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1.PX4从放弃到精通（二）：ubuntu18.04配置px4编译环境及mavros环境
2.PX4 视觉定位设置及多种定位数据获取方法（T265为例）
3.Ubuntu20+ROS+px4 无人机仿真环境——环境搭建
4.arduino如何输出一个数组？如位置坐标（x,源码y）.不是赋值而是输出。
5.PX4固件下载及环境搭建小记（Ubuntu 18.04）
6.Firmament (FMT) 开源飞控系统

PX4从放弃到精通（二）：ubuntu18.04配置px4编译环境及mavros环境

       前言

       在虚拟机上使用Ubuntu系统进行PX4编译环境及mavros环境配置时，源码建议使用纯净系统，源码避免软件依赖冲突。源码已装系统或虚拟机的源码用户可直接进行环境安装，确保网络环境良好，源码armlinux启动源码剖析以降低安装报错概率。源码

       一、源码下载源码

       先替换源至清华源或阿里源。源码执行命令并根据提示安装或更新git。源码如遇下载失败，源码更换源后重新执行。源码确保网络稳定，源码若提示下载问题，源码尝试网络修复后重新执行。源码

       二、安装PX4与gazebo9环境

       完成源码下载后，根据安装说明逐步配置编译环境和gazebo仿真环境。遇到下载失败的错误，多为网络问题，解决后重新执行安装脚本。如遇特定错误，执行对应命令解决。

       三、编译PX4固件

       安装环境后，棋牌源码吾爱通过指定命令编译生成gazebo仿真所需的sdf文件。若需编译飞控代码，重启电脑。遇到编译错误时，根据错误提示执行相应命令解决，如安装缺失的库或依赖。

       四、安装ros和mavros环境

       确保ROS环境正确安装，处理相关错误后，使用推荐方式安装mavros。推荐使用二进制安装，对于Ubuntu.的用户，执行特定命令进行安装。

       四、其他

       安装完成后，在~/.bashrc文件中添加相关配置路径。确保在.bashrc中包含PX4源码路径，以正确启动roslaunch和连接QGC地面站。测试mavros功能，确保系统安装无误。

       五、安装QGC地面站

       通过指定链接下载QGC地面站，执行相应命令后双击打开。若首次打开地面站时出现提示，旋转屏幕 源码执行命令后即可正常启动。

       以上步骤详细介绍了从配置环境到编译PX4固件、安装ros和mavros环境以及安装QGC地面站的全过程，确保用户能够顺利在虚拟机上使用Ubuntu系统进行PX4的开发工作。

PX4 视觉定位设置及多种定位数据获取方法（T为例）

       本文详细介绍了将视觉定位数据传递给PX4飞控的方法，并以T为例演示了视觉定位的相关设置及效果。主要有三种方法：通过向指定的mavros话题发送定位数据；将定位数据发布为tf变换，使px4订阅该tf变换；以及修改px4_config.yaml文件，将listen设置为true。T是四旋翼视觉定位常用的定位方案，然而关于其原理的讲解较少。本文包括详细的视频讲解，总计时长超过分钟。通过本文，读者可以轻松学习如何将T应用在PX4实机上。

       目前已知的将视觉定位数据传递给PX4飞控的方法包括：通过向“/mavros/odometry/out”话题发送T数据；通过向“/mavros/vision_pose/pose”话题发送数据；以及修改px4_config.yaml文件，将listen设置为true，以实现tf变换的订阅。其中，修改px4_config.yaml文件的方法会导致通过topic发送定位数据的两种方法失效，而frame_id和child_frame_id之间的tf变换即为定位数据。对于cartographer而言，通过修改frame_id就可以将cartgrapher发布的tf定位数据传输给PX4飞控。

       在使用EKF2进行融合定位时，bootstrap日历源码需要设置相关的参数。常用的参数包括EKF2_AID_MASK的数值设置，以及EKF2_EV_DELAY参数的设置，后者对高度估计和转向的影响尤为重要（当前为作者的个人猜测）。参数设置完成后，系统需要重启才能生效。

       在使用Realsense驱动时，可能遇到的疑难杂症包括：AGX Orin配置时的问题，T插着开机需要插拔，电脑无法检测T，以及Dxx相机深度点云频率低等。关于Realsense驱动的安装步骤，以Ubuntu.为例，通常有两种方式：源码安装或二进制包安装。在具体的系统环境下，读者应根据实际情况选择合适的安装方式。

Ubuntu+ROS+px4 无人机仿真环境——环境搭建

       Ubuntu+ROS+px4 无人机仿真环境搭建教程

       本文旨在引导你搭建一个高效验证无人机轨迹规划和控制算法的仿真环境，我们将逐步构建基础环境并验证算法效果。首先，让我们来了解环境搭建的三个关键步骤。

       环境搭建步骤

1. 安装ROS Noetic: Ubuntu .对应的ROS版本为Noetic，建议在安装前设置终端代理以避免网络问题。以下是简要步骤：

       换源并更新源

       设置ROS源和密钥

       安装curl（如需）

       选择安装全功能包ros-noetic-desktop-full

       设置环境变量和rosdep

       进行简单测试

2. PX4环境安装: 包括下载编译px4源码、安装mavros和qground。glibc 2.24源码参考详细的安装教程，注意px4和相关软件的安装路径。

3. 显卡驱动: 如果Gazebo运行卡顿，可能是缺少显卡驱动，参考相关链接进行安装。可能需要在恢复模式下进行驱动管理。

       以上步骤完成后，你将拥有一个适合验证无人机控制算法的仿真环境。后续文章将深入探讨轨迹规划和控制算法的实现与测试。祝你搭建顺利！

arduino如何输出一个数组？如位置坐标（x,y）.不是赋值而是输出。

       可以试一下把println(x,y);改成：

       print("("); print(x); print(","); print(y); println(")");

