0. 前言 我们都知道ROS2比ROS1好很多，就比如说： 去中心化master，ROS和ROS2中间件不同之处在于，ROS2取消了master节点。在去中心化后，各个节点之间可以通过DDS的节点相互发现，各个节点都是平等的，且可以1对1、1对n、n对n进行互相通信。 不造通信的轮子，通信直接更换为DDS进行实现。通信采用采用DDS通信，使得ROS2的是实行、可靠性和连续性上都有了增强。
玩机器人嘛，通讯肯定是少不了的。 驱动板之间的数据处理、ROS系统和驱动板之间的通讯、ROS系统与ROS系统之间的通讯，归根结底其实就是三类——硬件与硬件的通讯、硬件与软件的通讯、软件与软件的通讯。 这里我不讲ROS，这里我会将一些通讯方式和ROS的进行对比，来为大家分享我的一些理念问题。 这里我们先来区分一个概念——通讯方式和通讯协议。 通讯方式呢，就是通讯方式！比如什么串口啊、IIC啊、SP
1.首先不插入摄像头，使用lsusb查看usb设备2.插入摄像头，再次使用lsusb查看usb设备，多出来的即为摄像头3.使用如下指令查看接口信息 lsusb -d 05a3:9230 -v | grep "14 Video" 4.如果看到有这些14 video相关的返回项则说明是uvc_camera
基于ros如果可以直接控制舵机的话，如果后面想做项目就会比较容易一些。 目前来说用ros控制舵机一般有两种方式： 一、直接通过舵机驱动板控制舵机。 二、通过向下位机通讯的方式控制舵机。 第一种方式一般适用于有舵机驱动板的情况，比如一些串口舵机和专用的舵机驱动器。 这些一般有固定的协议，根据协议控制，适用于有专用协议或者舵机数量较多的情况。 第二种方式通过下位机通讯，让下位机去控制舵机，需要用下位
一、基本信息 http://www.alubi.cn/lpms-b2/ 安装ros教程 http://wiki.ros.org/lpms_imu https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/ 二、使用方法 在system setting中打开蓝牙，连接IMU。 rosrun rqt_plot rqt_plot & ro
接下来的几篇文章，我将带大家使用PCL的ICP算法搭建出一个最简单的激光里程计，将涉及到PCL，TF，TF2等函数库，不会用不要紧，我将带着大家一步一步地学习。 由于我想搭的第一个激光里程计是通过ICP算法来实现，而ICP算法已经在PCL中实现好了，所以我们首先来看如何在ROS中引入PCL，并进行使用。 1 PCL PCL（Point Cloud Library）作为我们接触的第一个外部库，可见其
0.引言 现在假设你拥有一个四旋翼飞行器,你希望通过控制电机的转速使其到达并悬停在50米的高度,你该怎么做?PID控制或许是一个不错的解决方案[1]. 1.P(Proportional)比例环节:着眼于当下误差 在飞行器的例子中: 当飞行器尚未起飞的时候,误差为50米.我们设计电机的实时转速为误差乘以比例系数 ,其结构图如下: 这看上去可行,最开始的时候,飞行器距离目标高度较远,所以电机以
一、概述 在定位领域的几乎所有多传感器融合系统中，都有IMU存在，而且，IMU是定位系统的主线与核心（对此可能很多人并不同意，但是我仍然坚定地坚持这一观点）。 对于IMU参与的融合系统（无论是基于滤波还是基于优化），它的误差分析就既是核心内容，也是基础内容，是必须要掌握的。如果要简单解释，所谓融合，就是根据观测误差去反推状态误差，而误差分析就是给出观测误差与状态误差之间的关系，让这个“反推”不再是
JPS算法全称为Jump Point Search，也就是跳点算法，可以视为A*算法的一种改进算法，它保留了A*算法的主体框架，区别在于：A*算法是将当前节点的所有未访问邻居节点加入openlist，而JPS则是使用一些方法将有“价值”的节点加入openlist，具体方法就是本文的内容。以下面两图为例，简单说说JPS的改进效果。 两图中深蓝色的点表示在openlist中的节点，淡蓝色表示已经探索过
V-rep中显示激光扫描点 在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件，删除场景中多余的物体只保留静态的地图。然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达，拖入场景中： 打开脚本参数修改器，可以修改雷达扫描范围（默认为270°），是否显示雷达扫描线（true），以及最大
