ros-web-app 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn serve 编译并最小化生产 yarn build 整理和修复文件 yarn lint 自定义配置 请参阅。

根据提供的文件内容，用户手册主要涵盖了ROS机器人小强的使用方法和相关技术说明。手册内容广泛，涵盖了网络设置、产品组装、状态检查、远程遥控、视频传输、软件结构以及ROS入门等多个方面。为了详细说明手册中提到的知识点，下面将按目录顺序进行展开。 ### 一、开始使用 **1. 设置网络** - 手册中提到，首次使用小强机器人时，需要设置网络，包括连接小强的主机到电脑显示器，设置WiFi网络连接，推荐使用静态IP，以便于稳定连接。 **2. 产品组装** - 产品组装涉及将电池安放在主机前方，连接底盘电源线，安装WiFi天线和摄像头等步骤。此外，还需确保底层USB连接模块与主机的USB接口连接。 **3. 状态检查** - 组装完成后，通过打开小强主机开关并检查蓝色灯是否亮起，确认电源数据显示是否正常，来完成状态检查。 **4. 远程遥控** - 远程遥控部分可能涉及到使用遥控器或计算机软件来操控机器人的移动和操作。 **5. 视频传输** - 视频传输可能涉及到机器人摄像头捕获的图像如何传输到控制端并显示。 **6. 软件整体结构和说明** - 这部分将介绍小强机器人的软件架构，以及如何使用相关软件和插件。 **7. ROS入门手册** - 对于不熟悉ROS系统的用户，手册将提供入门指南，介绍如何安装和配置ROS环境。 ### 二、小强ROS机器人教程 教程(1)___基础操作介绍 - 包括配置小强网络、本地遥控端配置和配置本地ubuntu系统等基础操作。 教程(2)___蓝鲸智能开源软件仓库的使用和ROS开机启动任务的配置 - 讲述如何使用蓝鲸智能提供的开源软件仓库以及如何设置ROS环境开机自动运行特定任务。 教程(3)___在rviz中显示小强机器人模型 - 展示如何在rviz（ROS的三维可视化工具）中加载和显示小强机器人的模型。 教程(4)___惯性导航自主移动测试 - 介绍如何进行小强机器人的惯性导航自主移动测试，以验证其移动功能。 教程(5)___小强遥控图传app安卓版和教程(6)___小强遥控图传windows客户端 - 提供小强遥控图传app在安卓和windows客户端上的使用教程。 教程(7)___使用ps3手柄控制小强 - 说明如何使用ps3手柄作为遥控器来控制小强机器人的行动。 教程(8)___kinect1代ROS驱动测试与安装 - 指导用户如何测试和安装kinect第一代的ROS驱动。 教程(9)___使用rostopic控制kinect的俯仰角度 - 展示如何通过rostopic（ROS的消息发布/订阅系统）来控制kinect摄像头的俯仰角度。 教程(10)___使用kinect进行自主移动避障 - 教授如何利用kinect传感器实现机器人在移动过程中的避障。 教程(11)___kinect跟随包turtlebot_follower - 引入turtlebot_follower包，该软件包可以利用kinect进行跟随任务。 教程(12)___ROS显示kinect2代的点云 - 介绍如何在ROS中显示kinect二代传感器获取的点云数据。 教程(13)___rplidar二代激光雷达的使用暨利用udev给小车增加串口设备 - 介绍rplidar二代激光雷达的使用，并说明如何使用udev工具在机器人上增加串口设备。 教程(14)___在gmapping下使用激光雷达rplidara2进行建图 - 提供使用激光雷达在gmapping（SLAM算法包）下进行地图构建的方法。 教程(15)___AMCL导航测试 - 讲解如何进行自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法的导航测试。 教程(16)___大范围激光雷达slam与实时回路闭合测试 - 提供如何进行大范围地图构建和实时回路闭合测试的SLAM方法。 教程(17)___利用ORB_SLAM2建立环境三维模型 - 教授如何利用ORB_SLAM2算法建立三维环境模型。 教程(18)___利用DSO_SLAM建立环境三维模型 - 引导用户使用DSO_SLAM算法来建立三维环境模型。 教程(19)___NLlinepatrol_planner的简单使用 - 提供一个路径规划器NLlinepatrol_planner的使用方法。 教程(20)___获取小车视觉里程计并在rviz中显示小车轨迹 - 讲述如何获得小车的视觉里程计数据，并在rviz中显示轨迹。 教程(21)___获取usb摄像头30fps的1080p图像流及120fps的VGA分辨率图像流 - 介绍如何配置USB摄像头获取不同帧率和分辨率的图像流。 教程(22)___操作6自由度机械臂 - 提供6自由度机械臂的操作方法。 教程(23)___ROS入门手册 - 针对ROS新手提供的入门手册。 ### 三、维护 - 维护章节涉及了充电、车轮维护、固件更新升级、IMU校准等内容。 ### 四、Ubuntu设置静态IP - 介绍如何在Ubuntu系统中设置静态IP地址，以便于稳定的网络连接。 ### 五、视觉导航路径编辑器使用教程 - 介绍视觉导航路径编辑器的使用方法。 ### 六、小强的远程协助功能 - 说明小强机器人是如何实现远程协助功能的。 ### 七、小强ROS机器人障碍物识别演示 - 展示机器人在进行障碍物识别的过程和结果。 ### 八、视觉导航在履带车中的运用 - 讲解视觉导航技术在履带车型机器人中的应用。 ### 九、Google激光雷达slam算法Cartographer的安装及bag包demo测试 - 提供Google Cartographer SLAM算法的安装指南和使用bag包进行演示测试的方法。 ### 十、原装和国产ps3手柄ros驱动程序 - 介绍原装与国产ps3手柄的ROS驱动程序安装与使用。 ### 十一、升级软件包以支持小强图传遥控app - 说明如何升级软件包来支持小强图传遥控app的使用。 ### 十二、附件 - 包括小车系统框架图、电气布线图以及小强电脑与stm32底层通讯协议的介绍。 综合来看，用户手册详细介绍了小强ROS机器人的安装、配置、操作、维护以及故障处理等操作步骤，并对ROS系统的相关应用给出了具体案例。手册同时提供了入门指南，帮助用户快速上手并正确使用机器人。此外，对于希望深入了解ROS系统的用户，手册还提供了相关算法和软件包的使用教程，帮助用户进行更高级的机器人编程和操作。

