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原创 【运动规划算法项目实战】专栏介绍
本博客专栏将介绍一系列机器人运动规划算法项目实战，以及如何在Gazebo仿真环境下进行实验验证。我们将提供可运行的代码和详细的算法解析，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。通过本专栏的学习，读者将深入了解机器人运动规划算法的原理和实现，以及如何在仿真环境下进行验证和调试。无论是对机器人运动规划算法感兴趣的学生、研究者，还是希望在工业和服务机器人领域应用这些算法的工程师和开发者，都能从本专栏中受益。
2023-05-10 12:58:46
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原创 【运动规划算法项目实战】全覆盖分区算法
全覆盖规划在机器人学领域具有重要意义，其应用场景涵盖了自动农场、扫地机器人、扫描监视无人机等多个领域。该问题的核心目标是使机器人能够从指定起点出发，规划一条避开障碍物、同时路径尽可能短的轨迹，从而实现对特定区域的全面覆盖。在实际应用中，全覆盖规划的成功实现对于提高机器人在各类环境中的工作效率至关重要。这一问题的解决涉及到高效的路径规划和规划区域分解技术。其中，梯形单元分解算法是一种常用分区的技术，过将地图上需要规划的区域进行分区，采用梯形分解的方式，可以更好地应对复杂环境。全覆盖算法规划流程。
2024-02-26 23:42:54
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原创 【运动规划算法项目实战】Artificial Potential Field算法（附ROS C++代码）
在机器人行业中，路径规划是一个关键的任务，它涉及到如何让机器人在复杂的环境中安全而高效地移动。人工势场算法（Artificial Potential Field Algorithm）是一种常用的路径规划方法，它借鉴了物理学中的势能概念，通过模拟力的作用来引导机器人的移动。本文将详细介绍人工势场算法的原理、在路径规划中的应用、算法优缺点以及代码实现。人工势场算法基于两种势场：斥力场和引力场。斥力场使机器人远离障碍物，而引力场将机器人吸引到目标位置。
2023-09-26 19:33:45
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原创 【运动规划算法项目实战】Dynamic Window Approach算法（附ROS C++代码）
在机器人行业中，路径规划是一个关键的任务，它使得机器人能够在复杂的环境中自主导航。动态窗口方法（Dynamic Window Approach，DWA）算法是一种常用的路径规划算法之一，它允许机器人实时地根据环境和自身动力学限制进行路径的生成和评估。本文将详细介绍DWA算法的原理、在机器人路径规划中的应用、算法优缺点以及代码的实现。机器人路径规划中，目标是找到一条安全且高效的路径，使机器人能够从起始点到达目标点。DWA算法通过考虑机器人的动力学限制以及环境中的障碍物，以实现自主导航的能力。
2023-09-26 19:32:56
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原创 【具身智能】RT-2：视觉-语言-动作模型（VLA）
Robotic Transformer 2（RT-2）是由谷歌 DeepMind 新推出的大语言模型，它为人类提供了通过纯语言命令来优化机器人控制的能力。与此前的大模型不同，RT-2是一种新型的视觉-语言-动作（VLA）模型，它可以从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令，帮助机器人在现实环境中完成各种复杂任务，同时提高机器人的适应性和判断推理能力。高容量的视觉-语言模型（VLM）是在网络规模的数据集上训练的，使得这些系统在识别视觉或语言模式并跨越不同语言方面表现出色。
2023-09-12 18:42:29
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原创 【实战项目开发技术分享】谈谈机器人如何进行脱困
在机器人科学和技术领域，我们经常谈论的是机器人的精密运动、智能决策和自主导航。然而，有时候机器人也会遇到棘手的情况，陷入所谓的“困境”。这些困境可能包括卡在障碍物后面、无法找到通往目标的路径，甚至是在未知领域迷路。与现实生活中的挫折一样，机器人也需要一些特殊的技巧和策略来克服这些困境。在本篇博客文章中，我们将深入探讨机器人如何智能脱困，以及在这个挑战性任务中所涉及的技术和方法。
2023-09-09 22:34:10
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原创 【实战项目开发技术分享】如何设置机器人禁行区/虚拟墙
