ROS机器人项目开发11例-ROS Robotics Projects(3)嵌入式硬件和外设

本书第4章和第5章介绍了ROS (Robot Operating System) 中常用的嵌入式硬件如Arduino, STM32, Raspberry Pi 2及Odroid等,并通过实例展示了如何使用这些硬件实现手机遥控机器人,包括运动控制和激光数据观测等功能。

 ROS Robotics Projects(3)嵌入式硬件和外设

这本书的第4章和第5章,介绍了一些常用的嵌入式硬件和外设等,

具体也可以参考官网,包括Arduino,STM32,Raspberry Pi 2和Odroid。

具体可以参考:

1 http://wiki.ros.org/Installation/UbuntuARM

2 http://wiki.ros.org/rosserial_arduino

……

本书第5章提供了一个更有趣的手机遥控机器人的例子;

注意IP地址的设置情况。这里使用tiago示例:

手机可以遥控运动等并观察激光数据:

 

~End~

 

### 关于ROS机器人项目开发中的送货机器人教程 在ROS机器人开发中,送货机器人是一个常见的应用场景。这类机器人通常涉及自主导航、路径规划、避障以及与环境交互等功能。以下是基于提供的参考资料专业知识的回答。 #### 自主导航与路径规划 送货机器人需要具备自主导航能力,这可以通过使用`move_base`包实现[^2]。该包集成了全局路径规划器局部路径规划器,能够帮助机器人避开障碍物并到达目标位置。具体来说: - **地图创建**:通过SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技术生成室内环境的地图。常用的SLAM算法有GMapping Hector SLAM。 - **路径规划**:利用Dijkstra或A*等算法计算最优路径。这些功能由`navfn`或`global_planner`插件提供支持[^3]。 ```bash # 启动导航节点 roslaunch turtlebot_navigation amcl_demo.launch map_file:=/path/to/map.yaml ``` #### 避障与传感器融合 为了实现实时避障,送货机器人通常配备激光雷达(Lidar)、超声波传感器或深度摄像头。数据处理流程如下: - 使用`laser_scan_matcher`将二维激光扫描转换为三维点云。 - 将点云输入至`costmap_2d`模块,动态更新代价地图以反映当前环境中存在的障碍物。 ```yaml local_costmap: plugins: - {name: obstacle_layer, type: "costmap_2d::ObstacleLayer"} - {name: inflation_layer, type: "costmap_2d::InflationLayer"} ``` #### 用户交互界面 为了让人类用户更方便地控制送货机器人,可以设计图形化用户接口(GUI)或者语音命令系统。如,在Qt Creator中编写自定义的应用程序来显示机器人的状态信息,并允许发送目的地坐标给导航堆栈[^4]。 ```cpp // Qt信号槽机制示 connect(ui->sendButton, &QPushButton::clicked, this, [=]() { std_msgs::String msg; msg.data = ui->destinationLineEdit->text().toStdString(); pub.publish(msg); }); ``` #### 综合案推荐 根据上述知识点,《ROS Robotics By Example》一书提供了多个实用的子,其中包括如何搭建完整的移动平台服务型机器人解决方案[^1]。此外,“Robotics Academy”网站也分享了一些免费课程资源,涵盖了从基础概念到高级主题的内容。 ---
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