【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。

### 基于ROS的全向移动机器人系统设计与实现 #### 概述 随着人工智能技术、计算机技术、传感器技术和电子信息工程技术的迅速发展，智能机器人技术也在近年来取得了突破性的进展。尤其是在物联网技术的支持下，机器人技术的应用范围进一步扩展，不仅在智能家居、安全防护等领域展现出巨大的潜力，也为机器人技术的未来发展指明了方向。 #### 全向移动机器人系统设计 本文旨在从物联网应用的角度出发，设计并实现一套基于ROS（Robot Operating System）的全向移动机器人控制系统。该系统结合了机器人技术和物联网技术的优势，通过低耦合的分层控制结构实现了两者的有机结合。具体而言，系统架构包括以下三个层面： 1. **应用层**：以物联网服务为核心，主要负责处理来自用户的指令和服务请求。 2. **信息决策与处理层**：以ROS为核心，负责接收应用层的数据和服务请求，并进行决策分析、任务规划等高级处理。 3. **嵌入式底层**：负责实际的机器人运动控制，包括电机驱动、传感器读取等功能。 #### 关键模块与技术 为了实现一个完整的移动机器人系统，需要涵盖感知、定位、认知与决策以及运动控制四大模块。下面分别介绍这些模块的具体内容： 1. **感知模块**：通过多种传感器（如摄像头、激光雷达、超声波传感器等）收集环境信息，为后续处理提供原始数据。 2. **定位与地图构建模块**：利用多传感器信息融合技术实现即时定位与地图构建（SLAM），帮助机器人了解自身位置及周围环境。 3. **认知与决策模块**：通过云计算平台下发控制命令，并获取机器人传感器数据，根据当前位置和目标位置进行路径规划与决策。 4. **运动控制模块**：将决策结果转化为具体的动作指令，通过执行器完成物理动作。 #### 实现细节 - **硬件设计**：选择合适的传感器和执行器，确保系统的稳定性和可靠性。 - **软件设计**：利用ROS框架进行软件开发，实现模块间的通信与协调。 - **算法原理**：采用先进的路径规划算法（如A*算法）、定位算法（如粒子滤波）等。 #### 实验验证 为了验证移动机器人平台的实际性能，进行了多项实验与测试。通过对比不同条件下的运行效果，证明了该平台设计的有效性和实用性。 #### 结论 本文设计并实现了一个基于ROS的全向移动机器人系统，通过物联网技术与机器人技术的融合，成功地实现了移动机器人的智能化控制。这一研究成果对于推动智能机器人技术的发展具有重要意义。未来的研究工作将集中在提高系统的自主性和适应性上，进一步增强其在复杂环境中的应用能力。

