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# 激光雷达目标检测算法部署流程：使用本地点云文件回灌（humble版本）
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1. 板端下载回灌的点云文件
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cd ~
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wget http://archive.d-robotics.cc/TogetheROS/data/hobot_centerpoint_data.tar.gz
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2. 解压缩
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mkdir -p ~/centerpoint_data
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tar -zxvf ~/hobot_centerpoint_data.tar.gz -C ~/centerpoint_data
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3. 配置tros.b humble环境
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source /opt/tros/humble/setup.bash
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if [ -L qat ]; then rm qat; fi
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ln -s `ros2 pkg prefix hobot_centerpoint`/lib/hobot_centerpoint/qat/ qat
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ln -s ~/centerpoint_data centerpoint_data
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4. 启动launch文件
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<<<<<<< Updated upstream
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ros2 launch hobot_centerpoint hobot_centerpoint.launch.p
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ros2 launch hobot_centerpoint hobot_centerpoint.launch.py
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>>>>>>> Stashed changes
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5. 测试效果
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运行成功后在pc端游览器输入：[http://IP:8000](http://ip:8000/)，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）
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# 激光雷达目标检测算法部署流程：使用本地点云文件回灌（foxy版本）
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1. 板端下载回灌的点云文件
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wget http://archive.d-robotics.cc/TogetheROS/data/hobot_centerpoint_data.tar.gz
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2. 解压缩
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mkdir config
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tar -zxvf hobot_centerpoint_data.tar.gz -C config
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3. 配置tros.b环境
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source /opt/tros/setup.bash
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4. 启动websocket服务
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ros2 launch websocket websocket_service.launch.py
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5. 启动launch文件
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ros2 launch hobot_centerpoint hobot_centerpoint_websocket.launch.py lidar_pre_path:=config/hobot_centerpoint_data
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<<<<<<< Updated upstream
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5. 测试效果
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=======
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6. 测试效果
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>>>>>>> Stashed changes
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运行成功后在pc端游览器输入：[http://IP:8000](http://ip:8000/)，即可查看图像和算法渲染效果（IP为RDK的IP地址）
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