ROS，全称Robot Operating System（机器人操作系统），是一个开源操作系统，专为机器人设备和软件开发而设计。这个"ROS 5.20 121M_IMG_完美版.rar"文件包，显然包含了ROS的一个特定版本——5.20，以及与之相关的组件和工具。在压缩包中，我们可以看到三个文件：physdiskwrite.exe、ros121m.img和说明.txt。 `physdiskwrite.exe`是一个实用程序，通常用于将镜像文件写入物理磁盘。在这个场景下，它可能用于将`ros121m.img`这个镜像文件烧录到SD卡或者USB驱动器上，以便在机器人硬件上运行ROS系统。这个过程对于那些想要在实际硬件上测试或部署ROS的用户来说是至关重要的。 `ros121m.img`则是一个完整的ROS镜像文件，大小为121MB。这个文件包含了ROS 5.20的所有核心组件、库、工具和服务，可能已经预装了一些常用的机器人软件包和配置，因此被称为“完美版”。用户可以通过`physdiskwrite.exe`将这个镜像写入存储设备，然后将其插入到机器人系统的主板，启动后即可使用ROS 5.20系统。 `说明.txt`文件，正如其名，应该包含了关于如何使用这个ROS镜像以及可能包含的任何特定设置或步骤的详细说明。它可能会指导用户如何正确地使用physdiskwrite.exe来烧录镜像，如何配置网络和硬件接口，或者提供有关附加软件包和功能的信息。 ROS 5.20版本的特性可能包括了性能优化、新的API、增强的硬件支持、更新的软件包以及对先前版本的错误修复。对于开发者来说，它提供了编写、测试和部署机器人应用程序的平台。ROS具有模块化架构，使得开发者可以方便地重用代码，并且通过ROS的通信机制（如Topic、Service和Action）实现不同组件之间的交互。 这个ROS 5.20 121M_IMG_完美版压缩包提供了一个完整且优化的ROS环境，适合进行机器人开发和实验。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以通过这个版本快速进入ROS的世界，进行各种机器人应用的开发和调试。

