はじめに

ROSConJP2025のワークショップ（ROS 2とモデルベースデザイン(MBD)の実践入門）に参加したことにより，SimulinkでROS開発楽しいー！となったので，今回は物体認識を試してみます．

注意

この記事では，MATLAB/SimulinkとROSの連携に関する詳しい操作などは省いております．

構成

• MacbookAir M3 (16GB)
  • matlab/simulink起動
  • カメラデータのSubscribeと物体認識
• RaspberryPi4B (8GB)
  • カメラデータのPublish

ラズパイ側

必要パッケージインストール

sudo apt update
sudo apt install raspi-config v4l-util

設定の変更

sudo raspi-config

[3 Interface Options] を選択して [I1 Legacy Camera] を Enableにして再起動します．

カメラノードの起動

sudo apt install ros-jazzy-v4l2-camera
ros2 run v4l2_camera v4l2_camera_node --ros-args -p video_device:=/dev/video0

MATLAB/Simulink側

Simulinkモデルは上図のようになりました． ラズパイ側でパプリッシュしたカメラ画像をサブスクライブして，ObjectDetectorで物体認識しています． なお認識に使用するモデルは下記コマンドで，モデルファイルを作成して読み込ませました．

detector=yolov4ObjectDetector("tiny-yolov4-coco");
save('detector.mat', 'detector');

人の検出のみフィルタリングするfunctionは下記のように定義しました．

function [bboxes_person, isDetected] = filter_detections(boundingBoxes, labels)
    
    % 検出された物体の数を取得
    numDetections = size(labels, 1);
    
    % personかどうかを格納するための論理配列を初期化
    isPerson = false(numDetections, 1);
    
    % forループを使って、ラベルを一つずつチェックする
    for i = 1:numDetections
        % ラベルを一つだけ取り出して文字列に変換し、"person"と比較
        if string(labels(i)) == "person_label"
            isPerson(i) = true;
        end
    end

    % 1つでもpersonが検出されたかチェック
    if any(isPerson)
        % personのバウンディングボックスのみを抽出
        bboxes_person = boundingBoxes(isPerson, :);
        isDetected = true;
    else
        % personが検出されなかった場合、空行列を返す
        bboxes_person = zeros(0, 4, 'single');
        isDetected = false;
    end
end