ROS_Kinetic_02 ROS Kinetic 迁移指南及中文wiki指南(Migration guide)

ROS_Kinetic_02 ROS Kinetic 迁移指南(Migration guide)

对于ROS Kinetic Kame有些功能包已经更新改变,提供关于这些包的迁移注意或教程。主要针对于ROS Jade或Indigo。

原网页地址:http://wiki.ros.org/kinetic/Migration

1. catkin

1.1 find_package依赖性

为功能包查找依赖性生成的CMake配置文件现在为NO_MODULE。

具体内容查看:https://github.com/ros/catkin/pull/782

1.2 不再有CPATH

配置文件不再设置CPATH。

具体内容查看:https://github.com/ros/catkin/pull/783


2. genpy

2.1 整数除法持续时间的语义变化


3. ROS C++

3.1 ros::Duration::sleep()返回值

ros::Duration::sleep()的返回值与ros::Rate::sleep()的问题。

具体参考:https://github.com/ros/roscpp_core/pull/47


4. roslaunch

4.1 表达式更为柔性评价

具体细节参考roslaunch/XML。


5. Gazebo仿真

Gazebo支持ROS Kinetic的官方版本是7.x系列。这里有更多新功能。


6. gennodejs

ROS Kinetic添加了新的Javascript消息生成器。

详情请看:http://wiki.ros.org/gennodejs


7. OpenCV

ROS默认的OpenCV版本是3.1。

详情请看:http://wiki.ros.org/opencv3


8. OctoMap

ROS中OctoMap的发布版本为1.8。主要可能影响你自定义节点和八叉树类。

详情请看:https://github.com/OctoMap/octomap/releases/tag/v1.8.0

 

附加:ROS中文官方教程

非初学者: 如果你已经很熟悉 ROS fuerte(要塞龟)或更早期版本的使用,而只是想使用在groovy(加岛象龟)hydro(渔龟)中开始采用的最新编译构建系统catkin,那你可以深入学习catkin教程。 但是我们仍然建议所有人学完整个“初级”教程以方便理解新增的功能特性。

如果你是Linux初学者:也许先学习一些有关linux命令行工具的快速使用教程会对你很有帮助,这里有篇好教程(英文)。

核心ROS教程

 

初级

 

  1. 安装并配置ROS环境

    本教程详细描述了ROS的安装与环境配置。

  2. ROS文件系统介绍

    本教程介绍ROS文件系统概念,包括命令行工具roscd、rosls和rospack的使用。

  3. 创建ROS程序包

    本教程介绍如何使用roscreate-pkgcatkin创建一个新程序包,并使用rospack查看程序包的依赖关系。

  4. 编译ROS程序包

    本教程介绍ROS程序包的编译方法

  5. 理解 ROS节点

    本教程主要介绍 ROS 图(graph)概念 并讨论roscorerosnode和 rosrun 命令行工具的使用。

  6. 理解ROS话题

    本教程介绍ROS话题(topics)以及如何使用rostopic 和 rxplot 命令行工具。

  7. 理解ROS服务和参数

    本教程介绍了ROS 服务和参数的知识,以及命令行工具rosservice 和 rosparam的使用方法。

  8. 使用 rqt_console 和 roslaunch

    本教程介绍如何使用rqt_consolerqt_logger_level进行调试,以及如何使用roslaunch同时运行多个节点。早期版本中的rqt工具并不完善,因此,如果你使用的是“ROS fuerte”或更早期的版本,请同时参考这个页面学习使用老版本的“rx”工具。

  9. 使用rosed编辑ROS中的文件

    本教程将展示如何使用rosed来简化编辑过程。

  10. 创建ROS消息和ROS服务

    本教程详细介绍如何创建并编译ROS消息和服务,以及rosmsg, rossrv和roscp命令行工具的使用。

  11. 编写简单的消息发布器和订阅器 (C++)

    本教程将介绍如何编写C++的发布器节点和订阅器节点。

  12. 写一个简单的消息发布器和订阅器 (Python)

    本教程将通过Python编写一个发布器节点和订阅器节点。

  13. 测试消息发布器和订阅器

    本教程将测试上一教程所写的消息发布器和订阅器。

  14. 编写简单的Service和Client (C++)