大家好，我是人见人爱，花见花开的小鱼。 今天上午去深圳会展中心看了一个绿色农业博览会，结果都是大爷大妈在买菜，让小鱼想起来有一年和小仙女看展会，展会没看到啥，倒是最后买了好几十块钱的牛肉干。 回归正题，小鱼前几天搞了一下moveit2相关的教程，结果越来越多的小伙伴找上门问问题。 其实问题出在了官方源码上，因为每天都在更新，而且没有经过CI测试的代码，所以改一些依赖之类的、源码相关的很正常。
在建立系统的数学模型后，可以初步分析系统的动态响应、稳定性等特征，当系统响应达不到要求时，就需要对原系统进行控制以实现目标响应。 PID是一种简单但应用极其广泛的基于误差补偿的控制器，PID控制器的输出为： 拉普拉斯变换后得到其传递函数： 其中kp为比例增益，ki为积分增益，kd为微分增益。在Matlab中可以通过前面构建普通传递函数的方法构建，也可以使用专门的函数 C = pid(kp,
1 算法特点 Dijkstra使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。 2 算法的思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略，声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合：T。 初始时，原点s的路径权重被赋为0（dis[s]=0）。若对于顶点s存在能直接到达的边（s，m），则把dis[m]设为w（
笔者比较懒，就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了，喜欢的读者可以关注“混沌无形”，阅读原文（原文提供PDF下载链接） 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/RQrsw6w2ucFU57yVckkCrw 喜欢的话，请关注公众号《混沌无形》哦！ 喜欢的话，请关注公众号《混沌无形》哦！
对给定值的处理：给定的滤波、路径规划、安排过渡过程 PID的给定值可以是跳跃的不连续的，但是反馈量大多是真实的物理过程，是连续光滑的。因此，给定量与反馈量的差值可能是不连续的，突变的，会导致系统的冲击或系统的超调，这些都是我们不愿看到的。对给定值的处理可提升控制器的性能，常用的方法有以下三种： （为描述方便，将给定值假设为位置，对应的一二阶导数分别为速度加速度。） 1 给定的滤波 给定的滤波
随着工厂自动化、智能化发展，AGV小车在制造业领域运用的炉火纯青，它不仅提高了生产物流的自动化程度，还加快了生产效率，降低了人工成本。随着AGV小车的不断发展，AGV衍生出了电磁导航、磁带导航、惯性导航、激光导航、二维码导航等多种导航方式，其中激光导航及二维码导航优势比较明显。 二维码导航属于视觉识别，在铺设、改变路径上也较容易；对声光无干扰，便于控制。而且，无人，这种一听上去就是人工智能的i
1 简介 大部分视觉定位与建图（SLAM）算法假设环境中的物体是静态或者低运动的，对应用环境有严格的限制，这种假设影响了视觉SLAM系统在实际场景中的适用性，当环境中存在动态物体时，例如走动的人，反复开关的门窗等，都会给系统带来错误的观测数据，降低系统的精度和鲁棒性。因此，为了提高系统在动态环境下的性能，需要对动态区域经行检测与处理。 2018年发表在ROBOTICS AND AUTOMAT
前边学习了如何创建广播器，接下来我们来试试如何创建监听器，从而通过代码获取任意两个坐标系之间的关系。 一、编写监听器节点 依然使用之前创建的learning_tf2_py功能包，在其中的learning_tf2_py/learning_tf2_py文件夹中创建如下监听器节点的代码文件turtle_tf2_listener.py，内容如下： import math from geomet
马上十月份左右就开始电赛啦，我之前参加过两届电赛，但是万年省二……今年的电赛应该是参与不了了抽了几天的空，大概五天的时间，写了一点点TI单片机的底层程序，在码云上啦，代码地址 首先去获取资料 官网得到的资料我跟代码一起放到码云上，在tool文件夹下面。 我手上的是一块LaunchPad 评估套件，芯片是tm4c123gh6pm，先上官网找资料。在索引栏直接搜索tm4c123gh6pm，可以找到点进
0. 前言 在使用ROS时候，我们常常感叹ROS的好用，但是在ROS开发方面，从前的我常常会拘泥于教程上的POP的开发方式，这样让我在开发相对大型的机器人程序时就倍感不适。而在19年开始我尝试着在ROS1中使用OOP的形式编程。但是我们知道ROS2和ROS1存在着差异性，所以我们不能直接套用ROS1的编程习惯去实现ROS2的编程。为此本文针对ROS2去给出一套POP和OOP编程以供各位对比。这里也
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