ROS learning note

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 100+累计阅读 150平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄11年

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-22 22:37:27 发布 150 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

ROS学习（一）ROS入门说起ROS，可能大家现在或多或少都有所了解。现如今世界机器人发展之迅猛犹如几十年前计算机行业一样，机器人也逐渐进入到千家万户，大到工业机器人，小到家用的服务型机器人，各式各样，为各种人们生活所需的机器人以计算机技术的发展为基础的机器人也是如雨后春笋。机器人可主要分为硬件层和软件层两个大的主要方向。每一种类型的机器人都需要以硬件的实际情况编写符合用户需要的功能，渐渐的人们发现，... 阅读详情

killall -9 roscore

killall -9 rosmaster

To add the workspace to your ROS environment you need to source the generated setup file:

$ . ~/catkin_ws/devel/setup.bash

收录于

ros

当前文章被收录于：

ros

4 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

标签

#ros

Scenic+CARLA中文实操指南：自动驾驶仿真多车场景落地避坑手册自动驾驶仿真是智能驾驶算法研发的核心环节，其本质是通过高保真虚拟环境实现感知、决策、控制闭环验证。CARLA作为工业级开源仿真平台，凭借完善的Python API与物理引擎被广泛采用；而Scenic作为声明式场景描述语言，显著提升复杂交通场景（如暴雨夜路、施工区博弈）的建模效率与可复现性。二者结合构成当前国内高校与智驾团队主流仿真技术栈。本文聚焦真实工程落地中的关键断点——Linux环境适配、同步模式时序陷阱、Scenic与CARLA参数协同、传感器零拷贝解析及Docker部署规范，提供版本明确、角色清晰、阅读详情

相关推荐

【十万字拆解】从零开始实现GPT-2（完整版）

本文是一篇 14 万字、从零硬核实现 GPT 的保姆级指南。内容全面覆盖四个阶段：①从最基础的 Bigram 语言模型切入，跑通数据处理与训练闭环；②仿照 Transformer 架构，深度研究 Multi-Head Attention、残差网络、LayerNorm 及 Dropout 的底层数学与代码实现；③从零构建BPE 分词器，对齐 GPT-2 规范；④从头搭建 GPT-1/2 工业级预训练流程，包含混合精度、梯度累积等十余项硬件级工程调优，并在 AutoDL 算力平台上从0开始训练！适合所有层次！

Pi_Nick的博客 1223

learning note2

1.it's a class which allow you to create an instance in charge of managing your node. We surely can have more than one NodeHandle, and there are two reasons for having multiple NodeHandle in a single node. 1. namespace scope:This is the most common u...

baidu_38869387的博客 179

【MATLAB例程，无人机避障7】基于RRT*与人工势场法（RRT*+APF）的多无人机二维动态路径规划与避障

程序采用快速扩展随机树星算法（RRT*）与人工势场法（APF），实现四架无人机在二维动态障碍环境中的路径规划与协同避碰。通过RRT*的邻域选父和节点重连优化全局参考路径，利用APF进行局部动态避障，绘制全局路径、实际轨迹、安全净间隙、速度与加速度及航程等图像，对比RRT+APF与RRT*+APF的规划效果。无人机起终点、障碍物分布、采样次数及运动约束均可自行调整。

大模型如何赋能机器人持续学习？从叠衣服任务看人形机器人智能化

机器人技术正从传统的程序化控制向智能化、自适应方向演进。其核心原理在于，通过融合感知、决策与执行模块，使机器能够理解和应对复杂、非结构化的环境。这一技术价值在于突破了传统机器人依赖预设规则、难以处理未知场景的局限，为机器人的自主性和适应性带来了质的飞跃。在应用场景上，家政服务、工业分拣、医疗辅助等领域对机器人的灵活操作和场景理解能力提出了更高要求。本文聚焦于大模型驱动的持续学习能力，探讨如何通过视觉-语言大模型（VLM）进行场景理解与任务分解，并结合强化学习实现技能优化，从而应对如叠衣服这类需要高度灵巧与认

