Yolov8是一种基于PyTorch深度学习框架的轻量级目标检测算法，具有高效、准确和快速的特点，因此在机器人领域得到了广泛的应用。而ROS（Robot Operating System）是一个用于机器人软件开发的框架，提供了各种工具和库，方便开发人员实现机器人控制、感知、导航等功能。

为了将Yolov8部署到ROS中，需要进行一些配置和修改。首先，需要安装ROS melodic或Noetic版本，并确保Python版本为3.6.0及以上。然后，需要安装PyTorch 1.7及以上版本，以便与Yolov8算法兼容。

在安装完必要的软件和库之后，需要创建一个ROS功能包，用于打包和管理Yolov8代码和依赖项。该功能包包含以下文件和文件夹：

• manifest.xml: ROS功能包清单文件，用于描述功能包的基本信息和依赖项。
• src/: 存放Yolov8源代码的文件夹。
• CMakeLists.txt: CMake配置文件，用于编译和构建功能包。
• package.xml: ROS功能包描述文件，包含功能包的基本信息和元数据。

在创建完功能包之后，需要将其上传到ROS工作空间中，并使用CMake构建该功能包。在构建完成后，可以使用ROS的ROSLAUNCH或ROSNODES工具来运行Yolov8程序。

需要注意的是，由于Yolov8算法需要大量的计算资源，因此在部署到ROS之前，需要确保计算机或机器人具有足够的计算能力。此外，还需要根据实际应用场景进行一些参数调整和优化，以提高算法的准确性和实时性。

总之，将Yolov8部署到ROS中需要一定的技术和经验，但通过仔细的配置和优化，可以实现高效、准确和快速的目标检测功能，为机器人的智能化提供有力支持。

yolov8-ros部署测试环境：

虚拟机中ubuntu18.04

python3.6.9

详情可以看视频：

yolov8部署在ros机器人操作系统视频演示_哔哩哔哩_bilibili这个是使用最新版本yolov8部署在ROS机器人操作系统演示，演示环境是虚拟机环境ubuntu18.04，调用笔记本摄像头进行演示。, 视频播放量 21、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心，相关视频：yolov5-7.0部署在ros机器人操作系统视频演示，基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示，基于yolov8+deepsort实现目标追踪视频演示，用C#部署yolov8的tensorrt模型进行目标检测winform最快检测速度，使用C++部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪，用opencv和onnxruntime去部署yolov5-7-8，基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍，使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，8月29日，将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务https://www.bilibili.com/video/BV1Fu411K78p/#reply532897523