ROS日常记录(1)

原创已于 2022-11-22 16:48:59 修改 · 137 阅读

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#自动驾驶 #人工智能

于 2021-11-08 09:45:18 首次发布

ROS 专栏收录该内容

3 篇文章

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本文分享了在使用ROS官方教程时遇到的编译错误，指出将CMakeLists.txt中target_link_libraries注释掉可以解决函数引用未定义的问题，适合ROS初学者参考。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

将ROS官方教程的话题发布代码拷贝进行编译发现很多函数未定义的引用，具体提示信息如下：

解决方法：

将CMakeLists.txt中的target_link_libraries注释放开就行了。

总结：

确定要放弃本次机会？

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ros理论与实践课程——日常报错记录

Master的博客

03-01

549

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。

ROS机器人常用命令整合

weixin_44584064的博客

10-26

3598

网上大部分的机器人的视频教程太繁琐，这边整合了一下作为自用笔记

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ROS日常记录(2)

csu000的专栏

11-22

117

ros日常问题记录

ros1与ros2的区别笔录

a1987d2008的专栏

01-05

5869

记录了日常使用时，对ros1与ros2的区别的一些笔录，希望对有需要的人有所帮助（^_^）如果有写的不对的地方还望大家指正，共同学习。

ROS2基础学习--3. ROS2集成开发环境搭建

weixin_44845743的博客

12-06

1671

理论上，在ROS2中，只需要记事本就可以编写基本的ROS2程序，但是为了提高开发效率，可以安装集成开发环境，这里推荐使用：vscode。另外，终端、git也经常需要用到。

ROS——roscpp

cchangcs

12-08

5325

从本章开始，我们就要正式的接触ROS编程了。在之前的章节，你了解到用命令行启动ROS程序、发送指令消息，或使用可视化界面来调试机器人。你可能很想知道，这些工具到底是如何实现这些功能的。起始这些工具本质上都是基于ROS的客户端库（Client Libarary）实现的，所谓客户端库，简单的理解就是一套接口，ROS为我们机器人开发者提供了不同语言的接口，比如roscpp是C++语言ROS接口，rosp...

蓝桥ROS机器人之命令行实践

zhangrelay的专栏

03-26

1414

参考网址： github.com/jlevy/the-art-of-command-line 直接选择简体中文实践即可。 github.com/jlevy/the-art-of-command-line/blob/master/README-zh.md 示例： ros1 kinetic(1) or ros2 ardent(2)? 1 shiyanlou:~/ $ pstree -p ...

ROS入门讲义学习笔记1-topic_demo

Grant_zhao_1991的博客

08-18

994

ROS入门讲义学习笔记1ROS入门讲义笔记1 - topic_demoTopic简介topic_demo Package功能描述步骤创建工作空间并初始化创建package定义msg编写cpp修改CMakeLists.txt & package.xml文件catkin_make & source setup.bash文件测试 ROS入门讲义笔记1 - topic_demo 最近开始在...

日常踩坑记录

weixin_42572668的博客

08-12

677

一些踩坑记录安装 melodic在Ubuntu18.04上的安装 $ sudo rosdep init ERROR: cannot download default sources list from: https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default.list Website may be down. 问题是域名没办法正确解析,方法是在IP查询域名对应

ros1 indigo 命令行工具手册

08-10

在ROS1 Indigo版本中，命令行工具是开发者日常工作中不可或缺的一部分，它们提供了丰富的功能，用于管理节点、话题、服务、参数等核心元素。下面我们将深入探讨ROS1 Indigo中的几个主要命令行工具及其使用方法。 1....

ros脚本，基本ros命令操作指南

01-04

- **文档记录**: 保持良好的文档记录习惯，方便他人理解和维护。 #### 六、总结通过了解ROS脚本的基础知识和命令操作，开发者可以更加高效地管理和控制ROS系统。无论是自动化日常任务还是构建复杂的机器人应用，...

ros noetic源码

06-27

由于ROS Noetic是ROS的最后一个长期支持版本，它在社区中受到了极大的重视，因此，从ROS的学习者到专业开发者，都将ROS Noetic源码作为日常开发和研究工作的重要工具。 ROS Noetic源码是机器人开发者和研究者必备的...

