一命速通！Ubuntu 24.04与ROS2整合指南

一命速通！Ubuntu 24.04与ROS2整合指南

YOLO检测保姆级教程

欢迎来到本教程！本文将详细介绍如何在 Ubuntu 24.04 系统上快速安装和配置 ROS2，并结合 YOLO检测 实现目标识别。这是一个为小白设计的 深度学习教程，步骤清晰，即使没有经验也能轻松跟随。

前提条件

在开始前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 一台安装好 Ubuntu 24.04 的电脑或虚拟机（至少4GB内存、20GB磁盘空间）。
• 稳定的网络连接，用于下载软件包。
• 基本命令行操作知识（如终端使用）。

步骤1：安装Ubuntu 24.04

如果您尚未安装 Ubuntu 24.04，请从官网下载镜像并制作启动盘，然后按照提示完成安装。建议选择默认设置以简化过程。

步骤2：安装ROS2 Humble Hawksbill

ROS2 是机器人操作系统的第二代版本，本教程使用 Humble Hawksbill 版本。打开终端（Ctrl+Alt+T），依次执行以下命令：

1. 更新系统包：sudo apt update && sudo apt upgrade -y
2. 设置ROS2仓库：sudo apt install software-properties-common -y 然后 sudo add-apt-repository universe
3. 安装ROS2核心包：sudo apt install ros-humble-desktop -y
4. 配置环境变量：echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc && source ~/.bashrc

安装完成后，运行 ros2 version 验证 ROS2 是否成功安装。

步骤3：配置YOLO检测环境

接下来，我们将设置 YOLO检测 环境。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。在终端中执行：

• 安装Python依赖：sudo apt install python3-pip -y && pip3 install numpy opencv-python
• 下载YOLO模型文件：wget https://github.com/pjreddie/darknet/releases/download/v0.1/yolov3.weights（示例模型，可根据需要选择其他版本）。

为了展示 YOLO检测 效果，这里插入一个示例图片： 这张图显示了YOLO在图像中识别物体的结果，是 深度学习教程 中的关键部分。

步骤4：运行YOLO检测节点

现在，结合 ROS2 和 YOLO 创建一个检测节点。首先，创建一个ROS2工作空间：

1. 创建工作空间：mkdir -p ~/yolo_ws/src && cd ~/yolo_ws/src
2. 创建ROS2包：ros2 pkg create yolo_detection --build-type ament_python
3. 编写Python脚本实现YOLO检测（代码略，可参考在线资源），并放在包目录中。
4. 编译并运行：cd ~/yolo_ws && colcon build && source install/setup.bash 然后 ros2 run yolo_detection yolo_node

如果一切顺利，您将看到终端输出检测结果，这表明 Ubuntu 24.04、ROS2 和 YOLO检测 已成功整合。

结论

本教程提供了一个从零开始的 深度学习教程，帮助您在 Ubuntu 24.04 上快速部署 ROS2 并进行 YOLO检测。通过上述步骤，即使小白也能“一命速通”完成设置。建议进一步探索ROS2节点和YOLO模型优化以提升性能。如有问题，请参考官方文档或社区论坛。