基于ROS 2的YOLOv8目标检测机器人视觉系统 产品系统Vibe Coding

本项目针对工业巡检、校园服务等场景下的机器人自主感知需求，解决传统机器人环境感知能力弱、目标识别精度不足的问题，为移动机器人提供实时、可靠的视觉感知能力，可广泛应用于智能物流、安防巡检、服务机器人等领域。
 

1. 基于ROS 2 Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；
2. 集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；
3. 提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持自定义检测类别与模型训练。

1. 本人独立完成项目全流程开发，包括ROS 2功能包设计、YOLOv8模型部署、代码调试与系统联调；
2. 采用C++实现核心算法与ROS节点，Python完成模型训练与数据预处理，基于Linux系统进行环境搭建与优化；
3. 项目采用模块化设计，具备良好的可扩展性，可快速适配不同硬件平台与业务需求。