一.前言 从今天开始跟着小鱼老师学习了机器人运动的入门篇并记录了自己的学习过程，这一部分主要是学习空间坐标系中位姿之间的关系，第一遍学习时还是有点懵逼，但我将学习的内容加入了自己的见解，理解起来可能会相对容易一些，课后有一道练习题，大家记得看一下。好的，话不多说，马上开始！二.ros2学习 前四小节内容可以订阅往期博客。5.空间坐标描述首先，我们要明白无论是在二维空间还是在三维空间，我们想要描述一个物体的位置和姿态第一步就是确定一个参考坐标系，物体的位置和姿态描述我们都是以这个坐标系作为参考的。（注意：不要混淆位置和姿态的概念）参考坐标系，这一点很重要，因为没有绝对的坐标
ChatGPT+ROS：打造智能无人机自主飞行的下一代解决方案【一】将chatgpt集成到ROS中🤖✈️【ROS版本Noetic】本喵将带来系列教程—基于Chatgpt和ROS的自主无人机~大概国内全网唯一教程~小无人机镇楼~目录引言🎉ROS简介🛠️ROS的基本组件🧩为何选用ROS❓ChatGPT概述💡ChatGPT在自主系统中的应用🌐集成ChatGPT到ROS的步骤🚀环境设置与安装⚙️创建ROS节点以运行ChatGPT📦数据交换与通信🔄编码实践🧑💻ROS与ChatGPT的交互示例💬引言🎉欢迎阅读我们的系列文章，在这一系列中，我们将探索如何将ChatGPT集成到机器人操作系统（ROS）中，以
目录0专栏介绍1什么是Dubins曲线？2Dubins曲线原理2.1坐标变换2.2单步运动公式2.3曲线模式3Dubins曲线生成算法4仿真实现4.1ROSC++实现4.2Python实现4.3Matlab实现0专栏介绍🔥附C++/Python/Matlab全套代码🔥课程设计、毕业设计、创新竞赛必备！详细介绍全局规划(图搜索、采样法、智能算法等)；局部规划(DWA、APF等)；曲线优化(贝塞尔曲线、B样条曲线等)。🚀详情：图解自动驾驶中的运动规划(MotionPlanning)，附几十种规划算法1什么是Dubins曲线？Dubins曲线是指由美国数学家LesterDubins在20世纪50年代
使用ros_arduino_bridge控制机器人底盘 搭建了ROS分布式环境后,将ros_arduino_bridge功能包上传至Jetsonnano，就可以在PC端通过键盘控制小车的运动了。实现流程如下：系统准备；下载程序；程序修改；分别启动PC与Jetsonnano端相关节点，并实现运动控制。1系统准备 ros_arduino_bridge是依赖于python-serial功能包的，需要在Jetsonnano端安装该功能包，安装命令:sudoapt-getinstallpython-serial2下载程序 使用git命令从仓库中下载程序。https://gitee.com/xu78
1.解决Ubuntu22.04在桥接模式下网络断开的问题：解决方法：打开终端，依次输入以下命令。sudoserviceNetworkManagerstopsudorm/var/lib/NetworkManager/NetworkManager.statesudoserviceNetworkManagerstart2.解决Ubuntu22.04在桥接模式下可以互ping、网络和防火墙均没有问题的前提下，ssh无法连接硬件且在自主导航方面无法传输topic等问题： 图1Ubuntu20.04版本中rviz2展示图解决方法：请下载Ubuntu20.04，如图1所示，可有效解决问题2。注意：（1）通过
ROS学习笔记文章目录01.ROS学习笔记(一)—Linux安装VScode02.ROS学习笔记(二)—使用VScode开发ROS的Python程序（简例）03.ROS学习笔记(三)—好用的终端Terminator04.ROS学习笔记(四)—使用VScode启动launch文件运行多个节点05.ROS学习笔记(五)—话题发布06.ROS学习笔记(六)—服务通信机制1.参数服务器是什么参数服务器是ROS中用于存储和共享参数的中央存储库。它是一个全局的、分布式的键值存储系统，允许ROS节点在运行时动态地存储、读取和更新参数值。参数服务器可以在多个节点之间共享参数，并且可以通过修改参数的值来实现节点
一.前言 历经半年的学习ros1的过程，我已经做出了一台可以建图导航的ros1智能车，接下来计划用研一下学期的半年学习一下ros2的内容，并将原先的ros智能车上增添一个机械臂，实现手眼配合。 关于ros1从头手搓车的经历，我会在初步学习完成ros2的内容后做一个系统总结。好，话不多说，马上开始！（ps：所学内容大多来自于鱼香ros和赵虚左老师的，相关课程也可以到b站学习）二.ros2学习1.运动学基础 这一部分需要一定的线性代数基础，我这里记录的主要是一些容易忘的和比较重要的，后面具体应用中在详细介绍。2.MiniConda与Jupyter介绍安装
一、打开网页输入www.github.com二、进入github界面三、打开一个终端，输入mkdircatkin_ws1建立一个工作空间四、使用cdcatkin_ws1进入工作空间五、使用mkdirsrc创建一个子目录src就是source，原始资料的意思,指的就是程序源代码这类资源材料，我们的源代码工程需要放到src子目录里面才能正常编译六、使用cdsrc进入该子目录七、使用sudoaptinstallgit安装git八、回到github官网，在搜索栏中输入wpr_simulation九、找到这个点击进入十、点击复制十一、使用gitclone+鼠标右键粘贴刚刚复制的网址，然后回车进行软件包克
文章目录前言1.涉及的核心配置文件与启动文件1.1demo01_gazebo.launch1.2nav06_path.launch1.3nav04_amcl.launch1.4nav05_path.launch1.5move_base_params.yaml1.6dwa_local_planner_params.yaml2.调参时的一些经验与心得2.1DWA算法流程2.2对costmap的参数进行调整2.3前向模拟3.dwa_planner代码详解3.1算法流程3.1.1第一步3.1.2第二步3.1.3第三步3.1.4第四步3.1.5第五步3.1.6第六步3.1.7第七步3.1.8第八步3.1
文章目录一、`./build.sh`编译ORB-SLAM3出现的各种问题1、问题：OpenCV>4.4notfound2、问题：error:‘slots_reference’wasnotdeclaredinthisscope二、ORB-SLAM3效果展示1、编译`./build.sh`成功2、发现源码里没有euroc_examples.sh文件3、测试EuRoC数据集上的效果（2）视频序列：MH_01_easy（3）视频序列：MH_03_medium（3）视频序列：V1_01_easy（4）使用IMU数据时可能出现的问题：（5）单目、双目、单目+IMU、双目+IMU精度对比4、测试TUM-VI