在现代机器人技术的日益发展中，路径规划是使机器人在复杂环境中安全、高效移动的关键部分。其中一个重要的问题是如何划定机器人的禁行区，以确保机器人不会进入危险区域或无法到达的地方。在本文中，我们将探讨一些关键策略，帮助机器人算法工程师更好地划定禁行区。代价地图可以通过多层叠加来实现，一般包括以下几个层级：静态地图层（Static Map Layer）：由SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）构建的静态地图。该层包含了环境中固定不变的地物信息，如墙壁、家具等。
2023-09-09 20:12:44
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原创 【实战项目开发技术分享】ChatGPT与机器人的交互
ChatGPT是一种基于大规模预训练的深度学习模型，它通过分析数百万条文本数据来学习自然语言的语法、语义和上下文。这个强大的深度学习模型使得它能够理解和生成文本，从而能够以几乎与人类相媲美的方式进行对话。ChatGPT的问世代表了自然语言处理领域的一次革命性突破，为与机器人的互动提供了全新的机会。在本文中，我们将深入探讨一些基于ChatGPT的与机器人互动的开源项目，揭示它们实现的原理和工作方式。
2023-09-08 17:00:13
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原创 【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（五）：plan_manage
在这系列文章中，我们将对TABV导航框架的代码进行详细解析。该框架是一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架。通过结合空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，该框架实现了车辆的完全自主性。通过深入分析代码，我们将深入了解该框架的工作原理和关键算法，以及如何实现车辆的导航功能。这将有助于我们更好地理解和应用TABV导航框架，为地空双模式车辆的开发和研究提供有力支持。源码请参考。
2023-07-25 10:21:07
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原创 【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（四）：plan_env
在这系列文章中，我们将对TABV导航框架的代码进行详细解析。该框架是一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架。通过结合空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，该框架实现了车辆的完全自主性。通过深入分析代码，我们将深入了解该框架的工作原理和关键算法，以及如何实现车辆的导航功能。这将有助于我们更好地理解和应用TABV导航框架，为地空双模式车辆的开发和研究提供有力支持。源码请参考。
2023-07-25 10:20:30
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原创 【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（三）：path_searching
在这系列文章中，我们将对TABV导航框架的代码进行详细解析。该框架是一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架。通过结合空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，该框架实现了车辆的完全自主性。通过深入分析代码，我们将深入了解该框架的工作原理和关键算法，以及如何实现车辆的导航功能。这将有助于我们更好地理解和应用TABV导航框架，为地空双模式车辆的开发和研究提供有力支持。源码请参考。
2023-07-25 10:19:35
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原创 【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（二）：bspline_opt
在这系列文章中，我们将对TABV导航框架的代码进行详细解析。该框架是一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架。通过结合空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，该框架实现了车辆的完全自主性。通过深入分析代码，我们将深入了解该框架的工作原理和关键算法，以及如何实现车辆的导航功能。这将有助于我们更好地理解和应用TABV导航框架，为地空双模式车辆的开发和研究提供有力支持。源码请参考。plan_env：在线建图算法。
2023-07-25 10:18:52
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原创 【运动规划算法项目实战】TABV代码解析（一）：bspline
