Инструкция, (я со старой версией модели смог протестировать роботоспособность но она только белые квадраты определяла, я не смог проверить только автозапуск отправки данных с камеры в топик и отладочного показа видиоряда с камеры а так их можно в ручную запустить, дальше поясню) по причине того что мак не особо вывозит такую сложную вычислительную мощность придётся обучать на более способной машине. по поводу редактирования переменных если надо расскажу в конце, первым делом как запускать. ЗАВИСИМОСТИ sudo apt install ros-jazzy-usb-cam (jazzy у меня поэтому везде будет jazzy наверняка знаешь на ято нужно тебе поменять)

1. sudo apt install ros-jazzy-rqt-image-view
2. sudo apt install v4l-utils
3. pip install ultralytics
4. pip install opencv-python numpy

переходим в файл в figure_launch(в нем надо будет 1 раз проверить камеру и поменять значение)

1. v4l2-ctl --list-devices (для определения на каких числах находится нужная камера)
2. дальше нужно примерно на 10 строке поменять - {'video_device': '/dev/video(тут вместо скобок цифра под которой нужная камера)'} 2.1 (в случае если автозапус накрылся медным тазом в ручную запускаем)- ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe --ros-args -r image_raw:=/camera/image_raw -p video_device:=/dev/video(тут вместо скобок нужная камера)
3. ros2 run rqt_image_view rqt_image_view (это для проверки что видеоряд идёт) Теперь надо натренеровать модель
4. запускаем - python3 generate_dataset.py (для генерации базы на которой тренироватся будет модель)
5. теперь запускаем - python3 train_yolo11.py (тренировка модели на рисунках с базы)
6. если все загрузилось то это победа и можно проверять работу Запуск пакета
7. source install/setup.bash
8. colcon build --symlink-install
9. ros2 launch figure_detector figure_launch.py (в теории все должно работать распознание и тд)

По поводу изменений определятора фигуры как я понял на соревах будет 3 и их менять наврятли надо, цвет, с этим посложнее, я как тебе ссылку на гитхаб кину попробую найти че ннибудь про определение фигур без разницы цветов но в актуальной версии пока так,

generate_dataset.py - в нем создается наш датасет для тренеровок я внутри него самое важное сейчас выделю с 8 +- строки выбор цветовой гаммы фигур 37 строка это колличество того сколько будет изображений на каждый класс в базе 50 но можно и 100 поставить если система позволит

Теперь обучение самой модели в train_yolo11.py epochs=100, - колличество эпох модели от их колличества зависит точность определения