资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/c08879e77480 该项目借助 ROS 平台开展挖掘机仿真，涵盖多个核心功能模块。 在 SLAM 与导航方面，通过在 ROS 平台部署 SLAM 建图导航算法，利用 gmapping 进行二维建图，并依靠算法实现自主导航，使挖掘机能够到达指定地点。 机械臂控制部分，基于 Moveit2.0 实现机械臂挖掘动作的仿真，还会对 Moveit 的相关节点参数进行配置，以完成石块挖掘等路径规划动作。 通信与控制上，实现 Matlab 与 ROS 的联合通信，不仅能显示雷达图，还可通过 Matlab 控制挖掘机在 Gazebo 中的移动。 项目包含两个模型：pudong 为基础模型，可在 rviz 中查看；pudong_gazebo 适用于 Gazebo，且包含一些算法。 整体演示可参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1ia411q7nN?spmidfrom=333.999.0.0

该项目是一个支持机器人底盘和机械臂同时仿真的开源ROS项目，适用于ROS入门学习。项目已实现底盘仿真、建图、导航，机械臂仿真、规划，以及静态和移动抓取功能。提供了详细的安装步骤和依赖项说明，包括ROS Melodic、Cartographer、Gmapping、Hector SLAM等功能包的安装。项目还包含多个仿真场景，如底盘仿真、建图仿真、自主导航仿真、机械臂规划和抓取仿真等。代码托管在GitHub上，并提供了Gazebo模型和YOLOv8模型的下载链接。项目适用于有GPU的计算机，若无GPU可使用YOLOv5替代。 ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）是一套用于机器人应用软件开发的灵活框架，它提供了一系列工具和库，使得开发者可以利用现有的工具快速构建复杂行为，并将代码部署到机器人硬件上。在ROS的基础上，有关智能车与机械臂协同仿真的项目，涉及到了机器人自主导航、环境建模、路径规划以及机械臂操作等高级功能，是将机器人技术与人工智能相结合的典型应用场景。 该项目提供了完整的仿真平台，其中涵盖了机器人底盘的基本操作，如前进、后退、转弯等，同时结合了建图（Mapping）与导航（Navigation）技术。建图是让机器人理解其所处环境并创建环境地图的过程，而导航则是指机器人根据已有的地图数据，规划出从当前位置到达目标位置的路径。这些功能对于机器人能够在未知环境中自主移动至关重要。 在机械臂仿真方面，该项目不仅实现了机械臂的模拟操作，还包括了机械臂的动作规划。这意味着机器人可以通过计算得到一系列合理的动作顺序，以实现从起始位置到目标位置的精确抓取。静态抓取和移动抓取功能的实现，显示了机器人在不同环境下的适应能力和操作精度。 项目中详细介绍了安装步骤和依赖项，包括ROS Melodic版本的使用，Cartographer、Gmapping、Hector SLAM等重要功能包的安装和配置，这些都是实现机器人自主导航和环境感知的关键技术。Cartographer是谷歌开发的一种基于2D和3D激光雷达（LIDAR）的地图创建系统，而Gmapping和Hector SLAM则是两个流行的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）算法，能够使机器人在移动过程中同时完成定位和地图的创建。 代码提供了多种仿真场景，例如底盘仿真、建图仿真、自主导航仿真、机械臂规划和抓取仿真等，这些仿真场景有助于开发者在不依赖实际硬件的情况下测试和验证算法的正确性与效率。通过仿真，可以在开发过程中节省大量的时间和资源，并且可以复现和调试在真实世界中难以重现的情况。 项目的代码托管在GitHub上，这是一个开源社区和代码托管平台，便于代码的分享、版本控制和协作开发。此外，项目还提供了Gazebo模型和YOLO模型的下载链接，Gazebo是一个功能强大的机器人仿真工具，可以模拟多样的环境和物理现象，而YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，可以用于机器视觉任务。 值得注意的是，该项目要求使用带有GPU的计算机进行仿真，因为深度学习算法通常需要较高的计算能力。如果开发环境没有GPU，开发者可以选择YOLOv5作为替代方案，以确保项目能够正常运行。 以上内容仅是对该项目功能和技术细节的概览。对于有兴趣深入了解和参与该开源项目的学习者和开发者来说，该ROS项目将是一个难得的学习资源和实践平台。通过该平台，他们不仅能够学习到ROS的基本知识，还能够掌握机器人底盘控制、建图、导航以及机械臂规划与抓取等高级技能，并参与到实际的代码开发和仿真测试中去。

matlab的egde源代码概述 matlab_rosbag是一个用于在Matlab中读取ROS袋的库。 它使用C ++ ROS API读取存储的消息，并获取有关包装袋的元数据（例如，主题信息和类似于rosmsg show和rosbag info的消息定义）。 该库还包含使用TF消息的方法。 不需要在计算机上安装ROS即可使用此库。 您可以从github下载适用于Mac和Linux的编译后的代码： 如果您想自己编译东西，请参阅。 警告：如果您的计算机是big-endian，则该库将根本无法工作。 用法 下载该库并将基本目录添加到您的Matlab路径（即，添加包含+ ros和rosbag_wrapper的目录）。 现在，您应该可以访问ros.Bag ，这是一个Matlab类，可以从包中读取有关主题的ROS消息并将其作为结构返回。 多个消息作为单元格数组返回。 要了解代码的工作原理，请转到示例目录，然后查看bag_example.m和tf_example.m 保证结构中的字段与消息定义中的字段顺序相同。 还有一些实用程序可用于将消息从结构转换为矩阵。 注意：在之前，袋子不存储消息定义。 因

