ros中常用指令分类汇总

最新推荐文章于 2023-07-20 13:24:10 发布

原创

最新推荐文章于 2023-07-20 13:24:10 发布 · 315 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

编译指令

1.单独编译某个包

catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES=" 包名"

路径查找指令

ros官方说明：wiki/roscd

1 roscd 不加任何参数会转到ros空间下
2 roscd <package-or-stack>[/subdir] 查找包的位置

话题查找指令

官方说明wiki/rostopic

rostopic bw     display

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专栏目录

面向 Android NNAPI 的抽象设计与驱动集成路径

努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！

06-02

1420

本文深入解析国产 NPU 在兼容性适配中的关键问题，系统提出一套面向 NNAPI 的统一接口抽象方案。该方案通过构建多层 Adapter 结构，实现算子语义映射、张量结构统一、驱动行为封装与模型执行调度机制的一致性控制，并通过实际项目落地验证，显著提升多平台部署效率与工程交付质量，为智能终端 AI 推理能力提供通用可复用的系统解决路径。

03- ROS 常用指令

darren_pty

09-18

2065

ros

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技术分享 | ROS基础讲解之ROS相关名词概念讲解

AMOVLAB(阿木实验室)

05-17

1308

在上一期的ROS基础讲解中，我们以另一种角度形象的描述了ROS，让大家能够更容易地去理解ROS，有一个大概的印象和理解。在本期的ROS基础讲解中，我们将介绍ROS相关的名词概念，让大家在学习ROS的过程中，能够知道这些名词的意思，从而能够更好地阅读ROS相关教程。 ROS： ROS是Robot Operating System(机器人操作系统)的简称，可以将ROS理解为操作系统当中的应用程序，机器人的操作系统。ROS目前有两个大的版本，ROS1和ROS2。我们所说的ROS一般指ROS1，ROS2相.

ROS学习（一）

huanghaihui_123的博客

11-26

829

记录一些ROS学习细节 IDE环境 RoboWare Studio 去官网 http://www.roboware.me 下载安装包后正常安装即可。默认绿色斧头右侧是Remote Deploy, 需要修改为Debug模式 CTRL + 重音号折叠命令窗口 CTRL + SHIFT + 重音号开启新的命令窗口 ...

移动机器人激光SLAM导航（一）：理论基础篇

qq_42994487的博客

07-20

6657

移动机器人激光SLAM导航（一）：理论基础篇

【机器人开发新手必备】：掌握Choregraphe软件的5大基础技巧

从软件界面的基本组件和操作流程讲起，逐步深入到行为块的使用、状态机设计、调试优化方法，以及自定义行为块的开发和多机器人协同工作。本文旨在为读者提供Choregraphe软件使用的全方位指南，并通过实际案例分析及...

WiFi干扰对AI推理的影响分析，如何保障无线通信与本地计算互不冲突（信道优化+优先级调度）

!...# 1. WiFi干扰与AI推理的协同挑战概述随着边缘AI应用的普及，智能设备在复杂无线环境中执行...尤其在多设备共存、高密度通信场景下，无线信道竞争与本地计算资源争用形成耦合效应，加剧系统不确定性。本章将引出WiFi

12-05

12-05

【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计

12-05

内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用；阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。

各大厂商信息mac地址对应表

12-05

各大厂商信息mac地址对应表

知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip

12-05

为区域科技创新体系选择新一代技术转移SaaS系统，需要关注哪些核心要点？.docx

12-05

聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。

MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性

12-05

内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB实现的MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性主动噪声和振动控制算法，该算法具备对较大的次级路径变化具有较强鲁棒性的特点。文中重点探讨了在实际应用环境中，当系统传递路径发生显著变化时，传统自适应控制算法可能失效的问题，并提出相应的解决方案，通过算法优化提升控制系统在动态环境下的稳定性与控制效果。该研究适用于需要高精度噪声与振动抑制的工程场景，如汽车、航空航天及精密仪器等领域。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉MATLAB编程，从事噪声与振动控制、自动化、机电系统研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于开发对环境变化敏感的主动噪声控制（ANC）系统；②提升在次级路径不确定性条件下的控制鲁棒性；③为相关领域的算法仿真与验证提供MATLAB代码参考与技术支持；阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法结构与参数调节机制，并可进一步扩展应用于多通道、非线性系统等复杂场景。

Nice Vibrations 4.1.1

12-05

手机震动插件，兼容Android和IOS，好用适用说明：https://blog.youkuaiyun.com/LLLLL__/article/details/106500151