在这系列文章中，我们将对TABV导航框架的代码进行详细解析。该框架是一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架。通过结合空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，该框架实现了车辆的完全自主性。通过深入分析代码，我们将深入了解该框架的工作原理和关键算法，以及如何实现车辆的导航功能。这将有助于我们更好地理解和应用TABV导航框架，为地空双模式车辆的开发和研究提供有力支持。源
2023-07-25 10:17:54
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原创 【论文解读】重新审视作为广义旅行商问题的 Boustrophedon 覆盖路径规划算法
在本文中，我们提出了一种在已知环境中使用无人旋翼微型飞行器 (MAV) 进行低空地形覆盖的路径规划器。机载系统可以通过使用摄像机、探地合成孔径雷达 (GPSAR) 和金属探测器调查可疑危险区域 (SHA) 来协助人道主义排雷。大多数可用的 MAV 覆盖规划器实现不考虑障碍物，因此不能部署在有障碍的环境中。我们描述了一个开源框架，用于在有障碍物的多边形飞行走廊中执行覆盖规划。
2023-07-02 05:40:08
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原创 【论文解读】地空双模式车辆的自主自适应导航
本文详细介绍了一种地空双模式车辆的自主自适应导航（Terrestrial-Aerial Bimodal Vehicles，TABV）框架，该框架结合了空中车辆的高机动性和地面车辆的长续航能力，实现了车辆的完全自主性。分层运动规划器和运动控制器。分层运动规划器首先搜索地空混合路径，然后通过B样条优化将其优化为安全、平稳和动态可行的轨迹。这种规划方法不仅保证车辆在未知环境中的安全行驶，还能节约能源。在不需要飞越极端地形时，地面路径被优先选择，从而实现了节能效果。
2023-07-01 16:00:01
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原创 【运动规划算法项目实战】如何构建欧几里德符号距离场（附ROS C++代码）
欧几里德符号距离场（Euclidean Signed Distance Field，ESDF）是机器人感知和路径规划中的关键数据结构之一。它能够提供环境中每个点到最近障碍物的距离，并且能够表示距离的方向（内部或外部）。ESDF在自动驾驶、机器人导航以及避障等应用中具有重要的作用。本文将介绍ESDF的构建过程和关键步骤，帮助读者深入了解ESDF的原理与实现。欧几里德符号距离场（ESDF）是机器人路径规划中不可或缺的概念和工具。构建ESDF的关键步骤包括环境建模、距离场计算和ESDF的更新。
2023-06-25 07:00:00
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原创 【实战项目开发技术分享】ROS1.0、ROS 2.0和CyberRT开源通信框架对比
随着机器人和自动驾驶技术的飞速发展，开源通信框架在机器人、自动驾驶行业扮演着重要的角色。ROS1.0是一个广泛应用于机器人领域的开源框架，ROS 2.0是其改进版本，而CyberRT是Baidu Apollo自动驾驶平台的通信框架。ROS和ROS 2.0都注重灵活性和共享性，适用于各种机器人应用。CyberRT则专注于实时性和高性能，适用于自动驾驶等对实时性要求较高的场景。选择适合的框架取决于具体应用需求和开发者的偏好。
2023-06-24 09:00:00
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原创 【实战项目开发技术分享】如何解决机器人运动不平稳的问题
机器人的运动平稳性对于其在各种应用中的成功执行任务至关重要。当机器人在执行任务过程中出现不稳定的运动，可能导致任务失败、损坏周围环境或甚至危及人员安全。因此，解决机器人运动不平稳问题是一个非常重要的挑战。本篇博文将向您介绍一些有效的方法来解决这一问题，我将从硬件和软件两个方面出发，提供一系列的解决方案，包括机器人设计、控制算法优化、传感器改进等。通过本文，您将了解如何提升机器人的运动平稳性，使其能够更加高效、准确地执行任务。
2023-06-23 09:00:00
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原创 【实战项目开发技术分享】机器人安全通过狭窄区域的方案
在机器人的应用领域中，有时会遇到需要机器人通过狭窄区域的情况。无论是室内还是室外，机器人需要具备适应性和灵活性，以便在狭窄的空间中进行安全、高效的导航。本文将提供一些如何让机器人通过狭窄区域的实现方案和思路，希望帮助读者可以根据实际的开发需要进行适当调整和扩展。
2023-06-22 20:27:52
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原创 【实战项目开发技术分享】perf 和火焰图的安装及使用教程
