Robotics Developer (一)

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Overview
The Simulated Reference Platform is based on the Reference Platform Design. A CAD model of a
typical Reference Platform robot is shown below. Models such as this can be used as the basis for a
simulated robot.

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Linly-Talker

Linly-Talker

AI应用

Linly-Talker是一款创新的数字人对话系统,它融合了最新的人工智能技术,包括大型语言模型(LLM)、自动语音识别(ASR)、文本到语音转换(TTS)和语音克隆技术

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
搭建机器人开发环境需要根据具体的应用场景和目标进行选择,以下是个通用的指南,涵盖了常用的工具、框架和开发环境配置建议。 ### 3.1 操作系统选择 机器人开发通常使用 Linux 系统,尤其是 Ubuntu,因为其对 ROS(Robot Operating System)的良好支持。推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS 或 22.04 LTS,它们具有长期支持和广泛的社区资源[^1]。 ### 3.2 开发工具链 #### 3.2.1 编译器与构建系统 - **编译器**:推荐使用 GCC 或 Clang,适用于 C/C++ 开发。 - **构建系统**: - **CMake**:跨平台构建工具,广泛用于 ROS 项目。 - **Catkin**:ROS 专用的构建系统,基于 CMake。 - **Bazel**:Google 开发的高性能构建系统,适合大型项目。 #### 3.2.2 集成开发环境(IDE) - **CLion**:JetBrains 的 C/C++ IDE,支持智能代码补全和调试。 - **Visual Studio Code**:轻量级但功能强大的编辑器,支持 C/C++ 插件和 ROS 插件。 - **Qt Creator**:适用于 C++ 项目,特别是使用 Qt 框架的项目。 - **Eclipse CDT**:功能齐全的 C/C++ 开发环境,支持 ROS 插件。 ### 3.3 机器人框架与中间件 #### 3.3.1 ROS(Robot Operating System) ROS 是机器人开发的核心框架,提供了通信、硬件抽象、设备驱动、库、可视化工具等支持。主要版本包括: - **ROS 1(Noetic)**:支持 Python 2 和 Python 3,适用于大多数传统项目。 - **ROS 2(Humble、Iron、Jazzy 等)**:支持实时性、安全性增强,推荐用于新项目。 #### 3.3.2 其他框架 - **Gazebo**:用于机器人仿真,支持物理引擎和传感器模拟。 - **MoveIt**:用于机械臂运动规划,集成于 ROS。 - **OpenCV**:用于计算机视觉任务,常用于机器人感知模块。 - **PCL(Point Cloud Library)**:用于点云处理,常用于三维感知。 ### 3.4 仿真与测试环境 - **Gazebo**:用于模拟机器人在虚拟环境中的行为。 - **RViz**:ROS 可视化工具,用于查看传感器数据、路径规划等。 - **RQT**:ROS 图形化工具集,用于调试和监控系统状态。 ### 3.5 示例:ROS 环境搭建步骤 以下是个基本的 ROS 环境搭建流程(以 Ubuntu 20.04 和 ROS Noetic 为例): 1. **安装 Ubuntu 系统** 2. **设置 ROS 仓库** ```bash sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list' ``` 3. **设置密钥** ```bash sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 ``` 4. **安装 ROS 桌面完整版** ```bash sudo apt update sudo apt install ros-noetic-desktop-full ``` 5. **初始化 rosdep** ```bash sudo rosdep init rosdep update ``` 6. **设置环境变量** ```bash echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 7. **安装构建工具** ```bash sudo apt install python3-catkin-tools ``` ### 3.6 示例:机器人导航行为树实现(ReAct 框架) 以下是个基于 ReAct 框架的机器人导航行为树实现示例: ```python class BehaviorTree: def __init__(self): self.root = Navigate() def run(self): self.root.execute() class Navigate: def execute(self): if DetectObstacle().execute(): TurnLeft().execute() else: MoveForward().execute() ObserveEnvironment().execute() class DetectObstacle: def execute(self): # 模拟检测前方障碍物 return False # 返回是否有障碍物 class MoveForward: def execute(self): print("Moving forward...") class TurnLeft: def execute(self): print("Turning left...") class ObserveEnvironment: def execute(self): print("Observing surroundings...") if __name__ == "__main__": bt = BehaviorTree() bt.run() ```
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