weixin_34013044的博客 420

【机械故障诊断】基于VMD分解与故障频率匹配的复合故障分离方法：MATLAB实现与智能运维应用 MATLAB 轴承复合故障分离｜VMD分解与故障频率匹配

内容概要：通过结合变分模态分解（VMD）与理论故障频率匹配技术，实现对滚动轴承复合故障的自适应分离与精准诊断。该方法首先对振动信号进行稳健预处理，再通过参数寻优的VMD实现频带自适应分解，随后利用包络解调提取各模态的冲击周期，并基于轴承几何参数和转速计算理论故障频率。通过基频、倍频与边带的多证据匹配策略，将模态与外圈、内圈、滚动体、保持架等具体故障类型关联，支持共享模态的复合故障重构，最终输出各故障类型的独立分量与诊断结果。该方案提升了复杂工况下弱故障的识别能力与诊断的可解释性。; 适合人群：具备一定信号处理与机械故障诊断基础知识，从事工业设备状态监测、智能运维系统开发或相关算法研究的研发人员。; 使用场景及目标：①应用于电机、泵组、风电、轨道交通等领域的轴承复合故障诊断；②解决强弱故障共存、频率重叠导致的掩蔽问题，实现多故障的分离与识别；③为设备的智能运维、健康管理和剩余寿命预测提供可靠的故障分量数据与诊断依据；阅读建议：此资源以MATLAB R2025b为实现平台，提供了完整的算法流程、代码示例与GUI界面。建议使用者在实践中重点关注参数搜索策略、多证据匹配的实现细节以及共享模态重构的逻辑，并结合实际工程数据进行验证和调优。

基于.NET8开发，是一套开源、免费、跨平台、企业级在线考试软件，支持x64、x86、Arm64芯片架构的windows和linux操作系统，支持人大金仓、达梦、OceanBase数据库等数据库

星期八在线考试系统，基于.NET8开发，是一套开源、免费、跨平台、企业级在线考试软件，支持x64、x86、Arm64芯片架构的windows和linux操作系统，支持人大金仓、达梦、OceanBase数据库及 MySql、SqlServer、PostgreSql、SQLite 等数据库。

UMI——斯坦福刷盘机器人：通过手持夹爪革新数据收集方式，且使用视觉SLAM和Diffusion Policy预测动作

如下图所示a)具有不同类型动作表示的显式策略(b)隐式策略学习以动作和观察为条件的能量函数，并对最小化能量景观的动作进行优化(c)扩散策略通过学习的梯度场将噪声细化为动作。这种表述提供了稳定的训练，允许学习到的策略准确地建模为多模态动作分布，并容纳高维动作序列进一步，所谓扩散策略，是指将机器人的视觉运动策略表示为条件去噪扩散过程来生成机器人行为的新方法扩散策略学习动作-分布评分函数的梯度即该策略不是直接输出一个动作，而是以视觉观察为条件，对K次去噪迭代推断“动作-得分梯度”(

结构之法算法之道 3万+

TC8测试TCP-UNACCEPTABLE-04/006

机器人-模仿学习-双臂【2023-04】：ACT【80M参数；CVAE-Transformer架构；ResNet18编码四路视觉；4层编码器融合视觉状态；7层解码器并行预测100步动作；时序集成平滑】

Meta。

u013250861的博客 428

通信行业面向5G微服务的接口测试自动化方案：持续集成中质量门禁与服务虚拟化协同的持续测试体系设计

企业数字化转型AI大模型数字底座项目设计方案.pptx

【信息科学与工程学】【产品体系】第二十篇 CDN网络 01

CDN技术体系全景解析1. 业务类型与随机过程建模类型随机过程描述测度空间突发流量冲击复合泊松过程X_i为请求强度）区域热点聚集空间霍克斯过程分布式共振耦合振子模型相空间2. PRD核心指标（泛函约束）：节点队列状态向量A：网络拓扑关联矩阵（图论邻接矩阵）：随机需求过程（Levy过程驱动）时间状态特征与代数结构1. 系统状态流形graph LRS[状态空间 S] -->|微分同胚| M[特征流形 M]

