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ROS入门21讲(2)
四、创建工作空间与功能包 1、工作空间 工作空间(workspace)：是一个存放工程开发相关文件的文件夹（相当于在IDE中创建的工程文件）。 包含： src:代码空间(Source Space),放置功能包的源码 build：编译空间(Build Space)，编译过程中生成的一些中间文件，一般用不到 devel:开二、ROS的通信机制---话题
ROS 中的基本通信机制主要有如下三种实现策略: 话题通信(发布订阅模式) 服务通信(请求响应模式) 参数服务器(参数共享模式) 1、话题通信：发布订阅模式 一个节点发布消息到话题，另一个节点从话题订阅消息 publisher：发布 subscriber：订阅 话题用于：不断更新的数据传输场景 例如：雷实际的机械臂控制（8）使用find_object3D和Kinect2实现目标跟踪(基于python)
话不多说了 在很多大佬的博客，主要是古月居的一些博客中，他们都介绍了使用find_object2D这个包是识别目标的位姿。但是如何将目标的位置和姿态发送给机械臂，他们都没有提及。这让我很尴尬呀，没人带入门，很生气，所以停止研究机械臂的控制，然后去继续告视觉部分，一不小心发了个定刊T-PAROS_Python编程 之 案例代码核心解析
ROS_Python编程 之 案例代码核心解析 通过Handsfree mini机器人平台配套的中级教程，我对ros_python编程实现 传感器数据读取、运动控制、自主导航 的知识做以下归纳： 文章目录 ROS_Python编程 之 案例代码核心解析1. 传感器数据读取1.1 获取机器人底层硬件基本信息并打印1.2科研向(仿真验证) ROS 学习笔记三：时间相关API
获取或是设置时刻: now_t = rospy.Time.now() # 获取当前时刻 t= rospy.Time(1234) # 自定义时刻: 1234s 或者使用 t= rospy.Time.from_sec(1234) rospy.loginfo("时刻:%.2f, %.2f",t.to_sec(),now_t.to_sec()) 持续时间: du = rospy.Duration(5) # 设置一个时间区间(间科研向(仿真验证) ROS 学习笔记二 C：ROS 通信机制 —— 参数服务器
ROS 通信机制 ROS是进程（也称为 Nodes）的分布式框架。 这些进程甚至还可分布于不同主机协同工作，所以结点之间如何通信非常重要！ 基本通信机制三：参数服务器(参数共享模式) 以共享的方式实现不同节点之间数据交互的通信模式(基于RPC协议)。 ROS Master 作为一个公共容器保存参数，TaPython_mavros_manual_contoller
利用python完成mavros与PX4的通信工程，同时也完成了对应的PX4中对应消息代码的调试查看。 from __future__ import print_function import rospy from mavros_msgs.msg import AttitudeTarget, State, ManualControl, OverrideRCIn from geometry_msgs.msg import PoseStampe发布这publisher编成实现
简介 通过编程控制海龟移动，编写Publisher模块 创建功能包 catkin_create_pkg learning_topic roscpp rospy std_msgs geometry_msgs turtlesim c++代码编写 c++ #include <ros/ros.h> #include <geometry_msgs/Twist.h> int main(int avgc, char** argv) { //ros节点初【ROS学习】使用python编写简单的节点
mkdir -p ros_ws/src cd ros_ws catkin_make cd src catkin_create_pkg beginner_tutorials rospy cd .. catkin_make source devel/setup.bash roscd beginner_tutorials cd src gedit hello.py #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import String if _单线激光雷达（Lidar）学习四：使用雷达进行目标跟随（二）
单线激光雷达（Lidar）学习四：使用雷达进行目标跟随（二） 前言： 结合上一篇内容，我使用gibhub的例程转移到了自己的雷达机器上，发现了一个问题，那便是在使用不同品牌的雷达进行跟随时会出现机器人乱动，达不到跟随的功能的情况,经过对多个不同的品牌的多次测试，我发现rplidar是可以直接使用机器视觉处理
一、ROS+OpenCV图像处理 OpenCV是跨平台的的开源计算机视觉库。ROS中使用OpenCV时，需要注意图像数据的转换。cv_bridge_test.py脚本文件可以实现该转换功能，文件内容如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import rospy import cv2 from cv_bridge import CvBridge,ROS通信机制（一）--话题通信
话题通信 话题通信是基于发布订阅模式的，即一个节点发布消息，另一个节点订阅该消息。 流程：编写发布方实现–编写订阅方实现–（用python实现时，为python文件编写可执行权限）–编写配置文件–编译执行 要求：编写发布订阅实现，要求发布以10Hz（每秒10次）的频率发布文本，订阅方订阅消息并将ROS基础(二)：ros通讯之服务(service)机制
ROS基础(一)：ROS通讯之话题(topic)通讯 目录 一、概念二、实例1. 小乌龟例程中的service2. 自定义service3. 创建服务器节点与客户端节点(c++)server节点编写client节点编写运行结果 4. 创建服务器节点与客户端节点(python)server节点编写client节点编写运行结果 三、总结ROS
目录 一、基础语言二、开发工具三、基本概念四、ROS基础知识4.1 小海龟例子4.2 常用的命令行工具4.2.1 话题相关命令4.2.2 服务相关命令4.2.3 话题记录 4.3 创建工作空间与功能包4.4 发布者Publisher的编程实现4.5 订阅者Subscriber的编程实现4.6 话题消息的定义与使用4.7tf 监听自己的坐标按官方例子一直不行不问题
问题： tf 监听自己的坐标按官方例子一直不行不问题 解决方法 ： 示例： #!/usr/bin/env python # Software License Agreement (BSD License) # # Copyright (c) 2008, Willow Garage, Inc. # All rights reserved. # # Redistribution and use in source and binary forms, with or9 ROS amcl（导航与定位）
博客转自：https://blog.csdn.net/hcx25909/article/details/12110959 在理解了move_base的基础上，我们开始机器人的定位与导航。gmaping包是用来生成地图的，需要使用实际的机器人获取激光或者深度数据，所以我们先在已有的地图上进行导航与定位的仿真。 amcl是移动机器人二维环境下的ROS机器人操作系统：从入门到放弃（八）rospy
rospy与roscpp rospy包含的功能与roscpp相似，都有关于node、topic、service、param、time相关的操作。但同时rospy和roscpp也有一些区别： （1）rospy没有一个NodeHandle，像创建publisher、subscriber等操作都被直接封装成了rospy中的函数或类，调用起来简单直观。 （2）rospy一些接口的命rospy 让机器人绕圈、矩形行走（碰到障碍物停止）
绕圆圈行走 #!/usr/bin/env python import rospyfrom geometry_msgs.msg import Twistfrom math import pi def publisher(): pub = rospy.Publisher('mobile_base/commands/velocity', Twist) rospy.init_node('Walker', anonymous=True) rate = rospyros平台下python脚本控制机械臂运动
在使用moveit_setup_assistant生成机械臂的配置文件后可以使用roslaunch demo.launch启动demo,在rviz中可以通过拖动机械臂进行运动学正逆解／轨迹规划等仿真运动．而通过python脚本可以更加方便灵活的控制机械臂的运动．代码及运行效果图如下． #!/usr/bin/env python# -*- coding: utros 充电topic
#!/usr/bin/env python#coding=utf-8import rospyfrom std_msgs.msg import Stringi=0def talker(): global i pub = rospy.Publisher('bp_nav_goal',String, queue_size=10) rospy.init_node('talker',anonymous=True) #rate = rospy.Rat