标系，通常是机器人所在环境的地图坐标系。这几行代码设置了目标位姿在"map"

打开您的ROS软件包的 CMakeLists.txt 文件，通常位于软件包的根目录。您需要在该文件中添加与 Publisher 相关的设置。在 ROS 工作区中使用 Catkin 构建您的软件包。在指定的源文件中编写您的 Publisher 节点。确保您在程序中创建了。这将编译您的 ROS 软件包，并将可执行文件生成到。在上述示例中，假设您的发布者节点源文件位于。中，您需要将其替换为实际的文件路径。替换为您的软件包名称和节点名称。对象，并通过该对象发布消息。目录中，具体取决于您的配置。