在软件开发和性能优化过程中，我们常常需要对程序的性能进行分析和调优。为了帮助开发人员更好地了解程序的性能特征和瓶颈所在，perf和火焰图这两个工具应运而生。perf是Linux操作系统中内置的性能分析工具，它提供了丰富的功能和选项，可用于收集系统和应用程序的性能数据。perf可以通过硬件计数器、Tracepoints、内核和用户空间事件采集等方式，帮助我们定位代码中的性能瓶颈，并提供详细的分析报告。火焰图是一种可视化工具，用于呈现程序的性能剖析结果。
2023-06-16 13:10:08
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原创 【运动规划算法项目实战】基于采样的路径搜索算法（附ROS C++代码）
路径规划是机器人和自动驾驶等领域中的核心问题之一。通过选择合适的路径，机器人能够安全高效地从起点到达目标点。其中，基于采样的路径规划算法是一种常用且有效的方法。本文将重点介绍Probabilistic Roadmap（PRM）和Rapidly-exploring Random Tree（RRT）两种基于采样的路径规划算法。我们将深入探讨它们的原理、优缺点、代码实现，以帮助你了解它们在路径规划中的应用和优势。
2023-06-15 18:40:32
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原创 【运动规划算法项目实战】基于梯度的轨迹优化算法GTOP（附ROS C++代码）
在机器人轨迹规划领域，寻找一条安全、平滑且动力学可行的轨迹是一项重要的任务。GTOP（Gradient-Based Trajectory Optimizer）是一种基于梯度的在线轨迹优化框架，它通过最小化碰撞代价、平滑性和动力学可行性的惩罚来解决路径规划问题。本文将介绍如何使用GTOP进行轨迹优化，帮助读者了解该算法的原理和使用方法。GTOP的论文可以参考。轨迹优化问题可以分为基于硬约束和软约束的两种类型。在我的之前的文章[运动规划算法]基于硬约束和软约束的轨迹规划中有详细介绍。
2023-06-07 23:39:08
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原创 【运动规划算法项目实战】如何使用MPC算法进行路径跟踪（附ROS C++代码）
自动驾驶和机器人领域中，路径跟踪是一项关键技术，它使车辆或机器人能够沿着预定轨迹行驶或移动。传统的控制方法往往难以应对复杂的动态环境和非线性特性，而模型预测控制（Model Predictive Control，简称MPC）作为一种先进的控制方法，具有良好的适应性和鲁棒性。本文将介绍MPC算法的原理和流程，并提供代码实现，帮助读者理解和应用MPC技术进行路径跟踪。
2023-05-24 00:11:34
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原创 【运动规划算法项目实战】如何使用Pure Pursuit算法进行路径跟踪（附ROS C++代码）
在自动驾驶和机器人导航领域，路径跟踪是一项关键技术，它使车辆或机器人能够按照预定的路径规划进行移动。路径跟踪算法的选择对于系统性能和安全性至关重要。本文将介绍一种常用且有效的路径跟踪算法——Pure Pursuit算法。我们将详细讨论Pure Pursuit算法的原理、实现步骤以及如何在自动驾驶和机器人系统中应用该算法进行路径跟踪。Pure Pursuit是一种用于路径跟踪的控制算法。它通过计算角速度控制机器人从当前位置移到机器人前方的某个预瞄点。假定线速度是恒定的，当然可以随意更改机器人的线速度。
2023-05-21 01:14:43
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原创 【运动规划算法项目实战】如何生成运动物体的预测轨迹（附ROS C++代码）
自动驾驶、机器人行业中，准确预测运动物体的轨迹是实现高级感知、路径规划和决策的关键技术之一。通过预测其他车辆、行人或障碍物的未来运动，自动驾驶系统能够做出更准确的决策并规划出更安全高效的路径。在机器人领域，预测运动物体的轨迹对于协作操作、避障和人机交互等任务同样至关重要。本文将探讨运动物体预测轨迹生成的方法和技术，介绍其中一种开源项目Fast-Tracker，并展示如何使用Turtlebot3平台实现预测轨迹的生成。我们将重点关注预测轨迹的原理和实现，以及该技术在自动驾驶和机器人行业中的应用前景。
2023-05-18 19:51:36
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原创 【运动规划算法项目实战】如何使用Apollo Math模块实现碰撞检测（附ROS C++代码）
在自动驾驶和机器人算法领域，碰撞检测是一项至关重要的任务。为了确保车辆或机器人能够安全地避免与障碍物发生碰撞，开发者需要使用高效准确的碰撞检测方法。Apollo开源平台的Math模块提供了强大的数学函数和工具，为碰撞检测提供了便捷的解决方案。在接下来的文章中，我们将详细介绍如何使用Apollo Math模块来实现AABB碰撞检测和SAT碰撞检测。我们将探索Math模块中提供的函数和工具，并结合实例演示其在自动驾驶和机器人算法中的应用。
