NAO学习——从NAOqi和rviz开始学习在ROS上运行NAO

本文介绍了如何在ROS上连接和控制NAO机器人,包括启动nao_bringup,使用rviz显示NAO模型,通过ROS命令控制NAO行走,以及在本地运行虚拟NAOqi进行模拟操作。详细步骤涵盖了从设置依赖到运行NAO的各个阶段,适合ROS和NAO初学者。

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1. 开始连接一个实体NAO
1.1 运行nao_bringup
在开始之前,我们首先要确定三个必须的依赖包 naoqi_driver,naoqi_bridge 和 nao_description 是否满足。这三个包可以通过包管理器或者从github上clone。

为了运行nao_bringup, 需要执行下列命令:

$ roslaunch nao_bringup nao_full.launch nao_ip:=<robot_ip> roscore_ip:=<roscore_ip>

如果用的是Python SDK,则需要执行:

$ roslaunch nao_bringup nao_full_py.launch nao_ip:=<robot_ip> roscore_ip:=<roscore_ip>

<robot_ip>是NAO的地址,’’是运行roscore的电脑IP地址。因为roscore并不是在NAO上运行的,所以用这两个参数来让NAO找到roscore运行的位置是很必要的。将这两个参数修改为正确的IP地址,以在NAO和电脑之间建立正确连接。

当nao_bringup成功运行之后,我们就可以打开rviz了。

1.2 在RVIZ上显示NAO
首先打开RVIZ:

$ rosrun rviz rviz

ROS上提供了一个预先设置好的RVIZ配置文件urdf.rviz,保存在~/catkin_ws/src/nao_robot/nao_description/config/下。

如果想要看到完整的NAO的3D模型,我们需要安装一个包:

$ sudo apt-get install ros-indigo-nao-meshes

在安装过程中ÿ

### NAO机器人ROS中的API接口及用法 NAO是一款由SoftBank Robotics开发的人形机器人,其功能可以通过ROS(Robot Operating System)进行扩展控制。以下是关于如何使用ROSNAO通信的相关信息。 #### 1. 基本概念 为了使NAO能够与ROS环境集成并实现高级功能,通常会利用`naoqi_driver`或其他类似的ROS包作为桥梁[^1]。这些驱动程序允许开发者通过标准的ROS消息服务访问NaoQi API的功能。具体来说: - `rospy` 或 `roscpp` 是主要的语言绑定方式用于编写节点并与ROS生态系统交互[^3]。 - 开发者可以调用诸如运动规划、语音识别等功能模块,并将其无缝嵌入到更大的机器人应用框架之中。 #### 2. 安装依赖项 要开始使用NAO ROS API,首先需要安装必要的库支持文件。这包括但不限于设置好支持C++或者Python编写的开发环境以及下载官方提供的SDKs: ```bash sudo apt-get install ros-$DISTRO-naoqi-bridge ``` 其中 `$DISTRO` 应替换为你当前使用的ROS发行版名称(如noetic)[^2]. #### 3. 启动基本配置 启动一个简单的测试场景可能涉及以下几个命令行操作步骤描述如下但不实际分步执行而是整体说明逻辑流程: 运行核心服务端口监听器, 并指定IP地址指向真实的物理设备所在位置. ```bash export ROBOT_IP=your_robot_ip_address roscore & rostful start --robot $ROBOT_IP ``` 加载特定于该型号机器人的参数集定义至全局参数服务器上供其他订阅方读取. ```xml <launch> <param name="use_sim_time" value="false"/> </launch> ``` 激活视觉伺服控制系统以便后续处理图像流数据输入源来自摄像头硬件单元. #### 4. 编程实例 下面给出了一段示范性的 Python 脚本来展示怎样操控头部关节角度变化从而改变视线方向. ```python #!/usr/bin/env python import rospy from std_msgs.msg import Float64MultiArray def main(): rospy.init_node('head_control', anonymous=True) pub = rospy.Publisher('/joint_angles', Float64MultiArray, queue_size=10) rate = rospy.Rate(1) while not rospy.is_shutdown(): msg = Float64MultiArray() # Set HeadYaw and HeadPitch values respectively (-1~1 range normalized). msg.data = [-0.5, 0.3] pub.publish(msg) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: main() except rospy.ROSInterruptException: pass ``` 此脚本定期发布一组浮点数数组给预设主题名'/joint_angles',代表两个自由度上的旋转量值即水平偏转(Yaw) 垂直倾斜(Pitch),单位采用弧度制表示形式. #### 5. 进一步探索资源 除了上述基础介绍外还有更多深入话题值得研究比如SLAM建图导航避障路径规划等等均能借助成熟的开源项目成果快速搭建原型验证平台进而推进科研教学工作进展效率极大提升效果显著可见一斑[^4].
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