【穿上军装源码】【梦战 0.2源码】【cent安装监工源码】ros编辑源码_ros 源码编译
1.1.3 编写一个简单的编编译ROS2 Qt Demo(笔记)
2.ROS2测试源码编译安装cartographer
3.Cartographer ROS编译安装及相关可执行文件理解
4.简述ros系统从创建工作目录到运行节点程序运行的步骤
5.å¦ä½ç¼årosçpythonç¨åº
6.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
1.3 编写一个简单的ROS2 Qt Demo(笔记)
本文详细记录了创建一个简单的ROS2 Qt Demo的全过程。在开始之前,辑源我们参考了"古月居"课程,源码根据学习内容进行笔记整理。编编译
首先,辑源在ROS2功能包的源码穿上军装源码项目中,新建了名为rclcomm的编编译通信类。具体操作为进入项目目录,辑源选择新建C++类,源码命名为rclcomm。编编译
将rclcomm.h文件放置在项目的辑源include目录下,rclcomm.cpp文件放在src目录中。源码完成创建后,编编译检查是辑源否需要自动加载,选择不自动加载,源码因为cmake配置中已包含相关文件。
编写rclcomm.h文件定义通信类的接口,rclcomm.cpp实现类的具体功能。此外,通过CMakeLists.txt文件管理项目的构建。
实现过程中,我们使用了QThread通信类,通过ROS的方式导入节点。针对发布和订阅话题,我们分别实现相应的功能。
遇到的梦战 0.2源码主要问题在于发布话题和消息订阅接受编译时出现错误。解决方法是导入std_msgs包,并确保在CMakeLists.txt中正确声明updateTopicinfo函数。
总结整个项目,我们通过按钮成功发布话题,但如何在按钮操作后停止话题发布仍需进一步研究。源码包括CMakeLists.txt、mainwindow.cpp、rclcomm.h、main.cpp和mainwindow.cpp、rclcomm.cpp等文件。
通过此项目,我们不仅掌握了ROS2和Qt的集成方法,还深入了解了ROS2消息通信机制,为后续更复杂的项目打下了坚实的基础。
ROS2测试源码编译安装cartographer
Cartographer是一个跨平台、传感器配置提供实时同步定位和绘图(SLAM)的系统,具有回环检测优势,资源占用适中。
选择源码编译安装方式,以适应后期项目修改和移植需求。首先,使用Ubuntu虚拟机测试验证。
若国内访问github受限,可选择Gitee上的备份仓库进行下载。尝试多个版本,cent安装监工源码确认在Ubuntu humble版本下能够成功下载和安装。
在安装过程中,需要下载依赖项。在Ubuntu上,首先安装libabsl-dev、libceres-dev以及liblua5.3-dev等包。对于ceres-solver,需确保CUDA、显卡加速和TBB指令集优化选项已配置。
在开发板上,通过源码编译安装三方依赖。确保所有依赖包均正确安装,包括protobuf版本为v3.4.1分支。
完成所有依赖安装后,开始编译Cartographer源码。首先下载官方数据集,注意ROS2格式的rosbag转换,使用rosbags工具进行转换。
介绍ROSbag格式,ROS1的.rosbag文件为二进制存储格式,而ROS2使用SQLite数据库格式,支持跨平台和扩展性。两种格式转换方法,推荐使用rosbags工具,无需依赖ROS环境。mfc绘图软件 源码
测试Cartographer时,使用ros2命令启动示例launch文件,输入特定的bag文件名以加载数据集。测试3D数据集时,使用相应的launch文件和bag文件名。
资源占用情况分析将后续进行。
Cartographer ROS编译安装及相关可执行文件理解
一、编译安装Cartographer ROS
为了安装 Cartographer ROS,首先需要确保ROS版本为kinetic,操作系统为Ubuntu.,并创建一个名为catkin_ws的工作空间。
安装所需的工具和依赖项,包括wstool、rosdep、ninja。然后,通过catkin_make工具构建并安装cartographer_ros。