weixin_49199313的博客 4114

PSIM-串联谐振半桥LLC开关电源+PFM变频闭环控制【仿真+计算书+参考文献】

内容概要：本文档系统性地整合了电力电子与控制系统仿真领域的丰富资源，聚焦于基于PSIM和Simulink平台的串联谐振半桥LLC开关电源建模与仿真，深入探讨PFM变频闭环控制策略的设计与实现。内容涵盖LLC谐振变换器的工作原理、关键参数设计、开环与闭环仿真模型构建、软开关技术（ZVS/ZCS）、恒压恒流双竞争控制机制以及调频控制等核心技术，配套提供完整的仿真文件、计算书和参考文献，有助于深入理解高频开关电源系统的动态响应特性与稳定性分析方法。此外，文档还汇集了大量拓展性仿真资源，涉及双向DC-DC变换器、PWM整流器、PFC电路、储能系统、微电网优化、DAB变换器、并网逆变器等多个方向，构成一套完整的科研与工程实践参考资料体系。; 适合人群：适用于电力电子、电气工程及其自动化等相关专业的高校本科生、研究生，以及从事开关电源设计、新能源系统开发、电力变换器研发等工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入学习LLC谐振变换器的拓扑结构与闭环控制原理；②掌握PSIM/Simulink在电力电子系统中的高精度建模与仿真技能；③为科研项目、学位论文或产品开发提供可复用的技术方案与代码基础；④深化对PFM控制、软启动过程、ZVS/ZCS实现机制及系统稳定性的理解；阅读建议：建议结合文档中提供的仿真模型与计算书进行同步操作，优先剖析主电路拓扑与控制逻辑架构，再逐步开展参数调节与仿真验证实验，同时可参考所列相关资源拓展技术视野，提升综合设计能力。

数据融合状态估计基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究（Matlab代码实现）

内容概要：本文系统研究了多种卡尔曼滤波算法在数据融合与状态估计中的应用，重点涵盖经典卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）、联邦卡尔曼滤波（FKF）和分布式卡尔曼滤波（DKF）等方法的原理、建模过程及Matlab实现。通过仿真实验对比各类算法在非线性系统、高噪声环境和多传感器耦合场景下的状态估计性能，深入分析其适用条件、精度差异与计算复杂度，特别聚焦于无人机、机器人、导航系统等实际工程背景下的传感器融合问题，提供了完整的算法实现代码与结果可视化分析，帮助读者掌握不同滤波技术的核心机制与工程选型依据。; 适合人群：具备信号处理、控制理论或状态估计基础，从事自动化、电子信息、导航制导、智能系统等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合开展多传感器融合、动态系统建模与状态估计方向研究的专业人士。; 使用场景及目标：①深入理解并对比主流状态估计算法的理论差异与实际表现；②应用于无人机姿态估计、机器人定位、电力系统状态监测等多源信息融合任务；③为科研论文复现、工程项目开发或算法优化提供可靠的Matlab代码参考与技术支撑；阅读建议：此资源以Matlab代码实现为核心，强调理论与实践结合，建议读者在掌握基本滤波原理的基础上，边运行代码边分析算法流程，尝试调整系统模型与噪声参数，观察不同工况下的滤波效果，从而深化对状态估计技术的理解与应用能力。