# 基于Qt框架的ROS机器人监控GUI ## 项目简介 本项目是一个基于Qt框架的ROS机器人监控GUI，主要用于控制机器人并显示相关信息。它提供了一个图形用户界面，通过该界面，用户可以查看机器人的状态、发送控制指令、显示地图和图像等。该项目通过Qt的GUI库进行开发，并使用了ROS（Robot Operating System）进行机器人控制和状态获取。 ## 项目的主要特性和功能 1. 速度仪表盘实时显示机器人的速度信息。 2. 机器人速度控制通过键盘、鼠标或虚拟摇杆控制机器人的速度。 3. 电量显示实时显示机器人的电池电量。 4. 地图和信息可视化显示支持自绘制地图和librviz显示，实时显示机器人位置、路径规划、激光雷达扫描等信息。 5. 视频显示支持订阅视频话题，实时显示机器人摄像头拍摄的图像。 6. 多窗口管理支持多窗口管理，用户可以方便地切换不同的显示窗口。 7. 工具栏和菜单提供工具栏和菜单，方便用户进行各种操作。

ROS (Robot Operating System) 是一个开源操作系统，专为机器人设备和软件开发而设计。在ROS中，URDF（Unified Robot Description Format）是一种XML格式，用于描述机器人的结构、关节、连杆以及传感器等部件。标题提到的“ros arm机械臂urdf模型”是指使用URDF来构建一个具有手臂功能的机器人模型。 URDF模型通常包括以下几个关键部分： 1. **机器人结构**：URDF文件定义了机器人的各个连杆和关节，通过``和``元素描述。每个连杆代表机器人的一部分，而关节定义了连杆之间的运动关系，如旋转或平移。 2. **连杆和关节属性**：每个连杆有其自身的位置、尺寸和质量属性。``元素包含质量、质心和惯量矩信息。关节则有类型（如revolute或prismatic）、限制（最大和最小角度或距离）以及初始位置。 3. **传感器**：URDF允许通过``标签添加各种传感器模型，如摄像头、激光雷达等，用于获取环境信息。 4. **视觉表示**：为了在可视化工具（如rviz）中展示机器人，URDF可以包含``和``元素，分别定义机器人外观和碰撞形状。`meshes`目录通常包含这些几何模型的STL或OBJ文件。 5. **CMakeLists.txt和package.xml**：这两个文件是ROS工作空间中的标准组件。`CMakeLists.txt`是构建系统的配置文件，指示如何编译和链接项目；`package.xml`描述了ROS包的元数据，包括依赖项、版本信息等。 6. **config**目录：可能包含配置参数文件，如关节的默认值、控制器设置等，通常为YAML格式。 7. **launch**目录：此目录下的`.launch`文件用于启动和配置ROS节点，比如启动仿真、控制界面或者数据记录。 8. **textures**目录：存放机器人模型表面的纹理图像，用于增加视觉效果。 9. **机器翻译**标签：虽然与主题不直接相关，但可能意味着该资源的文档或注释可能是通过机器翻译的，可能存在理解和使用的语言障碍。 总结来说，"ros arm机械臂urdf模型"是ROS环境中用URDF描述的一个机器人臂模型，包含了机器人结构、关节、传感器以及相关的配置和启动文件。开发者可以通过这个模型进行仿真、控制和视觉展示。

ROS机器人仿真功能包是一个包含多个子模块的软件集合，其主要功能可以分为三个主要部分：SLAM环境地图创建、Navigation导航以及物品抓取。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是机器人在未知环境中进行探索时，对自身位置的实时定位和对环境的建图。它能够使机器人在一个完全未知的环境中进行移动，同时绘制出周围环境的地图，并根据地图信息完成路径规划和避障。Navigation导航则是在SLAM的基础上，利用生成的地图来规划机器人在环境中的路径，实现从起点到终点的自主移动。该功能需要考虑机器人的动态特性、环境的动态变化以及避障需求。物品抓取功能则涉及到机器人执行实际操作的能力，通常需要集成视觉、传感和机械臂控制等多个模块，通过精确的位置计算和控制算法实现对物体的识别、定位和抓取。 该功能包的实现离不开一系列的文件，其中包括.gitignore用于指定在使用Git进行版本控制时应当忽略的文件或文件夹，从而避免将不必要的文件加入到版本控制中；LICENSE文件包含了软件的许可协议，说明了用户在使用该软件时享有的权利和需要遵守的规则；README.md文件通常包含了项目的介绍信息、安装方法、使用说明及贡献指南；CMakeLists.txt文件是CMake构建系统使用的一个脚本文件，用于定义项目的编译规则和依赖关系；package.xml文件则是ROS软件包的描述文件，它包含了该软件包的元数据信息；include文件夹通常用于存放头文件；worlds文件夹用于存储Gazebo仿真环境中的世界文件，这些文件定义了仿真环境的布局和对象；media文件夹包含了该软件包所需的图像、音频等多媒体资源；doc文件夹用于存放项目的文档资料；src文件夹包含了软件包的源代码。 在ROS（Robot Operating System）生态系统中，SLAM、Navigation和物品抓取均是核心应用领域，这些功能的实现对于推动机器人技术的发展具有重要意义。ROS提供了大量现成的软件包，可以为开发者提供丰富的机器人功能模块，从而加速机器人的开发过程，并帮助开发者专注于特定问题的解决。

