Robowflex 项目启动与配置教程

Robowflex 项目启动与配置教程

robowflex Making MoveIt Easy! robowflex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robowflex

1. 项目目录结构及介绍

Robowflex 项目的主要目录结构如下:

  • ci/: Continuous Integration (CI) 配置文件目录。
  • cmake/: CMake 配置文件目录。
  • docs/: 项目文档目录。
  • scripts/: 脚本文件目录,包含示例和工具脚本。
  • src/: 源代码目录,包含项目的核心库和模块。
  • .clang-format: Clang 格式化配置文件。
  • .clang-tidy: Clang Tidy 配置文件。
  • .gitattributes: Git 属性配置文件。
  • .gitignore: Git 忽略文件配置。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目说明文件。

src/ 目录下,通常包括以下模块:

  • robowflex: Robowflex 核心库。
  • robowflex_dart: 集成 DART (Dynamic Animation and Robotics Toolkit) 的模块。
  • robowflex_ompl: 集成 OMPL (Open Motion Planning Library) 的模块。
  • robowflex_tesseract: 集成 tesseract 基于 planners 的模块。
  • robowflex_movegroup: 与 ROS move_group 交互的模块。
  • robowflex_resources: 存储机器人配置和运动描述的模块。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动通常涉及以下步骤:

  • 安装 ROS (Robot Operating System):确保系统中安装了正确版本的 ROS。
  • 安装依赖:使用 apt 安装项目所需的 ROS 包和其他依赖。
  • 克隆项目仓库:使用 git 将项目克隆到本地 workspace。
  • 编译项目:在 workspace 中使用 catkin build 命令编译项目。

以下是一个基本的启动脚本示例:

# 安装 ROS
sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
sudo apt update
sudo apt install ros-melodic-desktop-full

# 设置环境
sudo rosdep init
rosdep update
source /opt/ros/melodic/setup.bash

# 安装构建工具
sudo apt install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential

# 创建 workspace
cd ~
mkdir -p rb_ws/src
cd rb_ws
source /opt/ros/melodic/setup.bash
catkin config --init
cd src

# 克隆项目
git clone https://github.com/KavrakiLab/robowflex.git

# 编译项目
cd ..
catkin build

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过 CMakeLists.txt 文件进行。以下是配置文件的一些关键部分:

  • project(): 定义项目名称和版本。
  • find_package(): 查找项目依赖的库。
  • catkin_package(): 设置 catkin 包的元数据。
  • add_library(): 添加项目库。
  • target_link_libraries(): 将项目库链接到依赖库。
  • install(): 配置安装规则。

以下是一个简化的 CMakeLists.txt 示例:

cmake_minimum_required(VERSION 3.0.2)
project(robowflex)

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  roscpp
  # 其他依赖
)

catkin_package(
# 包的元数据
)

add_library(robowflex
  src/robowflex.cpp
  # 其他源文件
)

target_link_libraries(robowflex
  ${catkin_LIBRARIES}
  # 其他链接库
)

install(
  TARGETS robowflex
  RUNTIME DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}
  LIBRARY DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION}
  ARCHIVE DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION}
  # 其他安装规则
)

通过编辑这些配置文件,可以定制项目的构建过程和安装行为。

robowflex Making MoveIt Easy! robowflex 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robowflex

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 本项目旨在实现对MNIST手写体数字的识别。项目包含MNIST数据集、训练代码、验证代码、测试代码、实验报告以及手写体数字测试样例图片。运行环境为PyCharm搭配TensorFlow 1.x。 MNIST数据集是手写体数字识别领域经典的数据集,包含了大量手写数字的灰度图像,每个图像的尺寸为28×28像素,涵盖了0到9这十个数字。数据集分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。 训练代码负责构建神经网络模型,并使用MNIST训练集对模型进行训练。在训练过程中,模型会不断学习输入图像对应数字标签之间的映射关系,通过优化算法调整模型参数,以降低预测误差,提高模型对训练数据的拟合程度。 验证代码用于在训练过程中对模型进行验证。通过将训练好的模型应用于验证集,可以评估模型在未见过的数据上的表现,从而判断模型是否存在过拟合或欠拟合的情况,以便及时调整模型结构或训练策略。 测试代码利用训练完成的模型对MNIST测试集或手写体数字测试样例图片进行预测。它将输入图像输入到模型中,模型会输出预测的数字类别。同时,测试代码还会将预测值原始值进行对比,并在终端输出预测值和原始值,方便用户直观地查看模型的预测结果是否准确。 实验报告详细记录了整个项目的实验过程和结果。包括模型的构建过程、训练策略的选择、验证过程中的模型性能评估指标(如准确率、召回率等),以及测试阶段模型对不同测试数据的预测准确率等。通过对实验结果的分析,可以总结出模型的优势和不足,为进一步优化模型提供参考。 为了更直观地展示模型的泛化能力,项目中还提供了手写体数字的测试样例图片。这些图片可以是用户自己手写绘制的数字图像,也可以是从其他渠道获取的手写数字图片。将这些测试样例图片输入到模型中进行预测,可以直观地观察模型对
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