       把数组拆分输出

PX4固件下载及环境搭建小记（Ubuntu .）

       在尝试PX4与ROS集成时，我遇到的困难远超预期。起初，Ros的安装过程已足够复杂，但PX4的环境配置似乎更添挑战。经过一番尝试，我终于解决了无法在Gazebo界面或终端上观察到任何反应，以及mavros和px4没有连接的问题。最终，我将问题归结于PX4固件的问题，并分享了固件重装与环境搭建的步骤。

       为帮助其他遇到同样困扰的开发者，我提供了一个百度网盘资源包，其中包含了预先配置好的Ubuntu.+PX4环境虚拟机和Clash配置文件。使用的是Vmware虚拟机，提取码为jr3n。此包旨在简化PX4与ROS集成的准备工作。

       为了快速完成PX4环境搭建，我整理了一份详细的教程，预计大约分钟即可完成。此教程涵盖了PX4固件的安装、mavros配置以及offboard测试等内容。你可以从以下链接获取教程：[链接]，提取码为jr3n。

       在深入探讨PX4固件安装时，我会分享两种方法：直接使用他人提供的PX4源代码压缩包，以及先克隆PX4文件、更换源后再克隆子项目。我采用了前者，从另一个开发者分享的资源中获取源代码，避免了自行下载过程中可能遇到的繁琐与问题。你可以从以下链接获取源代码：[链接]，提取码为Poao。源代码文件大小为.MB，考虑到文件体积较大，暂时只能在百度网盘中提供。

       在安装PX4固件的进程中，可能会遇到git clone命令执行失败的问题，例如“fatal: unable to access xxx”。为了解决此类问题，我总结了两种解决方案：使用他人提供的已克隆好的PX4源代码或先克隆源代码、更换源后再克隆子项目。选择后者可能更有助于获取最新且兼容的固件版本。

       安装PX4固件的最终步骤是运行bash脚本。在执行过程中，可能会遇到大量报错，但只要按照错误提示安装相应的依赖包，问题通常能够得到解决。例如，对于matplotlib的安装问题，可以使用pip3代替pip进行安装。在安装过程中，可能会遇到“arm-none-eabi-gcc”的下载速度异常缓慢的问题。为解决此问题，我尝试单独下载安装包并自行安装，确保后续bash脚本执行的流畅性。

       完成bash脚本的执行后，可能会出现“Relogin or reboot computer before attempting to build NuttX targets”的提示，无需理会。重启电脑后，PX4固件安装过程通常会更加顺利。通过jMAVSim模拟器测试，可以验证PX4固件是否正确安装。

       在将PX4与ROS整合的过程中，MAVROS的配置至关重要。我将分享有关卸载与重新安装MAVROS的方法，并提供了一个通过git命令从ROS官方仓库下载mavros源代码的替代方案，从而简化了安装流程。你可以从以下链接获取mavros源代码：[链接]，提取码为jr3n。

Firmament (FMT) 开源飞控系统

       Firmament (FMT)是一款基于模型设计（Model Based Design, MBD）的开源飞控系统，旨在为无人机、车、船、机器人等提供高效、灵活的无人控制系统。FMT结合了当前先进的基于模型设计和3D仿真技术，致力于打造下一代开源自驾仪系统。

       FMT项目主要由三部分构成：嵌入式软件、建模与仿真的软件开发平台，以及独特的软件架构。与市场上成熟的开源飞控系统，如PX4/APM相比，FMT虽然起步较晚，但其整体软件框架清晰、功能强大。它以更精简的代码量、更高的运行效率和更低的内存使用率，为用户提供更灵活、高效的开发体验。

       基于模型设计方法在汽车、航空航天、电力能源等领域的广泛应用，FMT旨在推动这一方法在飞控系统开发中的应用。基于MBD平台，如Simulink，开发人员可以图形化搭建算法模型，专注于算法实现，通过仿真环境高效调试和优化算法，降低开发过程中的错误，提升效率。FMT支持与传统编码方式相结合，保持代码精简、高效的原则，未来将提供更多的选择。

       FMT的仿真调试功能强大，结合基于模型开发实现了多种仿真模式，包括模型在环仿真（MIL）、软件在环仿真（SIL）、硬件在环仿真（HIL）、纯硬件仿真（SIH）和开环仿真（Open-loop Simulation）。开环仿真提供了类似“黑匣子”的功能，记录模型输入数据，生成日志和参数模块，使得用户可以实时记录数据，进行开环仿真，与实际运行结果几乎一致，便于问题定位和算法优化。

       FMT支持丰富的日志数据记录和J-Link单步调试，方便进行嵌入式软件的调试。此外，FMT项目源码、文档和公开课等资源丰富，欢迎感兴趣的同学参与项目开发和交流。