ROS2+OpenVINO

ROS2和OpenVINO都是与机器人技术和人工智能有关的开源工具。

ROS2（Robot Operating System 2）是一个用于构建机器人系统的开源框架。它提供了一套通信协议和工具，用于实现不同模块之间的数据交换和协同工作。ROS2是ROS（Robot Operating System）的下一代版本，旨在提供更强大的功能和更灵活的架构。

OpenVINO（Open Visual Inference and Neural network Optimization）是英特尔开发的一种用于深度学习推理的开源工具套件。它提供了一种优化深度学习模型的方式，使其能够高效地在英特尔处理器上运行。使用OpenVINO，您可以将经过训练的模型部署到嵌入式设备或云服务器上，以进行实时图像和视频分析。

在ROS2项目中，您可以结合使用ROS2和OpenVINO来实现机器人的感知、决策和执行任务。通过使用OpenVINO，您可以将深度学习模型集成到ROS2的机器人系统中，从而实现各种视觉任务，例如目标检测、人脸识别和姿势估计等。这样，机器人可以通过感知来理解环境，并根据情境做出相应的决策和执行任务。

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相关问题

ROS2+cartographer

ROS2 cartographer 是一个用于构建自主导航的开源库，它结合了 ROS2 和 Google 的 Cartographer SLAM 系统。它可以生成地图并定位机器人在已知地图上的位置。ROS2 cartographer 提供了一些节点和配置文件，可以用于实时地执行建图和定位任务。

Cartographer SLAM 是一个用于构建二维和三维地图的系统，它使用传感器数据进行定位和建图。它支持多种传感器，如激光雷达、IMU 和相机，并且可以应对多种复杂环境。

ROS2+yolov5

ROS2 yolov5是一个基于ROS2环境的yolov5目标检测程序。在使用ROS2 yolov5之前，需要下载相应的文件并配置环境。

首先，获取名为yolov4.weights的weights文件。如果需要在链接中下载.weights文件，则需要在ros2中使用yolo的.cfg，.names，.weights文件。将这些文件放在〜rosyolo_final/目录中（在该目录中，有cfg文件夹，然后可以检查.cfg和.names文件）。

其次，在Ubuntu 18.04环境下，将相机usb_cam发布的图像信息通过cv_bridge转化为cv，然后传入yolov5进行检测。由于该程序在Python 3中运行，因此需要编译cv_bridge以便可以被Python 3调用。可以按照参考网址的步骤进行操作。

最后，在rqt中打开image_view并添加/yolov5/detect这个话题，就可以直接看到yolo检测后的图片。