自动驾驶领域中的Python机器学习

木头大左的博客

07-25

442

在自动驾驶系统中，数据是驱动决策的核心。从传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达）收集的原始数据通常包含噪声、缺失值和异常值，需要进行系统的预处理。自动驾驶场景中的时间连续性至关重要。通过滑动窗口或光流法，可将连续帧数据转化为时空特征。YOLO系列算法因其高效性成为自动驾驶目标检测的主流选择。在已知地图中，A*算法可计算最优行驶路径。库提供了强大的数据处理能力，而。则支持特征提取与转换。

自动驾驶训练-tub详解

牧晨加油站

07-25

216

摘要：Tub是Donkeycar中存储训练数据的关键目录，包含记录控制指令的JSON文件和摄像头拍摄的图像。在模型训练时通过--tub参数指定数据源，支持多目录输入。数据收集命令会自动生成按时间戳命名的tub目录。作为自动驾驶训练的基础数据容器，tub整合了图像与控制指令，对模型学习驾驶决策至关重要。（99字）

51c自动驾驶~合集9

whaosoft~aiotの开发板商城

07-27

620

轨迹预测是自动驾驶系统的关键组成部分，它连接了上游的感知模块和下游的规划模块。准确预测周围交通参与者未来的运动，需要对未知的意图进行推理，因为驾驶行为本质上具有不确定性和多模态特性。大多数现有的数据驱动运动预测模型采用模仿学习（imitative）方法，要么直接回归轨迹，要么基于训练数据集中的数据分布对终点进行分类。然而，这些方法通常对驾驶行为的考虑不足，限制了其可解释性和可靠性。

Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）

1ncludeSteven

07-27

327

使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。

跨境支付入门～国际支付结算（风控篇）

lkf19711的博客

07-25

931

跨境支付企业的"吞金兽"：风控系统成为最大成本黑洞。这类系统需采购海量第三方数据（年费超千万），并应对国际卡组织的高额合规要求（如VISA系统年增300万美元成本）。核心防控AML（反洗钱）和CFT（反恐融资）风险，通过四阶KYC认证体系（证件核验到持续监控）和KYB企业审查（股权穿透到贸易背景验证）。采用AI检测（准确率98.7%）、知识图谱等技术，并实施分级审核策略（CDD/EDD）。风控系统需融合3000+规则引擎和机器学习模型，实现全流程监控，是跨境支付企业的生死线。

SpringAI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用

最新发布

WDJ54068923的博客

07-28

728

本文摘要：文章系统介绍了Spring AI中关于提示词工程（Prompt）与对话记忆的核心知识点。提示词工程部分详解了提示词的基本概念与分类（基于角色/功能），并总结了14条优化技巧，强调清晰指令、结构化输出和任务拆解等关键点。对话记忆部分展示了通过ChatClient实现多轮对话的多种方式，包括构造器注入、建造者模式、不同响应格式（ChatResponse/实体对象/流式返回）以及动态提示词模板的应用。全文通过代码示例直观呈现了Spring AI处理AI交互的核心技术方案。

RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景

拒绝AI玄学，只聊真技术▲

07-26

1267

RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。

ros2 jazzy ros

03-08

### ROS 2 Jazzy 版本介绍对于希望深入了解并使用 ROS 2 Jazzy 的开发者而言，Jazzy Jalisco 提供了一个理想的入门平台[^1]。此版本不仅继承了以往版本的优点，还特别针对用户体验进行了优化。 #### 主要特性增强 - **Gazebo 集成**：ROS 2 Jazzy 改进了与 Gazebo 模拟器的兼容性和交互体验，使得模拟环境下的机器人编程更加直观高效[^2]。 - **命令行工具升级**：通过一系列更新，ROS 命令行接口变得更加友好和强大，简化了许多日常操作流程。 - **数据记录功能完善**：新版 ROSBag 工具允许用户更容易地录制、回放传感器数据流和其他消息类型，这对于调试和重播实验至关重要。 - **可视化软件进步**：RViz2 经过重新设计后提供了更好的性能表现及更多的自定义选项，帮助工程师更好地理解和分析复杂场景中的多源信息。 ```bash # 安装依赖项 sudo apt update && sudo apt install ros-jazzy-desktop # 启动示例程序 ros2 launch turtlebot4_bringup minimal.launch.py ``` #### 教程指南为了便于初学者快速上手，在官方文档网站 `docs.ros.org` 中可以找到详细的安装指导和技术文章集合。此外，社区论坛如 ROS Stack Exchange 是解决具体技术难题的好去处。 #### 实践练习鼓励学习者尝试运行预设的任务实例来熟悉整个工作流程。例如启动一个简单的导航任务： ```bash source /opt/ros/jazzy/setup.bash cd ~/turtlebot4_ws/ colcon build --symlink-install source install/local_setup.bash ros2 launch nav2_bringup tb4_simulation_launch.py ``` 以上代码片段展示了如何设置开发环境并通过 Colcon 构建系统编译项目文件夹内的包；最后执行了一条指令用来激活 TurtleBot 4 在仿真环境中自动行驶的功能。