在多机器人或机械臂协作中,ROS和深度学习算法同样发挥着重要作用。通过ROS的节点和深度学习算法,我们可以实现多个机器人或机械臂的协同工作,从而提高整体工作效率。🚁 ROS无人机与AUV控制 ROS不仅适用于地面机械臂,还适用于无人机和AUV(自主水下航行器)的控制。通过深度学习算法,我们可以实现无人机的自动飞行和AU...
步骤5:在ROS2节点中加载并使用深度学习模型 创建一个新的文件ros2_node.py,并在其中加载模型: importrclpyfromrclpy.nodeimportNodefrommodelimportcreate_modelclassDeepLearningNode(Node):def__init__(self):super().__init__('deep_learning_node')# 加载深度学习模型self.model=create_model()defprediction(se...
【1分钟快速实现从ROS启动到开发】 https://www.bilibili.com/video/BV1pb4y1x7dZ/【3分钟搞定机械臂开发和仿真环境搭建】 https://www.bilibili.com/video/BV1Mu411C7QC/【ROS2GO随身系统使用教程之配套资源】 https://www.bilibili.com/video/BV1St4y1D7ZK/ 如果觉得本视频有用别忘了一键三连支持UP~~...
2.紧接着ros工作空间的另外一个概念就是软件包,一个工作空间可以有多个软件包,一般情况下把工作任务大致相同的软件包放在相同的工作空间下面,避免在执行程序是相互调用不同的工作空间。 3.接下来对这个软件包进行一下说明,每次新建立的软件包,软件包包含三部分包含程序库,可执行文件和脚本文件。一个程序包可能依赖...
在翻译《ROS Robotics Projects》的深度学习一章的过程中,顺手在电脑里敲了下相关的命令,发现还是有一些小问题的,详细的操作步骤在此记录如下: 《ROS Robotics Projects》由易科机器人实验室翻译,预计2017.10出版。 1 安装TensorFlow 可以在以下链接获取最新的Linux安装向导; tensorflow.org/install/ 以下是在Ubuntu上安...
近年来,随着深度学习在图像视觉领域的发展,一类基于单纯的深度学习模型的点云目标检测方法被提出和应用,本文将详细介绍其中一种模型——SqueezeSeg,并且使用ROS实现该模型的实时目标检测。 传统方法VS深度学习方法 实际上,在深度学习方法出现之前,基于点云的目标检测已经有一套比较成熟的处理流程:分割地面->点云聚类->特...
如果比赛中对深度学习的需求更大，可以暂时把重心放在项目上，同时利用课余时间继续充实ROS的学习。
在ROS2环境下,实现机械臂的深度学习应用是一个充满挑战与机遇的领域。从机械臂的仿真建模到基于深度学习的抓取算法,每一个步骤都需要精心的设计和实现。🤖 机械臂仿真与建模:使用ROS2和Gazebo搭建机械臂仿真环境,通过Matlab进行运动学和动力学建模,推导正逆运动学公式,并可视化工作空间和轨迹规划结果。🤖...
04(. 3)镜像,由于需要组织ros框架,安装了适配于该系统的ros humble版本。开发过程中我注意到,官方提供了conda的base环境,里面python版本是3.9.2,查阅文档可知,调用该深度学习框架需要此python版本,然而本地python版本为3. 10,也为ros humble所依赖版本,因此当我把华为深度学习开发框架封装为ros节点时,发现无法正常...
Jetson Nano B01作为主控,融合了主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras和MXNet等,为广大人工智能项目提供了强大的算力支持。借助这一控制系统,JetHexa机器人在图像识别、对象检测和定位、姿势估计、语义分割以及智能分析等领域展示出了令人惊叹的能力。