ros 智能车 Ubuntu yolov5

### 安装与配置

为了在Ubuntu系统上利用ROS和YOLOv5开发智能车，需遵循一系列特定的操作流程以确保系统的稳定性和功能性。首先，在安装ROS方面，推荐采用官方提供的全量安装方式，即执行`sudo apt install ros-noetic-desktop-full`[^1]。

对于YOLOv5的应用，则涉及到更为复杂的准备工作。考虑到直接从Windows端下载并转移至Ubuntu环境可能导致文件缺失或损坏的情况，应优先考虑直接于Ubuntu环境下获取所需资源[^2]。这不仅有助于减少潜在错误的发生概率，也便于后续维护工作的开展。

### 创建工作空间与下载源码包

创建一个新的Catkin工作区是必要的步骤之一：

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make
source devel/setup.bash

随后可以克隆YOLOv5的相关仓库以及任何其他所需的第三方库到此工作区内。值得注意的是，如果计划集成Darknet或其他框架作为YOLO的基础实现形式，则同样需要按照官方指南完成相应版本的部署过程[^4]。

### 配置Yolov5权重及其他必要组件

当所有软件包都已就绪之后，下一步就是导入预训练好的模型参数——通常是以`.pt`结尾的PyTorch格式文件。这些权重文件可以从互联网上的公开资源处获得，并放置在一个易于访问的位置以便加载使用。此外还需调整配置文件（如`*.yaml`），使其适应当前硬件条件下的最佳性能表现[^5]。

### 编译项目及设置环境变量

完成上述操作后即可进入编译阶段，通过命令行工具依次运行如下指令来构建整个工程架构：

cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash

最后一步是要确保每次新开启shell会话时都能自动加载正确的路径映射关系，可以在用户的主目录下找到名为`.bashrc`的初始化脚本文件，并在其末尾追加一行代码指向刚才建立的工作区间内的setup脚本位置。

### 实现SLAM自主定位导航和YOLO目标检测

一旦完成了基础平台搭建，就可以着手处理更加高级的任务了。比如借助Gazebo模拟器来进行场景建模；运用SLAM算法使车辆具备自我定位能力；或是调用YOLO系列的目标识别接口让设备学会理解周围世界的信息。

### 相关问题