12-05

内容概要：本资源属于电商系列实战项目，包含两个核心模块的Python源码：推荐系统模块：实现了基于用户(User-based)的协同过滤推荐算法，模拟电商“猜你喜欢”核心逻辑，通过计算用户相似度进行商品推荐。数据分析模块：模拟电商大促期间的销售数据，并使用Matplotlib库进行可视化展示，生成销售趋势折线图。适用人群：计算机/数据科学专业的学生、电商后台开发初学者。使用场景：课程设计、电商项目Demo演示、算法入门学习。代码注释清晰，下载即用。

ArcGIS挂图图边1170mm*870mm

12-05

ArcGIS挂图花边，纸张大小：1170mm*870mm。内图廓大小：1080mm*790mm 分为横竖两个图边，ai格式。让挂图瞬间上一个档次。

面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）

12-05

内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架，并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题，提出了一套集成化的计算流程，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力，适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习知识，从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标：①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化；②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统；③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理，提升生产线智能化水平。; 阅读建议：建议结合文中提供的Python代码实例，配合实际工业数据集进行复现与调优，重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑，同时可扩展应用于其他工业AI场景。

求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究（Matlab代码实现）

最新发布

12-05

求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“求解大规模带延迟随机平均场博弈中参数无关CSME的解法器研究”展开，提出了一种基于Matlab代码实现的数值解法，旨在有效求解带有时间延迟的随机平均场博弈问题中的参数无关CSME（Coupled System of Mean Field Equations）。研究聚焦于构建高效的数值计算框架，克服传统方法在处理高维、非线性与延迟耦合系统时的计算瓶颈，提升解法器的稳定性与收敛性。文中详细阐述了数学模型构建、算法设计思路及关键步骤的Matlab实现，通过仿真实验验证了所提方法在不同场景下的有效性与鲁棒性。同时，文档列举了大量相关科研方向与Matlab应用案例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，展示了Matlab在复杂系统仿真与优化中的广泛应用能力。; 适合人群：具备一定数学建模与Matlab编程基础，从事控制理论、博弈论、优化算法或相关工程仿真研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解带延迟的随机平均场博弈建模与CSME求解机制；②掌握利用Matlab实现复杂非线性系统数值求解的技术方法；③借鉴文中的算法设计思路与代码框架，应用于自身科研项目中的系统仿真与优化问题。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码实例，逐步调试与运行关键算法模块，加深对理论推导与数值实现之间联系的理解。同时可参考文档末尾列出的相关研究方向与代码资源，拓展研究视野，提升科研效率。 ```

ROS指令汇总

03-25

### ROS 常用指令汇总以下是与 ROS（Robot Operating System）相关的常用指令列表，这些命令涵盖了安装配置、节点管理、参数服务器操作以及文件转换等多个方面。 #### 安装与环境配置 - **更新 ROS 软件包源并导入密钥** 如果无法定位到 ROS 的软件包，可以重新设置 ROS 源并添加密钥[^2]。 ```bash 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 ``` - **刷新本地缓存** 更新 APT 缓存以便获取最新的 ROS 软件包。 ```bash sudo apt-get update ``` #### 启动与运行 - **启动 roscore** `roscore` 是 ROS 中间件的核心服务，用于协调各个节点之间的通信。 ```bash roscore ``` - **创建和编译工作空间** 创建一个新的 Catkin 工作空间，并完成初始化和编译过程。 ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws/ && catkin_make source devel/setup.bash ``` - **运行一个 ROS 节点** 使用 `roslaunch` 或者直接通过 `rosrun` 来启动某个特定的节点。 ```bash rosrun package_name executable_file roslaunch package_name launch_file.launch ``` #### 参数服务器操作 - **设置和读取参数** 利用 `rosparam` 对参数服务器中的数据进行增删改查。 ```bash rosparam set param_name value rosparam get param_name rosparam delete param_name ``` 若需将单个字符串拆分为多个部分存储，则可以通过脚本实现分割逻辑[^3]。 #### 文件处理与调试 - **XACRO 和 URDF 文件验证** 将 `.xacro` 文件转换为标准 `.urdf` 格式，并对其进行语法检查或可视化展示。 ```bash rosrun xacro xacro input.xacro > output.urdf check_urdf output.urdf urdf_to_graphiz output.urdf ``` - **查看消息类型和服务接口定义** 查询指定话题的消息格式或者某项服务的具体描述。 ```bash rostopic type topic_name rossrv show service_type ``` #### 数据记录与回放 - **录制和播放 bag 文件** 记录实时数据流至磁盘供后续分析；也可以重播已保存的数据集。 ```bash rosbag record -a rosbag play recorded_data.bag ``` 以上列举了一些常见的 ROS 操作命令集合，更多高级功能可查阅官方文档或其他社区资源站点如 wiki.ros.org 或 github.com 上的相关项目页面[^1]。