加载数据包进行测试,运行launch和rosbag,最终可以生成slam图。
二、编译方法
编译Cartographer ROS时,使用catkin_make命令,这简化了catkin的标准工作流程,依次调用cmake、网站轰炸鸡源码make和make install。
编译后的工作空间内将有src、build_isolated、devel_isolated、install_isolated等文件夹,分别用于源代码、孤立编译、开发和安装。
三、install_isolated内可执行文件
在install_isolated文件夹内,有多种可执行文件,如cartographer_assets_writer、cartographer_autogenerate_ground_truth、cartographer_compute_relations_metrics、cartographer_dev_rosbag_publisher等。
cartographer_assets_writer用于保存和使用有效资源;cartographer_autogenerate_ground_truth自动生成期望的真实输出;cartographer_compute_relations_metrics计算相关指标。
cartographer_dev_rosbag_publisher发布rosbag信息,用于数据收集与分析;cartographer_dev_trajectory_comparison进行轨迹比较;cartographer_migrate_serialization_format迁移序列化格式。
cartographer_node为ROS中的核心节点,负责实时SLAM;cartographer_occupancy_grid_node构建并发布ROS的occupancy_grid地图;cartographer_offline_node进行离线SLAM。
cartographer_pbstream_map_publisher创建静态占据栅格;cartographer_pbstream_to_ros_map将pbstream格式转换为标准ROS格式地图;cartographer_rosbag_validate验证rosbag数据。
cartographer_start_trajectory用于在本地化模式中设置起始位姿。
通过这些工具和节点,Cartographer ROS提供了一个全面的SLAM解决方案,包括数据收集、处理、验证和应用。
简述ros系统从创建工作目录到运行节点程序运行的步骤
简述ROS系统从创建工作目录到运行节点程序的步骤: 一、创建ROS工作目录 1. 选择合适的位置,创建一个新的文件夹作为ROS工作空间。 2. 在该工作目录中,进一步创建src文件夹,用于存放ROS相关的源代码。 二、配置工作环境 1. 初始化工作空间,通过catkin工具进行构建。 2. 配置ROS环境变量,确保系统能够识别ROS安装路径及相关依赖。 三、编写节点程序 1. 在src文件夹中,根据功能需求编写ROS节点程序。 2. 节点程序可以是C++、Python或其他支持的语言。 四、编译节点程序 1. 在工作目录的根目录下,创建Catkin构建文件(如CMakeLists.txt和package.xml)。 2. 使用catkin_make命令进行编译,生成可执行文件。 五、运行节点程序 1. 通过source命令加载ROS环境。 2. 使用rosrun命令或roslaunch文件启动节点程序。 3. 在ROS系统中,节点之间通过发布/订阅、服务等方式进行通信。 详细解释: 创建ROS工作目录:这是ROS项目的基础,选择一个合适的位置创建一个新文件夹,并在其中创建src文件夹用于存放源代码。 配置工作环境:通过catkin工具对工作空间进行初始化,配置ROS环境变量,确保系统能够识别ROS的安装路径及相关依赖。这是确保后续编译和运行节点程序的基础。 编写节点程序:根据项目的功能需求,在src文件夹中编写ROS节点程序。这些程序可以是C++、Python或其他支持的语言。节点是ROS系统中的基本运行单元,负责实现特定的功能。 编译节点程序:在工作目录的根目录下创建Catkin构建文件,如CMakeLists.txt和package.xml。使用catkin_make命令进行编译,生成可执行文件。这一步是将源代码转化为可执行的二进制文件。 运行节点程序:首先通过source命令加载ROS环境,然后使用rosrun命令或roslaunch文件启动节点程序。在ROS系统中,各个节点之间通过发布/订阅、服务等方式进行通信,共同完成复杂的任务。å¦ä½ç¼årosçpythonç¨åº