ROS(RouterOS)是由MikroTik公司开发的一款强大的路由器操作系统，它提供了一套全面的命令行接口(CLI)和图形用户界面(GUI)来管理网络设备。"ROS脚本生成器mikrotik，支持5.X 6.X版本"是专为ROS系统设计的一个工具，用于自动化创建和管理ROS配置脚本，尤其适用于处理多台设备的批量配置或标准化工作流。 该工具的主要功能可能包括： 1. **脚本自动生成**：它能够根据用户的设定，自动生成符合ROS语法的配置脚本，避免手动编写时可能出现的错误。 2. **版本兼容性**：支持ROS的5.x和6.x两个主要版本，这意味着无论你的设备运行哪个版本的ROS，这个脚本生成器都能提供支持。 3. **模板化配置**：可能包含预设的配置模板，用户可以根据需要选择或定制，快速生成常见的网络配置，如静态路由、访问控制列表、接口设置等。 4. **批量操作**：对于有多台设备的网络环境，脚本生成器可以一次性生成适用于所有设备的脚本，大大提高了工作效率。 5. **错误检查**：在生成脚本前，可能有内置的语法检查功能，确保生成的脚本符合ROS的语法规则，减少因配置错误导致的问题。 6. **更新与维护**：版本号Ver2.11表明这是一个经过多次迭代和优化的版本，意味着它可能包含了一些修复和改进，提高了稳定性和用户体验。 使用ROS脚本生成器时，用户可能需要了解以下关键概念： - **命令行接口(CLI)**：ROS的核心管理方式，通过命令行输入指令进行网络设备配置。 - **脚本语言**：ROS使用自己的脚本语言，类似于shell脚本，用于编写复杂的配置任务。 - **配置文件**：ROS的配置存储在文本文件中，可以通过脚本生成器生成这些文件，然后上传到路由器上执行。 - **宏**：ROS中的宏功能允许用户定义可重用的命令序列，提高效率。 - **热备份(HotSwap)**：ROS支持热备份，即在不中断网络服务的情况下切换到备用路由器。 在实际使用过程中，用户需要对ROS的基本命令和网络配置有深入理解，以便正确地设置脚本生成器的参数。同时，了解如何导入和执行生成的脚本也是必要的，这通常通过ROS的`/system script import`命令完成。 ROS脚本生成器mikrotik是一个高效且实用的工具，对于网络管理员来说，它可以简化ROS设备的配置流程，提升工作效率，尤其在处理大量设备时显得尤为宝贵。通过持续学习和熟练使用，用户可以更有效地管理和维护基于ROS的网络环境。

ROS，全称Robot Operating System（机器人操作系统），是一个开源操作系统，专为机器人设备和系统的开发、交互和管理设计。它提供了一套完整的框架，包括中间件、库和工具，使得开发者可以方便地创建复杂的机器人应用程序。ROS 2是ROS的一个重大升级版本，引入了更好的消息传递机制、实时性能和跨平台兼容性。 "ROS智能流控脚本生成器 2.1" 是一个专为ROS系统设计的工具，其主要目的是简化网络维护大师在配置和管理ROS路由器时的流量控制任务。该工具支持ROS的不同版本，包括2.X、3.X、4.X、5.X以及6.X，这表明它具有广泛的兼容性，能够适应各种环境和需求。 流量控制在ROS中是非常重要的，它允许管理员有效地管理网络带宽，优化数据传输，防止拥塞，并确保关键服务的优先级。智能流控脚本生成器通过自动化脚本的创建，降低了手动配置的复杂性和出错的可能性。用户只需输入特定的参数和规则，生成器就能自动生成相应的流控脚本，极大地提高了工作效率。 此工具可能包含以下功能： 1. **用户友好的界面**：提供直观的图形用户界面，使得非专业编程背景的网维人员也能轻松操作。 2. **版本兼容**：能适应不同版本的ROS，适应不同类型的路由器和网络环境。 3. **流控策略定制**：支持设置不同级别的带宽限制、优先级和QoS（Quality of Service）策略。 4. **脚本自动生成**：根据用户输入的条件，自动生成符合ROS语法的流控脚本。 5. **错误检查**：在生成脚本前进行合法性检查，避免因配置错误导致的问题。 6. **脚本导入与导出**：方便用户保存和共享已配置的流控脚本。 7. **教程与文档**：提供详细的使用指南和教程，帮助用户快速上手。 通过这个工具，网络维护大师可以更高效地管理和优化网络流量，提升网络服务质量。对于那些需要处理大量流控规则的场景，如企业网络、数据中心或大型公共场所的网络管理，这个脚本生成器的价值尤为突出。 "ROS智能流控脚本生成器 2.1" 是一个强大且实用的工具，能够为ROS网络环境的流量控制带来便利和效率。其广泛的支持版本和自动化脚本生成能力，使得它成为ROS管理员的理想选择。

