<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Master的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Newton77]]></copyright><item><title><![CDATA[GO2机器人安装Mid-360S]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/166008448</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/166008448</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 21 Sep 2026 12:13:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文记录Mid-360s + Ubuntu 20.04 + ROS 2 Foxy 从硬件连接、网络配置、驱动安装到点云查看的完整流程。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[cv_bridge和openCV不兼容问题（Ubuntu20.04）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/153252053</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/153252053</guid><author>Newton77</author><pubDate>Tue, 14 Oct 2025 10:57:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：NumPy 2.0+与ROS Noetic的cv_bridge出现兼容性问题，需自行编译适配conda环境的cv_bridge。解决步骤包括：1)创建独立工作空间并克隆源码；2)修改CMakeLists.txt强制指定conda的Python路径和依赖库；3)调整编译配置确保使用正确的OpenCV版本；4)通过catkin_make编译并验证。关键点在于手动配置Python环境变量，避免系统默认路径干扰。编译成功后需source工作空间，建议将路径配置写入.bashrc或合并到主工作空间。该方法实现了]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Livox-Mid360驱动安装（ROS1/Ubuntu20.04）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/152256684</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/152256684</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 29 Sep 2025 10:39:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文介绍了Livox MID-360激光雷达的安装与配置流程。主要包括：1）硬件连接，将航插一分三线连接雷达、电脑和电源；2）安装可视化工具Livox Viewer2；3）ROS驱动安装，包括设置静态IP、下载SDK2和ROS驱动，并修改配置文件中的IP参数；4）启动驱动后通过rviz查看点云数据。文中还详细说明了相关配置文件和重要参数的作用，为使用该激光雷达提供了完整指导。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Scout mini 仿真]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151839031</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151839031</guid><author>Newton77</author><pubDate>Thu, 18 Sep 2025 21:51:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：本文详细介绍了在Scout Mini机器人上部署Mid360雷达和D455深度相机的仿真实验过程。主要内容包括：1) Scout Mini仿真环境搭建，包括功能包安装、工作空间初始化及小车验证；2) Mid360雷达驱动安装和仿真库配置，解决编译错误问题；3) 在Scout Mini底盘上集成Mid360雷达模型，涉及Xacro文件编写、launch文件修改和URDF结构调整；4) 解决base_link和link_platform重复定义的关键错误。实验最终实现了Scout Mini机器人与Mid3]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Intel RealSense D455深度相机驱动安装与运行]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151713018</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151713018</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 15 Sep 2025 12:44:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要： 记录Intel RealSense D455深度相机的安装及问题解决过程。首先安装Intel RealSense SDK 2.0，添加官方源并安装依赖库。测试相机连接后，安装realsense-ros驱动时出现CMake报错，提示缺少依赖。通过降级SDK至v2.55.1版本解决，并锁定版本防止自动升级。最后编译ROS工作空间并启动相机节点，成功获取RGB-D数据。过程中参考GitHub issue并验证解决方案有效性。（150字）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[镭神C16在Ubuntu下的连接和驱动安装教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151712397</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/151712397</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 15 Sep 2025 12:30:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubuntu20.04系统下配置LSLiDAR C16激光雷达的简明指南：首先设置有线连接静态IP为192.168.1.102，子网掩码255.255.255.0；创建ROS工作空间并安装驱动；修改lslidar_c16.launch文件中的设备IP为192.168.1.200；通过ping测试连接后，使用roslaunch启动驱动并在rviz中查看点云数据，需将FixedFrame设为laser_link。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu安装Snipaste]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149406497</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149406497</guid><author>Newton77</author><pubDate>Wed, 16 Jul 2025 20:19:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[Ubunbtu安装截图软件Snipaste，若不想一次性运行，则需要安装到系统中。下载。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu20.04安装50系显卡驱动[不黑屏版本]]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149396149</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149396149</guid><author>Newton77</author><pubDate>Wed, 16 Jul 2025 19:16:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[（⚠️ 不要选 Nvidia Proprietary 闭源版，否则容易黑屏！3）把.run文件存到没有中文的文件路径中，这也是很关键一点。（推荐，方便系统内核更新后自动重建驱动）2）下载.run格式的驱动文件。进入BIOS禁用安全模式！重启完成后，打开终端，输入。如我的存放在根目录了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Ubuntu 20.04安装有线网卡驱动RTL8126]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149311955</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/149311955</guid><author>Newton77</author><pubDate>Sun, 13 Jul 2025 17:13:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[摘要：新安装的Ubuntu 20.04系统无法识别有线网络，经排查是因Realtek RTL8126网卡驱动不兼容。解决方法：先用手机热点联网，下载Realtek官方驱动包，通过终端命令编译安装新驱动（需安装build-essential等依赖），禁用原r8169驱动并设置开机自动加载新驱动。最后重启网络服务验证连接，成功解决有线网络识别问题。该方案针对较新的Realtek 5GbE网卡，操作全程无需外接网络即可完成驱动安装。