ROS Indigo beginner_Tutorials- ç¼å ROS è¯é¢çç Hello World ç¨åºï¼Pythonçï¼æ使ç¨çèææºè½¯ä»¶ï¼VMware Workstation
使ç¨çUbuntuç³»ç»ï¼Ubuntu ..4 LTS
ROS çæ¬ï¼ROS Indigo
1. åè¨ ï¼
Hello world ç¨åºï¼å¨æ们ç¼ç¨çï¼ä»£è¡¨å¦ä¹ æç§è¯è¨ç¼åç第ä¸ä¸ªç¨åºãå¯¹äº ROS æºå¨äººæä½ç³»ç»æ¥è¯´ï¼è¿ä¸ª Hello World ç¨åºå°±æ¯ ï¼ åä¸ä¸ªç®åçæ¶æ¯åå¸å¨(åé) å 订é å¨(æ¥æ¶)ã
2. åå¤å·¥ä½ ï¼
C++ çç¨åºé½ä¼åæ¾å¨æ¯ä¸ªç¨åºå ç src æ件夹éã Python ä¸åï¼Python ç¨åºé½åæ¾å¨ scripts æ件夹ä¸ï¼ åæ£ææé½æ¯ æºæ件 å ã
Step 1 . æ以ï¼å å¨ beginner_tutorials 软件å ä¸å建ä¸ä¸ª scripts æ件夹ï¼
$ roscd beginner_tutorials$ mkdir scripts$ cd scripts
3. ç¼åæ¶æ¯åå¸å¨èç¹ç¨åºï¼
å¦æä½ æå¾å»åçè¯ï¼ä½ å¯ä»¥ä½¿ç¨ wget å½ä»¤ï¼ å¨ github ä¸è·åä¸ä¸ª talker.py æºä»£ç ãå¦ä½è·åå¢ ?
Step 2 . å¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ï¼è¾å ¥ä¸é¢çå½ä»¤å°±å¯ä»¥è·å talker.py ï¼
$ wget
-devel/rospy_tutorials/_talker_listener/talker.py$ ls
talker.py
ä½æ¯æå»ºè®®ä½ äº²èªå¨æï¼åä¸åï¼æå¨å建ä¸ä¸ª talker.py æä»¶å¨ /scripys æ件夹éï¼
$ roscd beginner_tutorials/scripts$ gedit talker.py
å°è¿ä¸é¢é¾æ¥éç代ç æå¨è¾å ¥å° talker.py æ件ä¸ãï¼æå°±ä¸å°ä»£ç è´´ä¸æ¥äºï¼
ä¸é¢ææ¥è®²è§£ä¸ä¸ä»£ç ï¼
Step 3 . æåä¸æ¥ï¼ç»è¿ä¸ª talker.py æ件å ä¸å¯æ§è¡æéï¼
$ chmod +x talker.py1
è¿æ ·ï¼ä¸ä¸ªåå¸å¨å°±ç¼åå®äºãæ们ä¸è¦æ¥çå»è¿è¡å®ï¼ç°å¨æ们ç¼åä¸ä¸ªè®¢é å¨ï¼æ¥æ¥æ¶è¿ä¸ªåå¸å¨åå¸çè¯é¢ï¼
4. ç¼åæ¶æ¯è®¢é å¨èç¹ç¨åºï¼
Step 4 . ååå¸å¨ä¸æ ·ï¼æ们使ç¨wgetå½ä»¤è·å订é å¨çæºä»£ç listener.pyï¼
$ roscd beginner_tutorials/scripts/$ wget
ials/indigo-devel/rospy_tutorials/_talker_listener/listener.py$ ls
listener.py talker.py
ä½æ¯ï¼æè¿æ¯å»ºè®®ä½ èªå·±å¨æåä¸ä¸ã
好å§ï¼ä¸é¢æ们å¼å§è®²è§£ listener.py éé¢ç代ç ï¼è¿ä¸ªlistener.pyç¨åºç代ç ç®åï¼
Step 5 . æåä¸è¦å¿äºç»è¿ä¸ªlistener.py å å¯æ§è¡æéï¼
$ chmod +x listener.py1
5. è¿è¡ ï¼