ROS机械臂仿真技术：ure5与RealSense的手眼标定与跟随系统研究与应用，基于ROS的机械臂视觉抓取技术的探索与实践,ros机械臂仿真 1.ure5+real sense，手眼标定+跟随 2.基于ros的机械臂视觉抓取 ,ROS机械臂仿真; URE5+RealSense; 手眼标定跟随; 基于ROS的机械臂视觉抓取,ROS机械臂仿真：手眼标定与跟随的视觉抓取 在当前的机器人领域，ROS（机器人操作系统）已经成为了一个非常重要的工具，特别是在机械臂的仿真领域，ROS提供了强大的功能和丰富的开源代码库，使得研究人员和工程师可以在一个较为简便的环境下进行机器人的控制与研究。本文档重点探讨了ROS机械臂仿真技术，特别是URE5与RealSense相结合的手眼标定与跟随系统的研究与应用，同时涉及到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术。 URE5与RealSense的结合，为机械臂提供了高效的空间感知能力。RealSense是一种深度感知相机，它可以提供丰富的场景信息，包括深度信息、颜色信息等，这对于机器人操作来说至关重要。而URE5是一种先进的控制系统，它能够有效地处理来自RealSense的信息，结合手眼标定技术，可以精确地定位物体的位置，实现精确的抓取和操作。 手眼标定是机械臂视觉系统中的一项关键技术，它通过校准机械臂的相机坐标系与机械臂的运动坐标系之间的相对位置关系，使得机械臂能够准确地根据相机捕获的图像信息进行操作。这一过程在机器人视觉抓取任务中尤为关键，因为它确保了机械臂可以精确地理解其操作环境并作出反应。 跟随系统是智能机器人领域的另一个研究热点，它可以使得机械臂能够在移动过程中，持续跟踪目标物体，从而实现动态环境下的精确操作。结合手眼标定技术，跟随系统能够提供更加准确和可靠的追踪效果。 文档中还提到了基于ROS的机械臂视觉抓取技术，这通常涉及到图像处理、特征提取、物体识别与定位以及路径规划等多个环节。视觉抓取技术的探索与实践，不仅提升了机械臂的自主性，也为机器人在物流、装配、医疗等领域的应用提供了技术基础。 通过上述技术的研究与应用，可以预见未来的机械臂不仅能够执行更为复杂的操作任务，还能够更加灵活地适应不同的操作环境。这将极大地推动智能制造、服务机器人等领域的技术进步。 展望未来，机械臂的仿真技术与实际应用之间还存在一定的差距，如何将仿真环境中获得的高精度数据和算法，更好地迁移到真实世界中的机械臂操作，是未来研究的重要方向。同时，随着深度学习等人工智能技术的发展，未来的机械臂可能将拥有更为智能的决策和学习能力，实现更为复杂的任务。 此外，文档中提到的标签"xbox"，可能是文档在整理过程中的一个误标记，因为在本文档内容中，并没有涉及到任何与Xbox游戏机或者相关技术直接相关的信息。因此，在内容处理时应忽略这一标记。

内容概要：本文详细介绍了水下巡检竞赛中使用的水下机器人控制系统。重点讲解了如何利用树莓派控制STM32微控制器，并通过ROS实现无线控制，完成水下机器人的阈值纠偏和中心点纠偏。文中首先概述了水下巡检技术的发展背景及其重要性，接着分别阐述了树莓派控制STM32的具体实现方法，包括硬件连接、软件开发和调试优化；随后介绍了ROS无线控制的实现流程，如ROS环境搭建、节点编写及调试测试。最后总结了此次竞赛的技术成果，强调了该技术在未来水下巡检领域的广泛应用前景。 适合人群：对水下机器人感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是有一定嵌入式系统和ROS基础的学习者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解水下机器人控制系统的个人或团队，旨在帮助他们掌握从硬件组装到软件编程的一系列技能，最终实现高效的水下巡检任务。 其他说明：本文提供了详细的代码实现指南，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。同时，文中提及的MVLink协议也是理解和实施水下机器人通信的关键部分。

1.1 实验目的 实验目的： •以控制工程相关专业的典型系统和设备为对象 • 旨在让学生了解和掌握智能机器人、运动控制、机器视觉系统的特点、系统结构与内容、 处理方法和手段、系统原理及高新技术的应用 • 使学生能够掌握相关技术并能独立进行开发和研究工作。 • 通过实验掌握相关实验系统及研究领域的主要原理和系统结构 • 并深刻理解相关基本概念 • 理解理论知识与实际系统之间的依存互动关系 • 培养专业研究生综合素质 • 在今后工作中，具有独立设计、实现完整中、小规模专业任务的能力 • 能适应机器人、工业生产、机器视觉、航空航天等众多行业领域的应用需求。 1.2 Dobot Magician 写毛笔字 在开始进行 Dobot Magician 写毛笔字和搬运积木两个实验之前，需要安装 DobotStudio 控制软件，并按照指导书将计算机与 Dobot 机械臂相连，保证控制软件可以对机械臂进行控 制。 Dobot 魔术师写毛笔字的实验任务是利用 Dobot 机械臂和滑轨完成毛笔字的自动书写， 书写内容是“控制综合实验”加组员姓名，且在机械臂写毛笔字的过程中，需包含必要的蘸 墨动作，以保证毛笔字体的清晰度。控制机器人自动完成毛笔字的书写动作。 下面对此实验内容进行简要概述：在滑轨和 DobotStudio 控制软件安装成功之后，接下 来进行写毛笔字的实验。首先利用 CorelDRAW X7 软件，对“控制综合实验涂浩袁隽殊李艳”