2023-05-16 19:21:25
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原创 【运动规划算法项目实战】如何实现Dubins曲线和Reeds-Shepp曲线（附ROS C++代码）
Dubins曲线和Reeds-Shepp曲线在机器人、自动驾驶行业中是非常重要的路径规划算法，它们能够有效地在不同的场景中生成最短路径，并且保证路径的可行性和安全性。本文将详细介绍Dubins曲线和Reeds-Shepp曲线的基本概念、算法实现、以及在机器人和自动驾驶领域的应用。Dubins曲线是一种连接两个点的最短路径，这条路径是由一系列的线段和弧线组成，其中弧线的半径是固定的。Dubins曲线是在1957年由美国工程师L.J. Dubins提出的，因此得名。Dubins曲线的特点是可以保证从一个点到另一
2023-05-10 13:55:19
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原创 【运动规划算法项目实战】如何利用AABB作碰撞检测（附ROS C++代码）
AABB碰撞检测是一种基于包围盒的简单、快速和有效的碰撞检测方法，被广泛应用于各种计算机图形学和物理仿真系统中。其基本思想是将物体或场景中的复杂几何形状简化为简单的矩形包围盒，然后判断两个包围盒之间是否存在重叠，以确定它们是否碰撞。AABB碰撞检测之所以受到广泛关注，是因为它既可以快速检测复杂物体之间的碰撞，又可以减少计算量和内存占用，适用于实时应用和大规模场景。AABB包围盒是一种简单、轴对齐和矩形的几何形状，通常由一个最小点和一个最大点确定。
2023-05-09 23:56:03
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原创 【运动规划算法项目实战】如何使用分离轴定理算法实现碰撞检测（附ROS C++代码）
在自动驾驶和机器人领域中，安全性和性能都是至关重要的。随着自动驾驶和机器人应用越来越广泛，对于它们与周围环境和其他物体之间的位置和相互作用的计算，碰撞检测变得愈发重要。如果机器人或车辆与其他物体重叠在一起，那么就可能发生碰撞，这会对机器人和车辆以及周围的人造成伤害。因此，开发一种可靠的碰撞检测算法是必不可少的。分离轴定理（Separating Axis Theorem，简称SAT）是一种常用的碰撞检测算法，可以用于检测任何形状的物体之间的碰撞。
2023-05-09 12:44:57
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原创 【运动规划算法项目实战】如何实现三次样条插值（附ROS C++代码）
三次样条插值是一种广泛应用于数据拟合和插值的方法。它通过使用三次多项式在给定的一组数据点之间进行插值，以实现平滑的拟合效果。三次样条插值的优点是可以平滑地拟合给定的数据点，而不会产生震荡或振荡现象。三次样条插值是机器人路径规划中常用的一种插值方法。在机器人运动规划中，路径通常是由多个路径点组成的。路径点之间的连接需要一个平滑的轨迹，以便机器人能够流畅地移动。三次样条插值可以用于在路径点之间生成连续的轨迹。
2023-05-07 17:36:58
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原创 【实战项目开发技术分享】C++中的常用Debug工具、测试工具及性能检测工具
在软件开发的过程中，调试、测试和性能优化是必不可少的环节，而GDB、Valgrind、GLOG、GTEST和Benchmark这些工具则可以为开发人员提供强大的支持。本篇博客将对这些工具进行介绍，并分别介绍它们的使用场景和特点。
2023-05-07 14:27:13
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原创 【运动规划算法项目实战】八叉树地图（附ROS C++代码）
八叉树地图（Octomap）是一种使用八叉树数据结构来表示三维空间物体和环境信息的开源软件，可以高效地处理和存储传感器数据，并生成高分辨率的三维地图。在机器人领域中，Octomap在ROS中被广泛应用于感知、路径规划和导航等任务中。本文将介绍Octomap的基本原理、优点和缺点、应用场景以及使用方法，以帮助读者更好地了解和应用这一技术。八叉树地图（Octomap）是一种基于八叉树数据结构实现的三维地图，主要用于机器人感知、路径规划和环境建模等领域。
2023-05-06 14:57:54
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原创 【实战项目开发技术分享】如何实现ROS数据同步