对äºpython æ¥è¯´ï¼æ们ä¸éè¦ä½¿ç¨ catkin_make å½ä»¤å¯¹ ~/catkin_ws å·¥ä½ç©ºé´è¿è¡ç¼è¯ãå 为pythonæ件æ¬èº«å°±æ¯å¯æ§è¡æ件ï¼åææ¯æ们ç»å®æ·»å å¯æ§è¡æéï¼ã
OKï¼åå¸å¨ å 订é å¨ é½å建å®äºãä¸é¢æ们è¿è¡å®ä»¬ï¼ççææï¼
Step 6 . æ°æå¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ï¼å æ§è¡ roscore å½ä»¤ï¼
$ roscore1
Step 7 . æ°æå¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ï¼å¯å¨ åå¸å¨ ï¼
$ rosrun beginner_tutorials talker.py 1
Step 8 . æ°æå¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ï¼å¯å¨ 订é å¨ ï¼
$ rosrun beginner_tutorials listener.py 1
è¿è¡ææï¼
Step 9 . æ们æ¥ä½¿ç¨ rostopic list ï¼ççå½åçè¯é¢æåªäºï¼
$ rostopic list
/chatter
/rosout
/rosout_agg
å ¶ä¸ /chatter å°±æ¯æ们å¨åå¸å¨éé¢åå¸ç ROSè¯é¢ã
6. æ©å±ï¼ç¼åä¸ä¸ªå¯å¨èæ¬æ件 ï¼
è¿è®°å¾ä¸ä¸èï¼æ们讲çROSçå¯å¨èæ¬æ件å§ï¼ä¸é¢æ们æ¥ç¼åä¸ä¸ªlaunchæ件ï¼æ¥å° talker.py ålistener.py æ件çå¯å¨å·¥ä½äº¤ä¸ªè¿ä¸ªlaunchæ件æ¥åï¼
Step . æ¥å° beginner_tutorialsç¨åºå ç /launch è·¯å¾ä¸ï¼æ°å»ºä¸ä¸ª hello_world_topic.launch æ件ï¼
$ roscd beginner_tutorials/launch$ gedit hello_world_topic.launch #使ç¨ä½ èªå·±å欢çææ¬ç¼è¾å¨
Step . è¾å ¥ä¸é¢ç代ç ï¼
<launch>
<node pkg="beginner_tutorials" name="talker" type="talker.py" />
<node pkg="beginner_tutorials" name="listener" type="listener.py" /></launch>
Step . ç°å¨ï¼å°ä¹åæå¼çç»ç«¯é½å ³éï¼æ们å¯å¨è¿ä¸ªèæ¬ï¼ ï¼å¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ ï¼ Ctrl+Alt+Tï¼
$ roslaunch beginner_tutorials hello_world_topic.launch1
è¿è¡ç»æï¼
ä¸é¢æªå¾çè¾åºæ¾ç¤ºï¼ talker.py å listener.py èæ¬è¿è¡æåãä½æ¯å¹¶æ²¡æåºç°å·å±çç°è±¡ãè¿æ¯ä¸ºä»ä¹ï¼ 为äºè¯æè¿ä¸ªèæ¬ç¨åºççæåçè¿è¡äºï¼æ们æ¥è¯ä¸è¯ï¼
Step . éæ°å¼ä¸ä¸ªç»ç«¯ï¼è¾å ¥ä¸é¢çå½ä»¤ï¼
$ rosrun list$ rostopic list$ rostopic echo /chatter
Step . ç°å¨ Ctrl+C ç»æçå¬ /chatter è¯é¢ãä½¿ç¨ rqt_graph 对å½åå¯å¨çèç¹å¯è§åï¼
$ rqt_graph1
è¿äºè¶³ä»¥è¯´æï¼hello_world_topic.launch å¯å¨èæ¬æ件ï¼å¯å¨æåã
æ»ç»ï¼ åå¸å¨ å 订é å¨ æ¯å¾ç®åç, å°±æ¯ç®åçåå¸ä¸ä¸ª èªå®ä¹çè¯é¢ã