Windows开发工具环境管理：Git、Node.js、Python多版本与PATH冲突排查 - 配套实验资源

本资源是《Windows开发工具环境管理：Git、Node.js、Python多版本与PATH冲突排查》的配套实验工具，适用于 Windows PowerShell 5.1 和 PowerShell 7，帮助开发者排查 Git、Node.js、Python、Codex 等工具的多版本共存、PATH 配置异常及命令优先级冲突问题。 **资源包含两个 PowerShell 脚本：** 1. **Get-ToolchainInventory.ps1**：只读环境诊断工具，可列出开发工具的命令候选路径，检查 PATH 目录、重复条目及无效路径。不执行开发工具，也不修改系统配置。 2. **Invoke-PathPrecedenceLab.ps1**：PATH 优先级演示工具，在系统临时目录中生成测试命令，通过临时调整当前进程的 PATH，直观展示 Windows 命令查找与优先级规则。实验结束后自动恢复 PATH 并清理自身创建的临时文件。 **资源特点：** - 兼容 Windows PowerShell 5.1 和 PowerShell 7。 - 支持开发工具路径盘点与 PATH 冲突分析。 - 提供可重复的命令优先级实验。 - 不修改注册表、系统级或用户级环境变量。 - 不卸载软件、不安装依赖、不执行包管理器。 - 适合 Windows 开发环境排查、PowerShell 学习与技术教学。 **使用说明：** 下载后建议先审查脚本，再按照配套文章中的 PowerShell 命令运行。脚本已完成静态检查与打包，尚未经过 Windows 实机执行验证。 **安全提示：** 诊断结果可能包含个人或组织目录信息，公开分享前请脱敏。若受到 PowerShell 执行策略限制，应采用符合环境安全要求的授权方式运行，不建议全局关闭安全限制。

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究（Matlab代码实现）

内容概要：本文系统研究了基于动态窗口法（DWA）的机器人局部路径规划算法，深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理，并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验，展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径，充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群：具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力，从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节；②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法；③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考；④作为进一步研究高级导航算法（如TEB、MPC）的技术基础。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试，重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节，通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验，以深刻把握算法性能与参数之间的关系，进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

三相PWM整流器双闭环仿真（Simulink仿真实现）

内容概要：本文围绕基于Simulink的三相PWM整流器双闭环控制系统展开，详细构建了电压外环与电流内环协同控制的仿真模型，旨在提升整流器在动态响应、稳态精度及系统稳定性方面的性能。文档深入阐述了双闭环控制策略的设计原理，包括PI控制器参数整定、坐标变换（如abc/dq变换）、SVPWM调制技术的应用，并结合电网平衡工况下的控制需求，验证系统在单位功率因数运行、直流侧电压稳定等方面的控制效果。同时，文章强调科研过程中逻辑思维与“借力”意识的重要性，倡导利用高质量开源资源加速研究进程。配套提供了完整的仿真模型与相关技术资料，涵盖YALMIP优化工具包等内容，支持进一步拓展至新能源并网、电能质量治理等工程应用场景。; 适合人群：电气工程、自动化、电力电子与电力传动等相关专业的本科生、研究生及科研人员，特别适用于从事电力电子系统建模、控制算法设计与仿真实践的初学者与进阶学习者。; 使用场景及目标：①掌握三相PWM整流器的工作机理与双闭环控制结构设计方法；②熟练运用Simulink搭建电力电子系统仿真模型；③理解PI控制、前馈补偿、坐标变换在实际系统中的应用；④为后续研究电网不平衡、能量回馈、混合储能系统等复杂工况奠定基础。; 阅读建议：建议按照资源目录顺序系统学习，先理解控制理论框架，再结合Simulink模型进行仿真调试，重点关注各模块信号流向与参数设置，并配合团队提供的其他电力电子与优化控制资源深化技术积累。

升级版本基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】（Matlab代码实现）

内容概要：本文详细介绍了一种基于多目标粒子群算法（MOPSO）的微电网优化调度系统，涵盖风能、太阳能、储能系统、柴油发电机、燃气机组以及与主电网之间的能量交互。通过Matlab编程实现，该模型能够综合优化经济成本、环境污染和能源利用效率等多个目标，对微电网内部多种能源进行协调调度，提升系统整体运行效能与可持续性。文中提供了完整的仿真代码与典型算例分析，具有较强的可复现性和实际应用价值，适用于科研验证与教学演示。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力，从事新能源、智能电网、优化算法等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于微电网多能源协同优化调度的研究与仿真；②支撑学术论文的算法复现、改进与对比实验；③为电力系统中多目标优化问题提供可行的技术路径与解决方案参考；阅读建议：建议结合文中提供的YALMIP工具包及网盘资源链接，进行代码的运行、调试与参数优化，重点掌握目标函数构建、约束条件设定以及MOPSO算法在复杂能源系统中的具体应用方法。

上一篇： matlab 矩阵左右乘除

下一篇： python 文件读写

【十万字拆解】从零开始实现GPT-2（完整版）

Pi_Nick的博客

06-01

1223