最近写了一个无线网络环境下（比如WIFI）多机ROS通信的ROS包“swarm_ros_bridge”：https://gitee.com/shu-peixuan/swarm_ros_bridge该项目已被ROSindex收录，roswiki网址：swarm_ros_bridge-ROSWiki本项目基于ZeroMQ，用于取代现有ROS1和ROS2多机通信配置，能够灵活地将任意本机ROS话题发送到其他机器人，或者读取其他机器人的话题。目录一、ROS多机通信现状1、ROS1自带的组网通信2、ROS2自带的组网通信3、自己写TCP/UDP的socket通信二、基于ZeroMQ的通信中间件开发三、s
目标：了解如何在ROS2中获取、设置、保存和重新加载参数。教程级别：初学者时间：5分钟内容背景先决条件任务1设置2ros2参数列表3ros2参数获取4ros2参数集5ros2参数转储6加载参数文件概括下一步背景参数是节点的配置值。您可以将参数视为节点设置。节点可以将参数存储为整数、浮点数、布尔值、字符串和列表。在ROS2中，每个节点都维护自己的参数。所有参数都可动态重新配置，并基于ROS2服务构建。先决条件本教程使用turtlesim包。任务1设置启动两个turtlesim节点，/turtlesim和/teleop_turtle。打开一个新的终端并运行：ros2runturtlesimturt
目标：了解如何在ROS2中获取、设置、保存和重新加载参数。教程级别：初学者时间：5分钟内容背景先决条件任务1设置2ros2参数列表3ros2参数获取4ros2参数集5ros2参数转储6加载参数文件概括下一步背景参数是节点的配置值。您可以将参数视为节点设置。节点可以将参数存储为整数、浮点数、布尔值、字符串和列表。在ROS2中，每个节点都维护自己的参数。所有参数都可动态重新配置，并基于ROS2服务构建。先决条件本教程使用turtlesim包。任务1设置启动两个turtlesim节点，/turtlesim和/teleop_turtle。打开一个新的终端并运行：ros2runturtlesimturt
1、开发环境搭建IntelRealSenseD435环境搭建之安装pyrealsense2ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'apt_pkg'onUbuntu_秃头小宝贝ec的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_45861610/article/details/118991062JupyterNotebook安装（Windows）_NickHan_cs的博客-CSDN博客_jupyternotebook安装出现Nomodulenamed'yaml'错误解决办法_恋上树的猫咪的博客-CSDN博客Python--pipinst
实验室新购置了一辆机器人，师兄们做好了键盘控制机器人运行，但总拿着电脑太麻烦了，就让我做一个手柄控制机器人，随便实践一下ros开发能力．首先尝试用手柄控制海龟．主要参考文章：文章一，文章二，文章三一．手柄连接测试首先测试手柄能不能正常连接到电脑，系统是ubuntu18.04,在终端输入ls/dev/input出现了js0，就代表手柄可以正常连接．然后继续输入sudojstest/dev/input/js0来测试一下连接的情况，结果发现报错 应该是没有安装，安装一下jstest，就好了发现换源，发现还是无法定位，不是重点，不管了换了另外一个命令，来测试手柄的连接情况，没有的话，安装一下sudoa
导航实现：SLAM建图先安装相关的ROS功能包:安装gmapping包(用于构建地图):sudoaptinstallros--gmapping安装地图服务包(用于保存与读取地图):sudoaptinstallros--map-server安装navigation包(用于定位以及路径规划):sudoaptinstallros--navigation 新建功能包，并导入依赖:gmappingmap_serveramclmove_base，其中gampping用于构建地图，map_server用于保存与读取地图，amcl用于定位，move_base用于路径规划（1）编写gmapping相关的lau
SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。小车可以运行ros中激光雷达功能包，在PC端的rviz中可以查看；在启动底盘、键盘控制后可以控制小车移动；根据SLAM算法对实验室的环境进行建图；可以保存、读取地图，在PC端控制小车从A点到B点实现路径规划并自动避障。本文以冰达机器人小车为例，在实际使用过程中遇到了一些问题，总结出的较为
SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。小车可以运行ros中激光雷达功能包，在PC端的rviz中可以查看；在启动底盘、键盘控制后可以控制小车移动；根据SLAM算法对实验室的环境进行建图；可以保存、读取地图，在PC端控制小车从A点到B点实现路径规划并自动避障。本文以冰达机器人小车为例，在实际使用过程中遇到了一些问题，总结出的较为
交流截图： 文字版本如下（W-文心；C-猿如意）：如何通过蓝桥云课学习ROS机器人？W：如果你想通过蓝桥云课学习ROS机器人，可以按照以下步骤进行：确认ROS机器人的版本和教程：ROS机器人有不同的版本和教程，需要根据自己的需求选择适合自己的版本和教程。下载ROS机器人的源代码：ROS机器人的源代码可以从官方网站下载，或者在ROS社区上找到。安装ROS机器人：安装ROS机器人需要在终端上安装ROS开发工具包和ROS工具集，以便开发ROS机器人应用程序。创建ROS机器人项目：在ROS机器人开发环境中，可以创建ROS机器人项目，并添加机器人的各种功能和组件。编写ROS机器人程序：根据ROS机器人的
本文主要分享cartographer的安装，并基于上一篇博客中《机器人开发实践》的编译源码仿真机器人，实现仿真建图。在本系列博客下一篇将继续分享实际项目中RoboSense16线雷达基于cartographer的建图历程。一.cartographer的安装安装过程可参考该博客二.cartographer的仿真建图进入cartographer安装的工作空间，激活环境。cd~/catkin_cartographer/sourceinstall_isolated/setup.bash创建文件cartographer_demo_rplidar.launchcd~/catkin_cartographer