# 基于ROS和Gazebo的全向轮机器人模拟 ## 项目简介 这是一个基于ROS（机器人操作系统）和Gazebo的机器人模拟项目，主要目标是模拟全向轮机器人在不同环境下的运动表现。该项目可用于机器人运动规划、测试和控制等任务，有助于加快机器人开发进程，降低实际测试成本。 ## 项目的主要特性和功能 1. 全向轮机器人建模通过SolidWorks等建模软件创建全向轮机器人模型，并将其导入到ROS环境中。 2. 机器人模拟在Gazebo仿真环境中，模拟全向轮机器人在不同环境下的运动，包括平坦地面、坡道、楼梯等。 3. 控制器配置配置机器人的控制器参数，包括关节速度控制器、路径规划器等，以实现机器人的精确运动控制。 4. 传感器模拟模拟机器人的各种传感器，如距离传感器、角度传感器等，以实现对机器人环境的感知。 5. 数据可视化通过ROS的rviz工具，实时显示机器人的运动状态、环境感知等信息，方便开发者进行调试和分析。 ## 安装和使用步骤

在机器人技术领域，控制器局域网络（CAN）总线是一种有效的通信方式，它广泛应用于车辆电子系统中的微控制器和设备之间。CAN分析仪是一种专门用于检测和分析CAN总线数据的工具。本资料涉及的是Linux版的can分析仪，由创芯科技研发，它能够通过机器人操作系统（ROS）来控制机器人底盘的电机运动。ROS是一种灵活的框架，专为机器人应用设计，具有强大的硬件抽象、底层设备控制、常用功能实现以及消息传递和包管理。 本套资料包含了控制机器人底盘电机运动的详细资料以及相关的源代码，涉及的编程语言主要是C++。C++因其性能优秀和对硬件操作的强大能力，在机器人控制软件开发中占据了重要的地位。通过这套资料和源码的学习，开发者可以了解到如何使用CAN分析仪在Linux环境下，通过ROS来实现对机器人底盘电机的精确控制。 这份资料的亮点在于将CAN分析仪的应用、ROS的使用以及C++编程结合起来，为机器人开发者提供了一套完整的解决方案。无论是新手还是有经验的工程师，都可以从这份资料中获益，了解如何在Linux环境下利用ROS实现机器人底盘电机的控制。而且，通过分析源代码，开发者能够深入理解底层的控制逻辑和通信机制。 在实际应用中，机器人底盘电机的控制需要精确和实时的响应。利用CAN总线进行通信，可以确保数据传输的高效性和可靠性。同时，ROS提供的各种工具和算法库可以帮助开发者更好地实现复杂的任务，比如路径规划、避障和动态导航等。而源代码的开放则为开发者提供了定制和优化的可能性，使其能够根据具体的硬件和应用场景进行调整。 本套资料不仅是一份实用的参考资料，更是一份深入的机器人控制实践教程。它将CAN分析仪、ROS和C++编程相结合，为机器人底盘电机控制的实现提供了一站式的解决方案。通过研究和应用这份资料，开发者将能更加深入地掌握机器人开发的核心技术。

内容概要：本文档是关于ROS 2机械臂控制实战开发的教程，适用于ROS 2 Humble版本和Ubuntu 20.04操作系统。文档采用项目驱动的方式，通过控制仿真机械臂完成抓取任务，使读者快速掌握ROS 2开发的核心技能。首先介绍了环境搭建的详细步骤，包括设置ROS 2仓库、安装ROS 2 Humble及相关依赖、初始化环境等。接着，文档详细描述了项目的实战部分，如创建机械臂描述包、编写URDF/Xacro模型、创建控制配置文件等。核心代码实现部分展示了机械臂运动节点的编写，包括控制器管理器、关节状态广播器和关节位置控制器的配置，以及Python编写的控制节点实现。此外，文档还涵盖了启动与调试的方法，列出了关键学习方向，如MoveIt 2深度集成、硬件接口开发、感知融合等，并提供了进阶项目和核心参考资料。最后，文档提供了故障排除技巧，帮助解决常见的控制器加载失败、URDF模型错误等问题。 适合人群：对机器人技术感兴趣，有一定Linux和编程基础的研发人员，特别是希望深入学习ROS 2机械臂控制的工程师或研究人员。 使用场景及目标：①掌握ROS 2环境搭建和机械臂控制的基本流程；②通过实际项目操作，理解机械臂抓取任务的实现过程；③学习如何使用MoveIt 2进行运动规划、碰撞检测和抓取生成；④掌握硬件接口开发和感知融合技术的应用；⑤能够独立完成简单的机械臂控制项目并进行调试。 阅读建议：此教程内容详实，涵盖从环境搭建到项目实战的完整过程，建议读者按照文档步骤逐步实践，并结合提供的参考资料进行深入学习。遇到问题时，可以参考故障排除技巧部分或查阅官方文档和社区资源。

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。