本功能包是darknet_ros功能包，基于COCO数据集的80类目标实时检测源代码，按照我博客的步骤简单编译即可运行。实现摄像头输入的实时检测目标并通过ros话题发布目标类型和置信度等消息。由于我编译好的功能包体积太大超过上传的限制，所以很遗憾不能直接上传，先自己改，如果自己实在改不了的话，可以私信我获取我编译好的完整功能包与模型。

准备好的空的工作空间 . ├── build ├── devel └── src ├── beginner_tutorials │ ├── include │ ├── src │ ├── package.xml │ └── CMakeLists.txt └── CMakeLists.txt -> /opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/toplevel.cmake #如果你运行了catkin_make,那么build和devel内将会生存许多文件，此处我隐藏了 #此处的beginner_tutori

ROS和V-REP用于机器人映射和本地化 它是使用和V-REP模拟器实现的机器人映射和本地化。 在该项目中，机器人可以绕过未知区域并使用激光传感器生成地图。 此外，我们还有使用摄像头和OpenCV进行视觉伺服和面部识别等任务。 示范影片 建立 在此项目中，我们使用Ubuntu 16.04 LTS操作系统。 我们的项目需要几个库和程序包，如下所示： ROS动力学已满，请参见 V-REP 3.5.0 EDU PRO，请参阅 适用于Python，C ++的OpenCV 3.3 赫克托大满贯图书馆 g ++ 5.5或更高版本（旧版本可能会遇到一些编译问题） 附加图书馆 # install hector-slam sudo apt install ros-kinetic-hector-slam 准备工作区： # git clone this project git clone https://github.com/gentaiscool/elec6910r-ros-project.git # make sure you remove build and devel directori

在ROS（机器人操作系统）中建立三个节点，每个节点都可以订阅和发布图像消息

《ROS入门与实战》深入浅出地介绍了ROS的特点、基本使用方法以及实际应用，内容涉及移动机器人自主导航、视觉识别、机械臂运动规划等，可帮助不同领域的机器人开发人员了解并熟练使用ROS。 　　《ROS入门与实战》内容分为6章。其中**章主要介绍ROS的基本概念、安装方法和常用命令。第2章主要介绍ROS2。0的基本使用方法。第3章主要介绍ROS中的仿真工具。第4章主要介绍抓取仿真和操作，第5章介绍利用ROS实现Turtlebot移动机器人的自主导航与避障。第6章主要介绍采用Moelt！强大的功能实现多自由度机械臂的运动规划。

ros 5.24iso 光盘安装版 完美破解。

四元组 这是用于在Raspberry Pi上运行的四足机器人的基于ROS的控制器。 有步态发生器，单眼视觉测距仪，稀疏的SLAM（进行中）和用于机器人本身的模拟器。 该机器人最终将具有机器学习系统的集成元素。 步态和路径规划将受不同的ML算法影响。 要求 我使用的ubuntu Mate可以直接安装在树莓派上。 从那里使用'sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full'安装ROS dynamic 这将下载ROS和该项目所需的所有依赖项。 跑步 可以通过调用“ roslaunch quadquad_gazebo basicworld.launch”来运行模拟器 步态控制器可以通过调用“ python /path/to/gait_controller.py”来运行 视觉里程表（自我运动）和SLAM可以通过调用“ rosrun quadquad_v

自己写的BaseGlobalPlanner插件，算法是A*，不是ros自带的插件，亲自测试可以使用，学习A*算法和ros插件有帮助。

drive_ros_localize_inertial_navigation_system：仅基于IMU数据的惯性导航系统。 通过IMU数据集成创建里程表

贪婪算法matlab代码ROS-assignment-3-RRT-planner 作业说明： 指导原则： 要安装youBot软件包和ROS的机器人控制器，请在下面查看此链接： 源代码：./src/rrt_youbot_node.cpp 启动文件：./launch/test_youbot.launch Matlab脚本：RRT：./matlab/rrt_connect_test/，正向运动学（youBot）：./matlab/kuka_youbot_kinematics/ 通过以下链接（geeksforgeeks）使用了Dijkstra算法的源代码：