机器人学环境配置（VM-16 + Ubuntu-20.04 + ROS-noetic）

已于 2024-02-17 15:33:30 修改
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文章标签： ubuntu linux ROS
于 2024-02-17 13:52:32 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_61281610/article/details/136120914
版权
本文详细介绍了如何在VMware Pro 16上安装Ubuntu 20.04.6，包括新建虚拟机、安装操作系统、更改软件源、设置跨系统复制粘贴，以及配置和测试ROS-noetic的过程。通过一步步的指导，帮助读者成功搭建ROS开发环境。

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

目录

一、安装好 VMware Pro 16（基于win11）

1. 下载

2. 安装过程

二、成功配置Ubuntu20.04.6

1. 下载

2. 新建虚拟机进行配置

3. 安装操作系统镜像

4. 更改Ubuntu软件源 

5. Windows与Ubuntu跨系统复制粘贴

三、成功配置与Ubuntu20.04对应的ROS

1. 按ctrl+alt+t打开终端并在其中依次输入以下代码

2. 安装rosdep

3. 配置环境变量 

4. 安装依赖

5. 测试ROS是否安装成功

四、其他学习链接

一、安装好 VMware Pro 16（基于win11）

1. 下载

下载 VMware Workstation Pro - VMware Customer Connecticon-default.png?t=N7T8https://customerconnect.vmware.com/cn/downloads/info/slug/desktop_end_user_computing/vmware_workstation_pro/16_0

2. 安装过程

安装好自定义路径比较合适，然后选择默认添加PATH。

D:\programFiles\VMware\VMware Workstation\

在这里，我们选择直接进入许可证，自行寻找许可证进行永久激活！有需要的话可以私聊我哈！

安装完成！ 

二、成功配置Ubuntu20.04.6

1. 下载

Ubuntu 20.04.6 LTS (Focal Fossa)icon-default.png?t=N7T8https://releases.ubuntu.com/20.04/

2. 新建虚拟机进行配置

将安装好的VMware之双击图标打开后点击创建新的虚拟机

选择自定义，然后点击下一步 

选择稍后安装操作系统，然后继续点击下一步 

 下图这里就是起个名字，虚拟机名称默认就行。位置建议选个磁盘大点的，别无脑放c盘。

下图选处理器数量和内核数量建议根据自身处理器情况来。我是8核16线程，这里我选个4，2就够用了。看自身情况来定。 

下图 更改虚拟机内存为8GB(8192MB)，点击下一步

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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