ROS（Robot Operating System）是一个开源的机器人软件平台，它提供了一系列的工具和库，让机器人开发者可以方便地构建、测试和运行机器人应用。ROS的核心概念之一是话题（topic），它是一种基于发布/订阅模式的通信机制，让不同的节点（node）可以在分布式的网络中交换数据。话题的数据类型可以是任意的，例如图像、激光扫描、传感器数据等。话题的发布者（publisher）和订阅者（subscriber）不需要知道对方的存在，只需要通过一个统一的话题名称来进行匹配。
2023-05-06 12:28:48
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原创 【实战项目开发技术分享】DevOps开发流程
当今软件开发中，DevOps已成为一种重要的流程模型，能够提升软件开发过程的效率和质量。DevOps是Development（开发）和Operations（运维）两个单词的缩写，它主要关注软件开发、测试、部署、交付和维护等方面，旨在将开发和运维两个环节无缝衔接，缩短软件开发周期，提高软件交付质量。在这篇文章中，我们将介绍DevOps开发流程，探讨它如何帮助开发人员和运维人员更好地协作，提高软件交付的速度和质量。
2023-05-05 13:27:03
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原创 【实战项目开发技术分享】ROS自动安装以及卸载教程
本篇文章主要介绍了ROS的安装和卸载方法，其中包括手动安装教程、手动卸载过程以及ROS自动安装和卸载脚本的使用方法。通过阅读本文，读者可以快速学习ROS的安装和卸载方法，并能够在实际项目中灵活运用。ROS作为一个强大的机器人操作系统，具有广泛的应用场景。在安装和卸载ROS时，手动操作虽然可以实现，但是比较繁琐。因此，使用ROS自动安装和卸载脚本可以更加方便快捷地进行操作。同时，通过使用ROS自动安装和卸载脚本，可以避免安装和卸载过程中可能出现的问题，提高了安装和卸载的效率。
2023-05-03 00:17:08
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原创 【实战项目开发技术分享】常用的C++开源库
从事机器人、自动驾驶行业，我们经常需要使用各种C++开源库来实现我们的机器人应用程序。下面介绍一些比较常用的C++开源库，这些库可以帮助我们快速开发出高效、稳定的机器人应用程序。
2023-04-29 22:02:53
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原创 【实战项目开发技术分享】常用的ROS工具与命令
作为机器人领域最为流行的开源框架之一，ROS（Robot Operating System）提供了丰富的工具来支持机器人的开发和部署。除此之外，还有许多其他的ROS工具可以用于机器人开发和部署，了解这些ROS工具的使用方法和原理，可以更好地帮助工程师进行机器人开发和部署。
2023-04-29 21:26:51
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原创 【运动规划算法项目实战】Voronoi图
Voronoi图，也称为Dirichlet图，是计算几何学和图形计算中的一个重要概念。它是根据一组点将空间分割成一些区域的方法，其中每个区域都包含一个最近的点。这个概念可以应用于许多领域，如机器人路径规划、计算机视觉、地图制作等等。本文将介绍Voronoi图的概念、性质和应用，并对如何实现Voronoi图进行讨论。Voronoi图由俄罗斯数学家Georgy Voronoi于1908年首次提出。它是指一组离散点集的Voronoi图是由所有距离最近的离散点集中的点组成的连续区域的图形表示。
2023-04-29 19:55:36
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原创 【运动规划算法项目实战】如何在栅格地图中实现Dijkstra算法（附ROS C++代码）
Dijkstra算法是一种用于图中单源最短路径的贪心算法。在计算机科学和网络设计中广泛应用。该算法从起点开始，通过优先选择距离起点最近的未标记节点来逐步扩展最短路径树。它最终确定到所有节点的最短路径。算法的基本思想是从起始节点开始，计算出所有其他节点到该节点的最短距离，并将该节点加入最短路径树中。然后重复这个过程，直到所有节点都在最短路径树中。Dijkstra算法是一种广泛应用于图论中的贪心算法，用于寻找一个节点到其他所有节点的最短路径。
2023-04-29 19:33:09
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【运动规划算法项目实战】Artificial Potential Field算法（附ROS C++代码）
2023-09-26
【运动规划算法项目实战】Dynamic Window Approach算法（附ROS C++代码）
2023-09-26
【运动规划算法项目实战】如何加载csv文件的路径信息（ROS源码）
2023-04-20
draw-line-path-绘制固定的路径ROS C++代码
2023-04-19
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