ROS实现机器人移动

本文介绍了如何在GitHub上的六合机器人工坊项目中创建和使用机器人运动模型,使用`cmd_vel`话题传递控制指令,并通过catkin_create_pkg构建工具包。同时,展示了如何在Rviz中可视化机器人运动和数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

开源项目

使用是github上六合机器人工坊的项目。

https://github.com/6-robot/wpr_simulation.git

机器人运动模型

运动模型如下所示:👇

在这里插入图片描述

机器人运动的消息包:
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实现思路:👇
在这里插入图片描述

为什么要使用/cmd_vel话题。因为这个是约定俗成的,项目中订阅的就是这个话题,否则无法订阅到主题或者更改项目的订阅者的源码

使用catkin_create_pkg 命令开具工具包,切换到catkin_ws下的src目录


  • catkin_create_pkg vel_pkg rospy roscpp geometry_msgs #要依赖于geometry_msgs消息包,之前是依赖于std_msgs标准信息包。

vel_node节点的cpp文件👇

#vel_node.cpp
#include<ros/ros.h>
#include<geometry_msgs/Twist.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
    //初始化节点
    ros::init(argc,argv,"vel_node");
    ros::NodeHandle nh;
    ros::Publisher pub=nh.advertise<geometry_msgs::Twist>("/cmd_vel",10);
    //定义消息包
    geometry_msgs::Twist vel_msgs;
    vel_msgs.linear.x=0.2;
    vel_msgs.linear.y=0.3;
    vel_msgs.linear.z=0;
    vel_msgs.angular.x=0;
    vel_msgs.angular.y=0;
    vel_msgs.angular.z=0;

    ros::Rate r(30);
//开始持续发布消息
while(ros::ok())
{
    pub.publish(vel_msgs);
    r.sleep();

}
    
    return 0;
}

备注:Cmakelist.txt文件末尾加上,vscode的编译规则👇


add_executable(vel_node src/vel_node.cpp)
add_dependencies(vel_node KaTeX parse error: Expected '}', got 'EOF' at end of input: {{PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})
target_link_libraries(vel_node
${catkin_LIBRARIES}
)


在这里插入图片描述

成功运行
在这里插入图片描述

额外,对于Rviz使用篇幅较短,就附录在文章尾部。

Rviz简介:

  • RViz是ROS的一个可视化工具,用于可视化和调试ROS中的数据。它允许你在三维空间中显示和查看ROS的各种数据,如传感器数据、机器人模型、路径规划结果等。

RViz的功能包括:

  • 可视化传感器数据:你可以通过RViz查看激光雷达、摄像头、深度相机等传感器的实时数据。

  • 可视化机器人模型:你可以在RViz中加载机器人模型,查看机器人在三维空间中的姿态、关节状态等。

  • 可视化路径规划:RViz支持显示机器人的路径规划结果,包括全局路径和局部路径。

  • 可视化地图:你可以在RViz中加载地图数据,查看机器人所在的环境。

  • 可视化TF坐标变换:RViz可以显示ROS中的TF坐标变换关系,帮助你了解机器人各个部件之间的相对位置。

  • 可视化标记:你可以在RViz中添加标记、箭头、文字等来可视化特定的信息。
    使用命令:

rviz

在这里插入图片描述

 如果你想添加模型,可以点击Add按钮

在这里插入图片描述

结果展示:

在这里插入图片描述

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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