内容概要：本文档由广州慧谷动力科技有限公司提供，旨在介绍ROS机器人操作系统的基础知识。文档首先概述了ROS的概念、架构设计、文件系统及其主要特点，强调了ROS作为一种中间件，提供硬件抽象、底层设备控制、进程间消息传递等功能。接着，文档详细介绍了ROS的系统结构，包括工作空间与功能包的创建、启动ROS例程、通讯机制（如话题通信和服务通信）等。此外，还讲解了ROS命令行工具和相关工具的使用，包括rostopic、rosservice、rosparam、rosbag等，并演示了如何使用RViz进行数据可视化。最后，文档介绍了launch文件的编写方法，通过具体实例展示了如何批量启动多个节点。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对机器人开发感兴趣的初学者和工作1-3年的研发人员。 使用场景及目标：①理解ROS的基本概念、架构设计和文件系统；②掌握创建ROS工作空间和功能包的方法；③学习启动ROS例程、调试和运行代码；④熟悉ROS的通讯机制，包括话题通信和服务通信；⑤掌握ROS命令行工具和相关工具的使用；⑥学会编写launch文件批量启动多个节点。 其他说明：文档提供了丰富的实例和操作步骤，帮助读者更好地理解和实践ROS的各项功能。建议读者在学习过程中结合实际操作，逐步掌握ROS的使用技巧。此外，文档还提及了一些高级应用，如通过RViz进行数据可视化，有助于读者进一步拓展技能。

在当今快速发展的科技领域，机器人技术与自动化控制已经变得越来越普及，它们在工业、科研甚至日常生活中扮演着重要角色。机器人操作系统（ROS）作为机器人技术中的一个重要工具，提供了丰富的软件包和框架，支持研究人员和开发人员进行创新和开发。ROS Noetic 20.04是最新版本的ROS，它针对2020年4月发布，主要面向Ubuntu系统。而MPC-ROS包则是在ROS环境下用于实现模型预测控制（MPC）的软件包。 模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制策略，它能够处理多变量控制问题，并且能够处理输入和输出约束，使系统获得最优性能。在机器人控制领域，MPC能够帮助提高机器人系统的稳定性和响应速度。然而，由于MPC算法本身的复杂性，对于初学者来说，它的学习曲线相对陡峭。因此，需要有详细的教程来帮助理解并应用MPC-ROS包。 本教程的目的就是引导初学者如何在ROS Noetic 20.04环境中成功运行MPC-ROS包。为了减少环境配置的复杂性，教程还提供了配套的安装包，帮助用户省去了配置依赖和解决环境兼容性问题的时间。教程涵盖了从基础环境的安装到MPC-ROS包的配置和运行的完整流程，为用户提供了一个系统性的学习路径。 教程中的安装包“Ipopt_pkg”是MPC-ROS包运行所需的依赖之一。Ipopt（Interior Point OPTimizer）是一个开源的软件包，用于解决大规模非线性优化问题。在MPC中，Ipopt用来求解优化问题，从而生成最优控制律。因此，Ipopt_pkg不仅为MPC-ROS包提供了必要的优化算法支持，还保障了控制系统的计算效率和准确性。 Ros Noetic 20.04跑通mpc-ros包保姆级教程配套安装包的发布，极大地便利了在最新版本的ROS环境下对MPC技术感兴趣的用户。通过本教程和相应的安装包，用户可以更快地掌握MPC-ROS包的使用，从而在机器人和自动化领域进行更为深入的研究和开发。

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内容概要：本文档主要介绍了智慧社区省赛的相关培训资料，涵盖ROS技术的程序题、操作题和综合题，以及涉及视觉技术的任务如图像分类、交通信号灯状态识别、窗户检测、火灾隐患检测等。每部分任务都有详细的实现步骤、评分标准和参考答案。还包括基础知识考试的内容和省赛文件提交的要求。 适合人群：对ROS技术和计算机视觉有一定了解的学生和工程师，尤其是参加智慧社区相关竞赛的团队成员。 使用场景及目标：适用于准备智慧社区省赛的技术培训和个人自学，帮助参赛团队提升技术水平，提高比赛得分。 其他说明：文档提供了大量的实践案例和代码示例，有助于理解和掌握ROS和视觉技术的实际应用。同时，对基础知识的复习也有助于巩固理论基础。