やりたいこと
リアルタイムで物体検出を行い、移動ロボットで人物追従をやりたいので、
今回は、Depthとカラー情報を取得でき、かつそれらの情報を使って3D Object DetectionやHuman Pose Estimationなどの画像、深度処理ができるDepthAIカメラ OAK-D-Liteを試してみました。
OAK-D-Liteでできること
こちらの紹介動画が一番わかりやすいと思います。
入手方法
自分の場合は、kickstarterを使ってOAK-D-Lite (AF)を$79で購入しました。
今だと、スイッチサイエンスで21,307円で購入できます。ただ、固定焦点版は在庫がたくさんあるらしいのですが、自分が購入した自動焦点版は在庫がなくまだ入荷が未定らしいです。
ROSで物体検出試してみた
やり方
depthai-rosパッケージをcatkin_ws直下にgit cloneしてきます。そして、READMEに従って、ビルドします。
次にdepthai_examplesに少し修正を加えたものをこちらにあげています。
具体的には、修正前の場合は、検出結果がターミナル上に表示されるだけですが、修正後は検出結果をRViz上に表示できるようにしたのと、検出結果をフリーの3Dモデルを使って３次元空間に表示できるようにしました。
実行方法は以下の通りです。すでにdepthai-ros-examplesをclone済みの場合は、パッケージを削除してから、修正版をcloneしてきてください。
$ cd ~/catkin_ws/src
$ git clone https://github.com/ShunjiHashimoto/depthai-ros-examples
$ catkin_make
$ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
$ roslaunch depthai_examples yolov4_publisher.launch結果
Twitterの投稿に書いてある通りです。
yolov4の推論速度が速いのはすごくありがたかったのですが、人物全体が映っていないと人として検出されにくかったのが少し惜しかったなと思いました。