はじめに
Docker環境でRealSense のRGB画像を使ってYOLOX-ROSで物体検出する手順
YOLOX-ROSについて
YOLOXをROS 2 Humbleに対応させたもの
詳細は作者のAr-Ray氏の記事を見てください。
動作確認環境
| 項目 | 値 |
|---|---|
| CPU | Intel® Core™ i7-12700H |
| GPU | GeForce RTX 3050 Ti Mobile |
| Ubuntu | 22.04 |
| Kernel | 6.2.0-36-generic |
| docker | 24.0.6 |
| docker compose | v2.21.0 |
YOLOX-ROSのDockerイメージの作成
こちらのonnxruntimeのDockerfileとdocker-compose.ymlを使う （Tensor RT, OpenVINOは動作未確認）
docker コンテナ内でRealSenseにアクセスできるように docker-compose.ymlに以下を追加
privileged: true
ワークスペースに移動して、YOLOX-ROSのリポジトリをクローンします。
cd ~/ros2_ws/src
git clone --recursive https://github.com/Ar-Ray-code/YOLOX-ROS -b humble
cd YOLOX-ROS/yolox_ros_cpp/docker/onnxruntime/
Docker イメージの作成
docker compose up --build
Dockerコンテナに入って、YOLOX-ROSのセットアップ
docker exec -it yolox_onnxruntime bash
cd ~/ros2_ws
./src/YOLOX-ROS/weights/onnx/download.bash all
source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build --cmake-args -DYOLOX_USE_ONNXRUNTIME=ON
サンプルの実行
ros2 launch yolox_ros_cpp yolox_openvino.launch.py
RealSenseで動かす
コンテナ内にlibrealsense とrealsense_ros のインストール
sudo apt update
sudo apt install ros-humble-librealsense2 ros-humble-realsense2-camera
realsense-rosとYOLOX-ROSの実行
ros2 launch realsense2_camera rs_launch.py
ros2 launch yolox_ros_cpp yolox_onnxruntime.launch.py src_image_topic_name:="/camera/color/image_raw"
model を変更する場合 （デフォルトはyolox_tiny）
ros2 launch yolox_ros_cpp yolox_onnxruntime.launch.py src_image_topic_name:="/camera/color/image_raw" model_path:='./src/YOLOX-ROS/weights/onnx/yolox_m.onnx'