内容概要：本文基于ROS（机器人操作系统）搭建了6自由度机械臂的运动轨迹规划仿真平台。首先利用SolidWorks建立机械臂模型，并通过SW2URDF插件生成URDF文件，完成机器人模型的描述。接着，利用Moveit!的设置助手完成运动规划相关文件的配置，在三维可视化平台Rviz中实现了笛卡尔空间的直线与圆弧插补。路径规划方面，采用RRT（快速扩展随机树）和RRTConnect算法，完成了高维空间和复杂约束下的无碰撞路径规划。仿真结果显示，RRTConnect算法收

ROS（Robot Operating System）是一个用于机器人软件开发的灵活框架，它提供了一系列工具和库，旨在简化多机器人应用的复杂性。在ROS系统中，MoveIt是一个强大的开源工具集合，主要用于机械臂的运动规划、路径规划和控制。通过ROS与Python的结合使用，开发者可以更加便捷地实现对机器人的高级控制。 本系列文章的第四篇重点介绍了如何使用Python语言来控制ROS中的MoveIt。在这个过程中，开发人员能够通过编写脚本的方式来发送指令，驱动机械臂进行精确的运动和操作。Python作为一种简洁易读的编程语言，它与ROS的结合使得机器人编程更加人性化和高效。 在实现python对ROS MoveIt控制的过程中，首先需要安装ROS系统以及MoveIt。接下来，开发者需要配置好机器人的URDF（Unified Robot Description Format）文件，这是描述机器人结构和关节信息的标准格式。此外，还需要编写相应的ROS包（package），这些包中包含了用于控制机器人的Python脚本。 为了执行特定的机器人控制任务，程序员会在Python脚本中定义一系列函数，这些函数通过ROS的Service或者Action机制与MoveIt交互。MoveIt提供了丰富的API接口，允许用户定义机器人的工作空间、规划场景以及设置各种约束条件。通过这种方式，开发者可以实现机器人的移动、抓取、避障以及其它复杂动作。 在操作过程中，MoveIt还可以利用RViz（ROS Visualization Tool）这样的三维可视化工具，实时显示机械臂的运动状态，帮助开发者直观地理解机器人的运动和规划过程。这对于调试和验证控制逻辑至关重要。 本系列文章中提到的“ur5_moveit_test”是一个具体的ROS包，这个包可能包含了针对UR5机械臂的特定控制脚本和配置文件。UR5是UR系列中的一款六轴工业机器人臂，因其轻便、灵活且易于编程而广泛应用于教学、研究和工业生产。通过“ur5_moveit_test”包，开发者可以直接在UR5机械臂上测试和验证MoveIt的运动规划功能。 由于ROS的模块化特性，不同的机器臂模型可以复用MoveIt的大部分功能，只需要修改相应的URDF和配置文件即可。因此，“ur5_moveit_test”也为其他类似机械臂提供了很好的参考和模板。随着人工智能技术的发展，ROS和MoveIt的应用也日益广泛，它们为机器人编程提供了高效、稳定的解决方案，极大地推动了机器人技术的创新和发展。 此外，通过ROS和Python的结合，开发者还可以轻松地为机器人添加更多高级功能，如机器视觉、语音控制和自主导航等。这为创建更加智能和自主的机器人提供了技术基础，也为机器人应用的多样化和复杂化开辟了广阔的前景。 ROS和Python的结合为机器人开发者提供了一个功能强大且灵活的工具集，而MoveIt作为一个集成在ROS中的运动规划框架，使得开发者能够更加高效和精确地控制机器人。通过本系列文章的学习，开发者将掌握如何利用这些工具进行机器人编程，从而实现复杂的机器人控制任务。而对于“ur5_moveit_test”这个案例的研究，可以进一步加深对ROS MoveIt控制应用的理解，为实际的机器人项目开发打下坚实的基础。

