ros2笔记

hello world c++

mkdir -p {
   
   your workspace name}/src
cd {
   
   your workspace name} #进入工作空间
colcon build #编译

create package

in {your workspace name}/src

ros2 pkg create {
   
   your package name} --build-type ament-cmake --dependencies rclcpp	 --node-name helloworld

在这里插入图片描述

helloworld.cpp

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"

int main(int argc,char ** argv)
{
   
   
  rclcpp::init(argc,argv);

  auto node = rclcpp::Node::make_shared("helloworld_node");

  RCLCPP_INFO(node->get_logger(),"hello world!");

  rclcpp::shutdown();
  return 0; 
}

if you want to add some dependencies you can like this
在这里插入图片描述
this is CMakeLists 's explain

# 引入外部依赖包
find_package(rclcpp REQUIRED)
# 映射源文件与可执行文件
add_executable(helloworld src/helloworld.cpp)

# 设置目标依赖库
ament_target_dependencies(
  helloworld
  "rclcpp"
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
### 关于 ROS2笔记本电脑内置相机的标定方法 在 ROS2 中对笔记本电脑的内置相机进行标定的过程涉及多个工具和步骤。以下是详细的说明: #### 使用 `ros2_calibration` 工具包 ROS2 提供了一个名为 `ros2_calibration` 的工具包,用于执行传感器校准任务[^3]。该工具基于 OpenCV 实现,并允许用户通过棋盘格图案对标定参数进行估计。 1. **安装依赖项** 需要先确保系统已安装必要的软件包。可以通过以下命令安装: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install ros-<distro>-camera-calibration ros-<distro>-image-view ``` 将 `<distro>` 替换为当前使用的 ROS2 发行版名称(如 `humble` 或 `foxy`)。这一步会安装所需的标定工具以及图像查看器[^4]。 2. **启动摄像头节点** 对于笔记本电脑的内置摄像头,可以使用 `v4l2_camera` 节点来捕获视频流。首先创建并编译一个工作空间以集成此功能: ```bash git clone https://github.com/duckietown/v4l2-camera.git ~/ros2_ws/src/ colcon build --symlink-install source ~/ros2_ws/install/setup.bash ``` 启动摄像头节点: ```bash ros2 run v4l2_camera v4l2_camera_node __params:=path/to/camera_params.yaml ``` 如果未指定配置文件,则默认使用标准设置。 3. **运行标定程序** 接下来调用 `cameracalibrator.py` 来处理输入数据流。注意需要调整窗口大小以便更好地观察棋盘格模式。 ```bash ros2 launch camera_calibration cameracalibrator.launch.py \ image:=/image_raw camera_name:=webcam checkerboard_rows:=9 checkerboard_cols:=6 square_size:=0.025 ``` 上述命令中的 `/image_raw` 是由摄像头发布的主题;其他参数定义了棋盘格的具体规格(行列数及方块尺寸)[^5]。 4. **保存结果** 成功完成标定过程后,界面中会出现提示询问是否保存新生成的内参矩阵与畸变系数至 YAML 文件中。这些数值对于后续应用非常重要。 #### DUO 3D 相机作为对比案例 虽然问题是针对普通笔记本摄像头,但提到的 DUO 3D 双目相机也值得关注其特性。它采用全局快门技术减少运动模糊现象,在某些场景下可能更适合高动态范围的应用需求[^2]。不过需要注意的是,这类特殊硬件通常自带专用 SDK 进行初始化和管理操作,因此不一定兼容通用型 ROS 流程。 ```python import cv2 as cv from sensor_msgs.msg import CameraInfo def save_calib_data(camera_info: CameraInfo, filename="calibrated_parameters.yaml"): """Save calibration data into a yaml file.""" fs = cv.FileStorage(filename, cv.FILE_STORAGE_WRITE) fs.write("K", camera_info.k.reshape((3, 3))) fs.write("D", camera_info.d) fs.release() ``` 以上脚本片段展示了如何利用 Python 和 OpenCV 库存储从 ROS 消息对象提取出来的摄像机内部参数信息到磁盘上。 ---
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