æä¹å使ç¨è¯´è¿ï¼èç¹ä¹é´é讯çæ¹å¼æä¸¤ç§ ï¼ è¯é¢(rostopic) å æå¡(rosservice)
æ以ï¼æ¥ä¸æ¥ï¼æ们ä¼è®²ï¼ä½¿ç¨ROSæå¡æ¥å®æROSç Hello World ç¨åºçä¾åãä½æ¯å¨è¿ä¹åï¼æ们éè¦å¦ä¸å¦ï¼å¦ä½å建èªå®ä¹çROSæ¶æ¯åROSæå¡ï¼ä»¥ä¾¿ ROS æå¡çç Hello World ç¨åºçç¼åã
æ以ä¸ä¸è®²ï¼æ们æ¥å¦ä¹ ï¼å¦ä½å建èªå®ä¹çROSæ¶æ¯åROSæå¡ã
ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
本文主要解析ROS Navigation框架中的MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法和源码流程。MPC模型预测控制算法是关键环节,它处理复杂环境,优化性能,但计算复杂度较高。以下是mpc_local_planner的详细步骤:
1. 首先,将mpc_local_planner从GitHub或其他源代码库下载至ROS工作空间的src文件夹。
2. 环境配置需安装依赖和环境,可通过rosdep或参考相关博客解决安装问题。链接:[ROS Noetic版本 rosdep找不到命令 不能使用的解决方法]。
3. 通过catkin_make编译mpc_local_planner包,并通过其自带示例测试其功能,如阿克曼模型小车的动态演示。
4. 在move_base的launch文件中,将局部路径规划器设置为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS,并根据机器人特性调整clearing_rotation_allowed参数,如阿克曼车型机器人禁止原地旋转。
5. 配置参数文件mpc_local_planner_params.yaml,确保路径符合机器人实际情况。
6. 完成配置后,进行实际路径规划测试,并根据测试结果调整参数,以优化路径规划性能。
以上步骤详尽介绍了在ROS中使用MPC局部路径规划器mpc_local_planner的步骤,通过这些操作,你将能更好地将其应用到你的机器人项目中。详情请参考《ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读》。
ROS博客基于ROS的自动驾驶数据集可视化项目(附源代码)
项目简介
基于加州大学伯克利分校 MSC Lab的自动驾驶数据集,本项目旨在进行数据集的可视化。项目源代码已上传至 GitHub,英文版文章与演示视频也已准备就绪。
数据集展示
左侧展示了GPS信号的可视化,通过 Mapviz 工具,将行驶过程中走过的路径显示出来,左上角则呈现了车前摄像头的视角。右侧是自定义的可视化,利用绿色代表 y 轴正方向,蓝色表示 x 轴正方向。紫色圆点表示汽车行驶过程中各个方向的加速度信息,天蓝色箭头指示汽车前进方向,绿色则代表不同强度的加速度。
问题与解决方案
在使用 Mapviz 可视化 GPS 信号时,遇到了数据格式不匹配的问题。通过在自定义的 package 中编写 `trans_GPS.cpp` 文件,成功实现了数据格式转换,解决了数据可视化的问题。同时,还撰写了关于 Mapviz 的基础使用教程。
加速度信息的可视化涉及确定坐标轴方向、避免信息跳动以及直观显示加速度大小。通过在 RVIZ 中绘制 x 和 y 轴,并使用平滑器处理频繁读取的 IMU 数据,成功解决了这些问题。极坐标系的引入使得加速度大小的显示更为直观。
汽车前进方向的可视化涉及到姿态信息的获取与 RVIZ 显示角度的调整。通过分析 IMU 的 orientation 数据,并设置 marker 的 orientation 值,实现了方向的正确显示。
相机信息的可视化面临格式转换问题。通过使用 `image_transport` 包装解决了传感器数据格式不兼容的问题。
总结
在本项目中,通过学习与实践 ROS 相关知识,成功实现了自动驾驶数据集的可视化。接下来,将集中精力深入学习 OSM 的使用,并着手进行 GPS 定位与搜索的小项目开发。