在本文中，我们将深入探讨如何在QT环境中集成ROS（Robot Operating System）项目，并通过QT界面向rviz（Robot Visualization）发送及订阅话题。这是一项重要的技能，尤其对于那些需要开发具有用户友好图形界面的机器人应用的开发者来说。 我们需要了解QT和ROS的基本概念。QT是一个流行的跨平台应用程序开发框架，广泛用于创建桌面和移动设备的图形用户界面。ROS则是机器人软件开发的一个开源框架，提供了一系列工具、库和约定，使开发人员能够构建模块化的机器人系统。 **步骤1：设置ROS与QT环境** 在开始之前，确保你已经在你的开发环境中安装了ROS和QT。对于ROS，你需要安装对应操作系统的版本，如ROS Melodic（Ubuntu 18.04）或ROS Noetic（Ubuntu 20.04）。对于QT，可以从官方网站下载并安装QT Creator，这是一个集成了开发环境的IDE。 **步骤2：创建ROS项目** 使用catkin工作空间来创建ROS项目。打开终端，导航到你的工作空间目录，然后执行以下命令： ```bash mkdir -p src cd src catkin_create_pkg my_project rospy std_msgs geometry_msgs # 将my_project替换为你的项目名 ``` 这将创建一个名为`my_project`的新ROS包，包含必要的依赖项。 **步骤3：添加QT模块** 在你的ROS项目中，你需要添加QT支持。编辑`CMakeLists.txt`文件，将以下行添加到`find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS ...)`之后： ```cmake find_package(Qt5 COMPONENTS Widgets CoreGui REQUIRED) catkin_package( ... CATKIN_DEPENDS roscpp rospy std_msgs geometry_msgs INCLUDE_DIRS include LIBRARIES ${PROJECT_NAME} CATKIN_DEPENDS_QT ${QT_COMPONENTS} ) ``` 然后，添加QT配置到`cmake`部分： ```cmake include_directories(include ${QT_INCLUDE_DIRS} ${catkin_INCLUDE_DIRS}) add_executable(${PROJECT_NAME}_node src/mainwindow.cpp) target_link_libraries(${PROJECT_NAME}_node ${QT_LIBRARIES} ${catkin_LIBRARIES}) ``` **步骤4：编写QT界面** 使用QT Creator创建一个新的QT项目，选择`Qt Widgets Application`模板。在`mainwindow.cpp`中，你可以添加所需的按钮、文本框等控件，以实现与ROS交互的功能。 **步骤5：连接ROS节点** 在QT项目中，引入ROS库并创建节点。例如，在`mainwindow.cpp`的`setupUi`函数中，你可以初始化ROS节点： ```cpp ros::init(argc, argv, "qt_node"); ros::NodeHandle nh; ``` 然后，你可以定义ROS消息类型并创建发布器和订阅器。例如，如果你要处理`geometry_msgs::PoseStamped`类型的消息，可以这样做： ```cpp geometry_msgs::PoseStamped pose_msg; ros::Publisher pose_pub = nh.advertise("pose_topic", 10); ``` **步骤6：发送和接收话题** 在QT界面中，当用户点击按钮时，可以调用`pose_pub.publish(pose_msg)`来发布消息。同样，你可以使用`ros::Subscriber`来订阅其他话题。例如： ```cpp ros::Subscriber sub = nh.subscribe("marker_topic", 10, &MainWindow::markerCallback, this); ``` 这里，`markerCallback`是你定义的回调函数，用于处理接收到的消息。 **步骤7：使用rviz可视化** 在rviz中，你可以添加`Marker`或`Interactive Marker`显示来接收和显示来自`marker_topic`的话题。确保你的QT节点运行并发布话题，rviz将实时更新。 总结，这个过程涵盖了在QT中创建ROS项目的完整流程，包括添加QT支持、构建QT界面、连接ROS节点、发送和接收话题，以及使用rviz进行可视化。这只是一个基本示例，实际应用中可能需要处理更复杂的数据结构和用户交互。通过这个实践，你可以为自己的机器人项目开发出强大的图形用户界面。

包含code代码、data数据、报告文档、报告PPT和报告视频 2022年12月27日，为期3天的全国硕士研究生招生考试正式落下帷幕，今年的赶考之路因为病毒的肆意蔓延显得格外坎坷。而在网络上，针对今年的考研热议也迎来一轮一轮的高潮，或为自己加油打气，期待能够考出一个满意的成绩，或交流考试心得吸取复习经验，或担心自己的身体状况和考场的安全问题...... 围绕着考研相关话题的网络舆论在以微博为首的社交媒体上不断发酵。微博诞生于2009年，是移动互联网和Web2.0时代的代表产品。通过微博，用户可以利用140字的短文本形式发布信息，也可以浏览到正在发生的事件，满足了用户的社交需求和咨询需求，迅速占领国内市场。 通常情况下，舆论主体的情感倾向可以影响舆情事件的发展趋势，同时有效反映其对事件积极或消极的态度。本文通过微博话题“考研”作为研究对象并收集相关数据，研究舆情参与主体的情感强度。

自定义可@可#可表情的EditText，部分参考，出处找不到了，程序难免有BUG，发现望留言，谢谢。OnInputKeyWordListener接口是输入例如@时回调的！

在话题检测和追踪过程中，话题漂移的产生往往降低话题检测和追踪的准确率。为了克服这个问题，通过分析新闻报道中种子事件与后续的新颖事件之间的演化关系，强调命名实体词的贡献度，并及时调整话题的重心向量，建立了一种动态的话题检测和追踪模型。实验证明，该模型有效地降低了话题漂移现象在话题检测与话题追踪中的影响。

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

微博用户影响力分析作为社交网络分析的重要组成部分,一直受到研究人员的关注。针对现有研究工作分析用户行为时间性的不足和忽略用户与参与话题之间关联性等问题,提出了一种面向微博话题的用户影响力分析算法——基于话题和传播能力的用户排序(TSRank)算法。

滑动底部scrollView切换视图同时动态切换导航栏上的标签，点击顶部标签，切换底部scrollView中的控制器。

激光雷达测试数据bag文件，可以在rviz中显示。该数据集包括点云的xyz坐标和intensity反射强度。终端输入：rosbag play -l **.bag 另开终端 rosrun rviz rviz ，按照话题订阅/velodyne_points话题，修改Frame_id为/velodyne，按下回车。

ROS话题消息自定义例程文件，供ROS学习使用

基于ROS的订阅和发布话题Qt案例