ROS2的学习经验
ROS2广泛应用于工业自动化、服务机器人、源码智能交通、详细医疗保健和农业机器人等领域。教程相较于ROS,工业工业ROS2去除了部分缺点,源码源码搭建手游并被认为是详细未来的趋势。尽管ROS2发展时间不长,教程生态系统尚未完善,工业工业学习资源较少,源码但学习它并推动生态发展是详细明智之举。个人学习经验表明,教程应具备编程语言(C++和Python)、工业工业Ubuntu系统命令使用、源码C++智能指针(如make_ptr和共享指针)、详细命名空间、VSCode使用、多线程编程、数学知识(坐标转换、pnp解算、旋转度RPY、四元素等)、webmin源码CmakeLists.txt语法等基础。
初学者应从视频资源入手学习ROS2基础,推荐赵虚左老师的视频课程,使用鱼香ROS工具进行实践。首先,通过赵虚左老师的视频学习ROS2基础,然后进一步使用鱼香ROS文档深入学习导航2(Navigation2)部分。面对导航2框架资料较少、难以理解的挑战,建议仔细积累并参考官方文档的英文版本与鱼香ROS的翻译文档。遇到文档中错误的代码时,不要怀疑,可以尝试使用AI解决问题。
进阶阶段,学习导航2(Navigation2)框架,特别关注官方文档与鱼香ROS翻译文档的结合使用。理解框架原理后,通过实际项目实践,如使用鱼香ROS的开源项目,让机器人在仿真环境中运行起来。在实践过程中,cyask源码会遇到手动初始化位姿与标点导航的问题,通过代码自动导航可简化流程。使用nav2框架提供的Python API,可以方便地实现决策功能,如使用c++编写可能较为复杂。理解nav2源码,如复制和修改src avigation av2_simple_commander中的代码,或使用nav2_simple_commander\launch文件启动特定节点。
为了构建和导航,需准备机器人模型(urdf)、仿真环境(world)等,放入description功能包中。启动仿真环境后,建图并获取地图信息。在实车或仿真导航中,确保定位准确,避免机器人在接近目标时徘徊。当到达目标距离0.5米时开始计时,若5秒内未到达目标,则取消当前导航并转向下一个目标。理解nav2框架参数的dvwa 源码含义,根据项目需求进行调整。
构建ROS2项目时,需要新建navigation2功能包,管理nav2框架的启动与配置。地图、参数文件(如av2_params.yaml)应放入相应文件夹中,根据需要调整参数,例如使用仿真时间、定位方法和控制器。启动nav2框架后,通过手动初始化位姿进行仿真导航,或结合雷达、IMU等设备数据构建完整tf图,实现机器人导航。精准导航需要长时间的学习和实践,确保定位准确,避免机器人到达目标时的徘徊问题。
ROS2测试源码编译安装cartographer
Cartographer是一个跨平台、传感器配置提供实时同步定位和绘图(SLAM)的系统,具有回环检测优势,资源占用适中。qvideowidget 源码
选择源码编译安装方式,以适应后期项目修改和移植需求。首先,使用Ubuntu虚拟机测试验证。
若国内访问github受限,可选择Gitee上的备份仓库进行下载。尝试多个版本,确认在Ubuntu humble版本下能够成功下载和安装。
在安装过程中,需要下载依赖项。在Ubuntu上,首先安装libabsl-dev、libceres-dev以及liblua5.3-dev等包。对于ceres-solver,需确保CUDA、显卡加速和TBB指令集优化选项已配置。
在开发板上,通过源码编译安装三方依赖。确保所有依赖包均正确安装,包括protobuf版本为v3.4.1分支。
完成所有依赖安装后,开始编译Cartographer源码。首先下载官方数据集,注意ROS2格式的rosbag转换,使用rosbags工具进行转换。
介绍ROSbag格式,ROS1的.rosbag文件为二进制存储格式,而ROS2使用SQLite数据库格式,支持跨平台和扩展性。两种格式转换方法,推荐使用rosbags工具,无需依赖ROS环境。
测试Cartographer时,使用ros2命令启动示例launch文件,输入特定的bag文件名以加载数据集。测试3D数据集时,使用相应的launch文件和bag文件名。
资源占用情况分析将后续进行。
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Vue2剥丝抽茧-响应式系统之set和delete
深入解析 Vue2 源码,理解响应式系统中的 set 和 delete 方法。
首先,数组的set 和 delete 方法并不直接触发组件更新。数组的响应性需要通过数组方法如 push 或 splice 来实现。
若需替换数组元素,可利用 splice 方法间接实现。同时,提供 set 方法供操作,简化数组元素替换流程。
对于对象的 set 方法,Vue2 通过观察对象属性变化触发更新。在 updateComponent 方法中,对象属性未直接参与观察,导致 c 属性非响应式。
通过 set 方法添加响应式属性 c,但 Watcher 未被重新触发。这是因为 c 属性的 Dep 对象在 set 函数中并未收集到相关依赖。解决办法是手动调用 Dep 对象,使 c 属性收集依赖,进而触发 Watcher。
将触发 Watcher 的逻辑整合至 set 函数中,通过修改 Dep 收集所有对象属性的依赖。虽然 a 和 b 属性的依赖被收集,但 c 属性的依赖可能被遗漏。手动执行 Dep 可增加 c 属性收集依赖的机会。
对象的 del 方法则需执行对象的 Dep 来删除属性。由于 Dep 存在于闭包中,无法直接访问,执行对象的 Dep 可实现属性删除的响应式。
综上所述,通过为对象收集依赖,结合 set 和 del 方法,使得数组、对象的修改和删除操作也变为响应式。这不仅增强了 Vue2 的灵活性,也为开发者提供了更为简便的使用体验。
Box2d源码阅读(2):从GJK到CCD
GJK算法在Box2D中的应用
Box2D中的GJK算法整合了Voronoi区域算法与重心坐标原理,旨在计算两个形状之间的最短距离。为了使查询更加通用,Box2D使用了封装的通用输入输出对象,通过b2distanceproxy来传递顶点和形状半径。当需要查询两个形状间的距离时,通过m_buffer进行特殊处理,以适应链状形状。
在GJK算法中,单纯形作为关键数据结构,其定义包含了索引信息以标识顶点来源于两个形状。在封装一层单纯形后,我们开始探索单纯形中的一些辅助函数,如solve2和solve3,这些函数用于更新单纯形的顶点。它们分别负责查找在已形成的线段或三角形上,距离原点直线距离最短的点。通过重心坐标方法计算a1和a2系数,求解p点在w1和w2之间的位置。
在两个形状之间距离求解过程中,函数通过一系列步骤实现。首先,定义了所需的公式和变量,利用p点与线段垂直的性质求解a1和a2系数。通过行列式方法求解方程组,得到p点在w1和w2之间的坐标。类似地,solve3函数也利用公式进行求解。
对于TOI(Time of Impact)的实现,Box2D通过三重for循环驱动来计算两个形状在运动过程中的撞击时间,以及快速运动中在一次tick内互相穿越的情况。首先,使用sweep功能表示形状在指定时间后的location和rotation信息。接着,通过b2SeparationFunction查找两个形状之间的距离。在求解TOI时,函数通过三重循环结合二分法与割线法进行逼近,找到(t1, t2)范围内满足条件的时间。
尽管代码实现和示例存在细微差异,Box2D的GJK算法与TOI实现的核心逻辑保持一致,展示了通过优化查询和计算过程,高效地处理物理引擎中形状间的距离与碰撞检测问题。
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