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[安装WSL2+ubuntu20.04教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/145993438</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/145993438</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 03 Mar 2025 17:08:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[在桌面新建一个txt文件，将下面的程序复制进去，之后修改文件后缀名为.bat。1.windows 启用子系统及虚拟化。右键管理员运行即可。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[WSL2默认用户问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/145991021</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/145991021</guid><author>Newton77</author><pubDate>Mon, 03 Mar 2025 16:01:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[wsl启动wsl2后发现默认用户不是一开始创建的用户：这里登录的是root@Mjc用户，而不是我一开始创建的用户，因为我的conda环境都在里面。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows11安装tensorflow2.18.0失败]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144316676</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144316676</guid><author>Newton77</author><pubDate>Sat, 07 Dec 2024 21:01:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天在tensorflow，一直检测不到gpu，网上查了一下，好像Windows平台不再支持 CUDA 构建。于是就在b站看到了一个别的方法，安装tensorflow2.6。4.numpy的版本要特别注意。5.以下的版本也要注意。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习环境配置]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144295821</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144295821</guid><author>Newton77</author><pubDate>Fri, 06 Dec 2024 17:19:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[选择稳定版本，windos平台，conda安装包（conda和pip两种安装方式有什么不一样，还在探索），python语言，cuda版本，最后把命令复制到anaconda prompt运行。退出环境：conda deactivate。2.启动anaconda prompt。4.安装CUDA(gpu 版本)1.官网下载anaconda。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[解决anaconda创建新环境时安装包路径在C盘下的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144294064</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/144294064</guid><author>Newton77</author><pubDate>Fri, 06 Dec 2024 15:59:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[发现每次创建新环境，都会跑去c盘，让c盘容量吃紧。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[高等工程数学——线性方程组迭代法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/143261274</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/143261274</guid><author>Newton77</author><pubDate>Sat, 26 Oct 2024 23:06:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.这题一开始想着非严格对角占优，于是通过换行达到非严格对角占优且为不可约矩阵，但还是没有计算出来，是发散的，还待进一步探索。2.A=D-L-U，矩阵拆分，于是通过计算谱半径，发现是可以收敛的，可以直接计算，不需要换行调整。计算雅可比迭代或者G-S迭代时，系数矩阵不一定要严格对角占优，其实还可以通过谱半径来判别。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ROS理论与实践——日常报错]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136594136</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136594136</guid><author>Newton77</author><pubDate>Sun, 10 Mar 2024 01:29:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[7.2.4路径规划那章，启动launch文件集成就报错，明明安装了navigation功能包，但rospack find navigation 却找不到。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ROS理论与实践日常问题——配置rviz选择坐标时候没有odom这个选项]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136544339</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136544339</guid><author>Newton77</author><pubDate>Thu, 07 Mar 2024 19:59:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[6.5.1使用Arbotix中，启动launch文件控制机器人模型运动中，配置rviz选择坐标时候，原因：python库没有更新到最新版本。没有odom这个选项。解决：执行下列两条命令。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ROS理论与实践——日常遇到的一些问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136493153</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136493153</guid><author>Newton77</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2024 23:37:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[在第六章的6.3.3urdf语法篇章，启动launch文件，urdf文件在rviz中可视化，加入控制关节运动的节点：joint_state_publisher_gui时，控制摄像头模块运动会出现抖动。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ros理论与实践课程——日常报错记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136384561</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/136384561</guid><author>Newton77</author><pubDate>Fri, 01 Mar 2024 01:05:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[小结：跟着赵老师的课程，学习到第四章4.5.2时运行launch文件出现报错，之前的4.4.2也遇到了一模一样的问题，一直没有解决。在网上搜索了相关的问题，符合这个错误的记录只有两条，但解决方法都不行。我想之前跟着学习都没有问题，可能是学习第四章的4.3工作空间覆盖时，包重名导致出了问题，于是把主文件夹下的三个工作空间包demo0x_ws都重新编译了一下，没想到误打误撞把问题解决了。解决：把主文件夹下的三个工作空间包demo0x_ws都重新编译了一下。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C++入门学习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/135684407</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Newton77/article/details/135684407</guid><author>Newton77</author><pubDate>Thu, 18 Jan 2024 21:17:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[注意：在给常量或者变量起名称时，不要用C++的关键字，否则会产生歧义。2.const修饰的变量：const 数据类型 变量名 = 常量值;作用：C++规定给标识符（变量、常量）命名时，有一套自己的规则。1. #define宏常量：#define 常量名 常量值。作用：在代码中加一些说明和解释，增加程序的阅读性。作用：给一段指定的内存空间命名，方便操作这段内存。作用：关键字是c++中预先保留的单词（标识符）（2）多行注释：用/* 描述信息 */（1）单行注释：用// 描述信息。ctrl+k+u选中段解注释。]]></description><category></category></item></channel></rss>