ROS零基础入门:用fishros一键安装轻松搭建开发环境

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向ROS初学者的fishros安装指导工具,包含:1.图文并茂的安装向导 2.常见问题即时解答 3.基础功能验证小乌龟demo 4.下一步学习路线建议 5.社区资源链接集合。要求界面友好,支持中英文,适合完全没有Linux经验的用户。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为一个机器人开发新手,第一次接触ROS时最头疼的就是环境搭建。传统安装方式需要手动配置依赖、解决版本冲突,对Linux不熟悉的小伙伴很容易卡在第一步。最近发现一个超省心的工具——fishros一键安装脚本,今天就来分享我的使用体验。

为什么推荐fishros?

  1. 零配置安装:传统ROS安装要手动添加软件源、处理公钥,而fishros自动完成所有前置操作。
  2. 智能适配系统:无论是Ubuntu 18.04还是20.04,脚本会自动检测系统版本并匹配对应的ROS版本(如Melodic/Noetic)。
  3. 依赖全自动处理:缺少的库、环境变量配置、工具链安装全部一键搞定。

详细安装步骤

  1. 打开终端(Ctrl+Alt+T),输入安装命令,脚本会自动下载并执行。
  2. 根据提示选择安装模式(推荐选择完整安装,包含GUI工具和常用功能包)。
  3. 喝杯咖啡等待10-20分钟(取决于网络速度),期间会自动完成:
  4. 添加ROS官方软件源
  5. 安装核心软件包
  6. 配置bashrc环境变量
  7. 安装完成后终端会显示彩色成功提示,还会贴心地列出常用命令备忘。

验证安装效果

用经典的小乌龟Demo测试环境是否正常:

  1. 启动ROS核心服务
  2. 新终端运行乌龟仿真器
  3. 再开终端用键盘控制乌龟移动 如果能看到乌龟窗口并控制其运动,说明环境已完美就绪!

常见问题锦囊

  • 网络超时:建议更换国内镜像源后再运行脚本
  • 权限报错:在命令前加sudo,或按提示操作
  • 乌龟窗口不显示:检查是否启动了ROS核心服务

进阶学习路径

  1. 先通过rostopic list等命令熟悉基础通信机制
  2. 尝试用Python/C++编写简单节点
  3. 学习Launch文件编写技巧
  4. 最终实现自己的机器人控制程序

资源推荐

  • ROS官方Wiki(有中文翻译)
  • Fishros社区提供的《ROS21讲》教程
  • Github上的开源机器人项目

这次用InsCode(快马)平台记录安装过程时,发现它的实时预览功能特别适合分享技术文档。像ROS这种需要多终端操作的工具,用分步截图+说明的方式呈现,新手跟着做基本不会迷路。

示例图片

如果是开发可视化工具(比如Rviz插件),还能直接用平台的一键部署功能在线演示效果,不用折腾本地环境:

示例图片

对初学者来说,这种开箱即用的体验确实能少走很多弯路。希望这篇笔记能帮你顺利跨过ROS的第一道门槛~

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个面向ROS初学者的fishros安装指导工具,包含:1.图文并茂的安装向导 2.常见问题即时解答 3.基础功能验证小乌龟demo 4.下一步学习路线建议 5.社区资源链接集合。要求界面友好,支持中英文,适合完全没有Linux经验的用户。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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