之前在进行ROS学习的过程中一直在困扰如何将ROS应用到项目中，本人只是简单学习过51和32的单片机，对嵌入式系统略有涉猎，最近在学习中接触到了树莓派这个控制板，便入手了一块，下面我来简单介绍一下我在树莓派上安装ROS的过程以及对其中一些步骤粗浅的理解 0.0前言 先放上一张成功的截图（Windows下远程桌面登录树莓派图形界面） 本篇文章适用于树莓派4B，其他版本略有不同，但如果是3B就没必要看这篇文章大部分内容，直接在0.1中给的Ubuntu Mate网址中下载Ubuntu配套镜像（注意，一定要配套，官网有相关提示，请细心）然后正常刷ROS，操作参见后文 首先是树莓派的硬件连接，需要一根

机器人操作系统ROS实践教程，主要介绍ROS应用。。。。。。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

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。

在机器人技术领域，柔顺控制是提升机械臂与环境交互性能的关键技术，它涉及到机械臂在执行任务时对外力的感知和响应。本项目聚焦于三种柔顺控制策略：阻抗控制、导纳控制和混合力位控制，并且所有代码都是基于ROS（Robot Operating System）的C++实现。ROS是一个广泛使用的开源机器人软件框架，提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建复杂的机器人系统。 1. 阻抗控制：阻抗控制是一种模拟物理材料阻抗特性的控制策略，使机械臂能够像弹簧一样对外力产生反应。在阻抗控制中，机械臂的行为可以被定义为一个机械系统，其中，阻抗参数决定了机械臂对扰动的响应。例如，高阻抗意味着机械臂更刚硬，对外力反应较小；低阻抗则使机械臂更柔软，更容易随外力移动。通过调整这些参数，可以实现机械臂的精细操作，如装配任务。 2. 导纳控制：导纳控制与阻抗控制相反，它是从环境到机械臂的力传递特性进行建模。在导纳控制中，机械臂被设计为一个导体，允许外部力通过并转化为运动。这种控制方法主要用于实现人机协作，确保人类操作者可以轻松地引导机械臂完成任务，同时保护人的安全。导纳控制器通常会包含力传感器和位置传感器，用于实时监测和处理输入。 3. 混合力位控制：混合力位控制结合了阻抗控制和导纳控制的优点，允许机械臂在力模式和位置模式之间灵活切换。在某些情况下，机械臂可能需要精确的位置控制，而在其他情况下，可能需要对环境的力反馈作出反应。混合力位控制可以根据任务需求动态调整控制策略，提供更灵活的交互体验。 这个基于ROS的C++实现可能包括以下组件： - **硬件接口**：与实际机械臂的通讯模块，如驱动器和传感器的读取。 - **控制器**：实现阻抗、导纳和混合力位控制算法的代码。 - **状态估计**：利用传感器数据估计机械臂的位置、速度和力。 - **力传感器处理**：读取并处理来自力传感器的数据。 - **话题发布与订阅**：通过ROS消息系统，控制器与硬件接口和其他ROS节点进行通信。 - **参数服务器**：存储和管理控制参数，如阻抗和导纳的设定值。 - **示教器**：可能包括一个用户界面，允许操作员对机械臂的运动进行编程或实时控制。 使用ROS的C++实现使得代码可移植性增强，且能与其他ROS兼容的库和工具无缝集成，如Gazebo仿真环境、MoveIt!运动规划库等。学习和理解这个项目将有助于深入掌握机器人柔顺控制理论及其在实际应用中的实现细节。

整体流程如下：无人机起飞后请求进入offboard模式，紧接着请求解锁，解锁后飞行至0.3米高，紧接着逆时针飞行边长为0.5米的正方形，每个边长飞行8秒钟。完成正方形后自动进入降落模式，全程无需手动。已经在实体无人机上测试过多次。该程序的对比官方程序要实用的多，程序中添加了模式切换判断，成功以后不会重复切换，遥控器可以直接进行接管控制，安全性比起官方提供程序要高得多，强烈建议新手或者刚接触不久的朋友采用这个功能包。代码内容丰富，吃透基本算是入门了。有需要也可以留言，互相学习，共同提高

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

RouterOS 5.19 完美破解版 ，IMG镜像文件，内有IMG镜像写入工具 。

在ROS平台下,建立移动操作臂的URDF模型文件,并通过Move It!配置助手生成移动操作臂运动规划的配置及启动文件。通过ROS平台下移动平台的自主导航功能包和实现机械臂运动规划的Motion Planning插件共同完成移动操作臂的运动规划。通过分析运动规划过程中机械臂各关节的运动信息,验证运动规划结果的合理性。

在视觉检测领域，Python结合OpenCV库以及ROS（Robot Operating System）系统，是实现无人小车自主导航的重要技术栈。本文将深入探讨如何利用这些工具进行障碍物检测，以确保小车安全、有效地行驶。 OpenCV是计算机视觉领域的强大库，它提供了丰富的图像处理和模式识别功能。在Python中，我们可以利用OpenCV读取摄像头输入的视频流，对每一帧图像进行处理。例如，可以使用`cv2.VideoCapture()`函数打开摄像头，并用`read()`方法获取每一帧图像。为了检测障碍物，通常会涉及到图像预处理，如灰度化、直方图均衡化、滤波等步骤，以提升后续特征提取的效果。 接下来，是特征检测和识别阶段。OpenCV提供多种算法，如边缘检测（Canny、Sobel）、轮廓检测、霍夫变换等，用于寻找可能代表障碍物的特征。例如，可以使用Canny边缘检测算法找到图像中的边缘，然后根据边缘的分布和形状判断是否存在障碍物。此外，还可以使用模板匹配或特征匹配（如SIFT、SURF）来识别特定的障碍物。 ROS是机器人软件开发的开源框架，它为不同模块间的通信提供了一套标准接口。在无人小车项目中，我们可以通过ROS节点发布和订阅消息，实现视觉检测与小车控制的交互。例如，创建一个ROS节点用于处理OpenCV的图像数据，然后将检测到的障碍物信息通过`geometry_msgs/PoseStamped`或`sensor_msgs/PointCloud2`等消息类型发布出去。其他节点，如路径规划和避障算法，可以订阅这些消息，据此做出决策。 为了在ROS环境中运行Python脚本，我们需要使用`rospy`库，它提供了ROS与Python的接口。`rospy.init_node()`初始化ROS节点，`rospy.Subscriber()`订阅消息，`rospy.Publisher()`发布消息。同时，我们还需要将OpenCV的图像数据转换为ROS的消息格式，例如，使用`cv_bridge`库进行图像数据的转换。 在实际应用中，我们可能还会涉及到实时性优化，例如，通过多线程或异步处理提高处理速度，确保小车能快速响应环境变化。同时，为了适应不同的光照条件和环境背景，可能需要训练更复杂的模型，如深度学习的卷积神经网络（CNN），来提升障碍物检测的准确性和鲁棒性。 通过Python的OpenCV库进行视觉处理，结合ROS系统实现信息的发布和订阅，我们可以构建出一套有效的无人小车障碍物检测系统。这个系统不仅可以检测静态障碍，还能识别动态物体，为无人小车的自主导航提供关键信息。在实践中，我们需要不断优化算法和参数，以适应实际场景的需求，确保小车安全、高效地运行。