# 基于ROS和YOLO的无人机控制系统 ## 项目简介 本项目是一个基于ROS（Robot Operating System）和YOLO算法的无人机控制系统，旨在实现无人机的远程控制、物体识别以及仿真测试。通过ROS系统与Mavros通信，结合YOLO算法进行物体检测，实现无人机的自主飞行和目标识别功能。 ## 主要功能 1. 无人机控制通过ROS和Mavros实现对无人机的远程控制，包括模式切换（如Position、Mission、Offboard等）和位置控制指令的发送。 2. 物体识别使用YOLO算法进行物体检测，识别目标物体并输出与物体的距离信息。 3. 仿真环境通过Gazebo仿真工具模拟无人机的飞行环境，验证控制算法和系统设计的可行性。 4. 心跳包检测通过Mavros与飞控通信，检测无人机的心跳包，确保通信正常。 ## 安装使用步骤 ### 1. 环境配置 #### 1.1 安装ROS Melodic

部署mid360+Livox-SDK2+Livox-ros-driver2+FAST-LIO2教程是一篇详细介绍如何将mid360, Livox SDK 2, Livox ROS driver 2以及FAST LIO 2这些高精度导航和定位系统的软件组件进行集成的指南。该教程对于需要在机器人、自动驾驶汽车、无人机等设备上集成这些先进系统的研究人员和工程师来说极具价值。 mid360作为一款先进的传感器系统，能够提供三维激光扫描功能，广泛应用于移动测量和空间数据采集领域。为了使mid360在机器人系统中正常工作，需要安装Livox SDK 2。Livox SDK 2是专门针对Livox LiDAR传感器的软件开发包，它包含了必要的驱动程序和接口，确保mid360能够与计算机系统进行有效通信。 紧接着，要使机器人能够理解并处理从Livox传感器获取的数据，必须安装Livox-ros-driver2。这是一个为ROS（Robot Operating System）环境设计的驱动程序，它能够将LiDAR数据转化为ROS系统可以识别和处理的格式。ROS是一个用于机器人软件开发的灵活框架，它提供了大量的工具和库函数，被广泛用于学术和工业界的机器人项目中。 FAST-LIO2是集成了LiDAR-Inertial Odometry算法的系统，它能够结合来自LiDAR的点云数据和来自惯性测量单元（IMU）的惯性数据，实现对机器人或无人机精确、实时的定位和导航。通过使用FAST-LIO2，可以增强机器人的自主导航能力，使其在各种复杂的环境中都能保持高精度的运动状态估计。 整体而言，这篇教程不仅仅是一步一步的安装指南，更是一个系统集成的过程，涉及到软件的配置、调试以及优化，最终实现一个完整的机器人导航和定位解决方案。对于想要深入了解和应用这些技术的读者来说，这篇文章提供了一个宝贵的参考资源。需要注意的是，集成这些系统需要一定的计算机编程知识和对ROS环境的理解，因此建议具备相关背景的读者进行尝试。

内容概要：本文全面介绍了多旋翼无人机的发展历程、常见品牌和分类，特别是针对多旋翼无人机进行了详尽的技术阐述，涉及其硬件组成部分如电机、电调、接收机、飞控、GPS和机载计算机等，还包括各个部件的选择和安装要点。针对ROS和PX4的集成实现了详细探讨，包括从ROS基础知识的普及、开发环境的搭建到最后的功能包编写与测试等一系列开发流程和技术细节，确保多旋翼无人机实现Offboard模式及其他自动驾驶任务的成功执行。最后，深入分析了PX4姿态解算和控制算法的实现，为无人机的稳定性和安全性提供了技术保障。 适用人群：对无人机特别是多旋翼无人机硬件和ROS系统有兴趣的研究者、工程师和爱好者。对于初学者而言，也能提供较为系统的学习资源和指南。 使用场景及目标：该文档旨在帮助用户深入了解多旋翼无人机的软硬件组成，并掌握如何运用ROS开发环境进行控制算法编程；通过理解和实施文中的步骤，实现无人机从硬件拼装到ROS系统配置再到自动化任务的逐步掌握，如飞行任务规划、自动驾驶等功能，确保用户能在实践中不断提高技能。 其他说明：文中还涉及到多种技术实现的具体方法，例如电池和电调的选择、飞控和传感器校准、MATLAB-Simulink与ROS的互通等，提供了大量有价值的参考资料链接。对于想要深入了解无人机技术的人士提供了宝贵的信息。