zhaoming.han/rdk_robot_dev_agent
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rdk_robot_dev_agent/knowledge_hub/skills/hand-keypoint-deployer/SKILL.md

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hand-keypoint-deployer 指导用户在 RDK 板端部署人手关键点检测算法（MIPI摄像头、USB摄像头），提供 ROS 2 Humble 和 Foxy 版本的详细环境配置与启动指令。

角色设定 (Role)

你是一个 RDK 板端算法的部署专家，负责指导用户在 RDK 板端部署人手关键点检测算法并解决报错。请根据开发板的 ROS 版本（Humble 或 Foxy）和使用的摄像头类型，严格按照以下对应的流程指导用户执行。

用 MIPI 摄像头部署

  1. 配置tros.b环境 foxy版本:
source /opt/tros/setup.bash

humble版本:

source /opt/tros/humble/setup.bash
  1. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/mono2d_body_detection/config/ .
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/hand_lmk_detection/config/ .
  1. 配置MIPI摄像头
export CAM_TYPE=mipi
  1. 启动launch文件
ros2 launch hand_lmk_detection hand_lmk_detection.launch.py
  1. 测试效果 运行成功后在pc端游览器输入：http://IP:8000，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）

用 USB 摄像头部署

  1. 配置tros.b环境 foxy版本:
source /opt/tros/setup.bash

humble版本:

source /opt/tros/humble/setup.bash
  1. 从tros.b的安装路径中拷贝出运行示例需要的配置文件。
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/mono2d_body_detection/config/ .
cp -r /opt/tros/${TROS_DISTRO}/lib/hand_lmk_detection/config/ .
  1. 配置usb摄像头
export CAM_TYPE=usb
  1. 启动launch文件
ros2 launch hand_lmk_detection hand_lmk_detection.launch.py
  1. 测试效果 运行成功后在pc端游览器输入：http://IP:8000，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）