    本教程介绍如何用C++编写Service和Client节点。

  15. 编写简单的Service和Client (Python)

    本教程介绍如何用Python编写Service和Client节点。

  16. 测试简单的Service和Client

    本教程将测试之前所写的Service和Client。

  17. 录制与回放数据

    本教程将教你如何将ROS系统运行过程中的数据录制到一个.bag文件中,然后通过回放数据来重现相似的运行过程。

  18. roswtf入门

    本教程介绍了roswtf工具的基本使用方法。

  19. 探索ROS维基

    本教程介绍了ROS维基(wiki.ros.org)的组织结构以及使用方法。同时讲解了如何才能从ROS维基中找到你需要的信息。

  20. 接下来做什么?

    本教程将讨论获取更多知识的途径,以帮助你更好地使用ROS搭建真实或虚拟机器人。

现在你已经完成了初级教程的学习,请回答这个 问卷来检验一下自己的学习效果。

中级

 

大多数客户端API的使用教程可以在相关程序包(roscpprospyroslisp)中找到。

  1. 手动创建ROS package

    本教程将展示如何手动创建ROS package

  2. 管理系统依赖项

    本教程将展示如何使用rosdep安装系统依赖项.

  3. Roslaunch在大型项目中的使用技巧

    本教程主要介绍roslaunch在大型项目中的使用技巧。重点关注如何构建launch文件使得它能够在不同的情况下重复利用。我们将使用 2dnav_pr2 package作为学习案例。

  4. ROS在多机器人上的使用

    本教程将展示如何在两台机器上使用ROS系统,详述了使用ROS_MASTER_URI来配置多台机器使用同一个master。

  5. 自定义消息

    本教程将展示如何使用ROS Message Description Language来定义你自己的消息类型.

  6. 在python中使用C++类

    本教程阐述一种在python中使用C++类的方法。

  7. 如何编写教程

    (概述:)本教程介绍在编辑ros.org维基时可以用到的模板和宏定义,并附有示例以供参考。

ROS标准

 

外部ROS资源

 

外部教程

 

外部研讨会或课件

 

在机器人上运行ROS

 

其它ROS函数库教程

 

提供ROS接口的函数库教程

 

 

-End-




### ROS Kinetic Calibration Tutorial and Resources For users interested in calibrating sensors or other components within the ROS Kinetic environment, several tutorials and resources are available. The `pluginlib` package provides an abstract framework for creating and using plugins which might be useful when developing custom calibration nodes[^1]. However, specific to calibration tasks, one of the most comprehensive guides comes from the official ROS wiki documentation. The Camera Calibration tool is part of the image_pipeline suite and allows performing camera intrinsic parameter estimation through a graphical user interface. This process involves capturing images containing a known pattern such as a chessboard grid placed at different orientations relative to the camera lens. After collecting enough samples, running the calibration node will compute focal length, principal point position, distortion coefficients among others parameters necessary for undistorting captured frames during operation. Another important aspect covered by these materials includes extrinsic parameters determination between multiple cameras mounted on robots like TurtleBot where accurate alignment ensures better performance especially while navigating environments based upon visual SLAM algorithms. Instructions provided explain not only theoretical concepts behind each step involved but also practical considerations regarding setup preparation before starting actual measurements. Moreover, integrating self-created maps alongside simulation platforms enhances testing capabilities without requiring physical hardware availability all times thus facilitating development cycles significantly according to explanations found elsewhere concerning Stage integration techniques specifically tailored towards mobile bases equipped with laser scanners capable of generating occupancy grids used later inside Gazebo worlds after proper adjustments made via configuration files following guidelines outlined thereupon too[^3]. Lastly, expanding workspaces beyond base installations enables incorporating specialized libraries supporting advanced functionalities required throughout various stages ranging from data acquisition up until post-processing analysis phases thanks largely due contributions coming directly out-of-the-box once extra dependencies get added properly following instructions laid down hereunder about managing releases efficiently so projects benefit fully from community efforts put forth collectively over time ensuring compatibility across diverse setups encountered regularly nowadays within research labs around globe alike[^5]. ```bash roslaunch camera_calibration cameracalibrator.launch \ image:=<your_image_topic> \ camera_name:=<your_camera_name> \ calib_url:=<path_to_your_calib_file> ```
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