oak_detect

Overview

OAK-D-LITEを使用して、ボトルの方向を向くようにkobukiを回転する実験プログラムです。

Setup

ROS2 humbleでkobukiが動作する環境を用意する。
OAK-D-LITEのROSパッケージをインストールする。
```
sudo apt install ros-humble-depthai-ros
```

OAK-D-LITEのデバイスの設定を行う。

echo 'SUBSYSTEM=="usb", ATTRS{idVendor}=="03e7", MODE="0666"' | sudo tee /etc/udev/rules.d/80-movidius.rules
sudo udevadm control --reload-rules && sudo udevadm trigger

ワークスペースにoak_detectをgit cloneしてbuildする。

cd ~/kobuki_ws/src
git clone https://github.com/kanpapa/oak_detect.git
cd ~/kobuki_ws
colcon build --packages-select oak_detect

Try

kobukiのノードを実行する。

ros2 launch kobuki_node kobuki_node-launch.py

OAK-D-LITEのMobileNet SSDノードを実行する。

ros2 launch depthai_examples mobile_publisher.launch.py camera_model:=OAK-D-LITE

oak_detectのノードを実行する。
```
ros2 run oak_detect oak_detect
```
ペットボトルをOAK-D-LITEに向けて左右に動かしてみる。

Reference

MobileNetはメモリ量が限られている環境でも利用できるCNNです。

OAK-D-LITEカメラに搭載されているMobileNetは、一般的な物体検出に使用されます。MobileNet v2 SSD (Single Shot Multibox Detector) モデルを使用しており、20種類の一般的なオブジェクトを認識することができます。

    #mobilenet object list
    #0: background
    #1: aeroplane
    #2: bicycle
    #3: bird
    #4: boat
    #5: bottle
    #6: bus
    #7: car
    #8: cat
    #9: chair
    #10: cow
    #11: diningtable
    #12: dog
    #13: horse
    #14: motorbike
    #15: person
    #16: pottedplant
    #17: sheep
    #18: sofa
    #19: train
    #20: tvmonitor