1.ROS&PX4--Ubuntu20.04安装Ros-Noetic

Ubuntu20.04安装Ros-Noetic

1.添加Ros源:

$ sudo sh -c 'echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'

2.添加公钥:

$ sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

3.更新系统:

$ sudo apt update

4.安装ros-noetic-desktop-full(安装桌面完整版):

$ sudo apt install ros-noetic-desktop-full
注:
	ros-noetic-core是最起码的核心包的集合。发布者、订阅者、服务、启动文件和其他核心 ROS 概念需要这些包
	ros-noetic-ros-base只包含基本的 ROS 包。它扩展ros_core并包含了其他基本的非机器人工具   (树莓派执行端安装此选择)
	ros-noetic-desktop是ros-noetic-desktop-full的精简版
	ros-noetic-desktop-full包括所有包ros-noetic-desktop以及感知--满配

5.设置环境变量:

$ echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

6.初始化rosdep:

安装依赖
/*
针对Ubuntu Mate 20.04需要安装依赖:
$ sudo apt install python3-rosdep python3-rosinstall python3-rosinstall-generator python3-wstool build-essential -y
*/
初始化
$ sudo apt install python3-rosdep
$ sudo rosdep init
$ rosdep update

注:
ros 安装遇到 raw.githubusercontent.com无法访问,被墙的问题,尝试有效解决方案(方案不唯一,主推科学上网):
在/etc/hosts文件中加入(151.101.76.133 raw.githubusercontent.com):

$ sudo su (进入权限)
$ sudo nano /etc/hosts

添加:

$ 151.101.76.133    raw.githubusercontent.com

ctrl + o 调取保存命令 enter保存 ctrl + x 退出

$ su user_name(退出权限,user_name为自己电脑用户名) 

重启终端

$ sudo rosdep init
$ rosdep update

7.小乌龟测试是否成功安装(分别开启三个终端):

终端1:
$ roscore  //ros-noetic-ros-base版本只需测试此步骤
终端2:
$ rosrun turtlesim turtlesim_node
终端3:
$ rosrun turtlesim turtle_teleop_key

现象:
开启终端2时弹出小乌龟
开启终端3时,小乌龟可以用键盘上下左右按键控制方向

<think>好的,我需要回答用户关于如何通过Jetson Nano TX1ROS实现无人船自主避障功能的步骤和教程。首先,我得理清用户的问题,明确他们需要的具体实现步骤。用户提到了Jetson Nano TX1ROS、自主避障和无人船,所以需要结合这些关键词来构建答案。 首先,我应该回顾已有的引用内容。引用[3]提到基于机器视觉的无人平台自主导航避障系统,包括视觉开发平台、信息交互与任务控制平台、无人机系统。虽然这是关于无人机的,但无人船的避障系统可能有类似的结构,比如都需要传感器、数据处理和控制指令。因此,可能需要将无人机的一些方法迁移到无人船上。 接下来,用户提到了Jetson AGX Xavier部署YOLOv5和ROS小车进行目标检测跟踪的例子(引用[2])。这可能意味着类似的流程可以应用于Jetson Nano TX1和无人船,只是硬件平台不同。需要指出如何使用视觉算法(如YOLOv5或其他)进行障碍物检测,并结合ROS进行控制。 然后,我需要考虑无人船的特殊性。与无人机或小车不同,无人船在水中运动,需要考虑水流、波浪等环境因素,避障的传感器可能包括摄像头、声呐、激光雷达(LiDAR)等。不过,用户可能主要关注基于视觉的方案,因为提到了Jetson和ROS,通常视觉处理在Jetson上比较常见。 接下来,我需要整理实现步骤的大纲。通常,自主避障系统包括以下几个部分:硬件搭建、传感器数据采集、环境感知(如障碍物检测)、路径规划、控制指令执行。结合ROS,可能需要使用ROS中的节点来处理各个模块,比如传感器驱动、视觉处理节点、路径规划节点、控制节点等。 第一步,硬件选型与搭建。需要确定无人船的平台,选择适合的推进器、电源、传感器(如摄像头、超声波传感器、IMU等),以及Jetson Nano TX1作为主控。同时,需要确保ROS兼容的硬件,比如摄像头可能需要使用USB摄像头或CSI摄像头,支持ROS驱动。 第二步,ROS环境搭建。安装ROS(如Melodic或Noetic版本),配置Jetson Nano TX1的环境,可能包括安装必要的库和依赖,如OpenCV、PCL(点云库)等。同时,需要配置ROS工作空间,创建所需的包和节点。 第三步,传感器数据采集与处理。例如,摄像头的数据通过ROS的image_transport进行传输,可能需要使用cv_bridge将图像转换为OpenCV格式进行处理。如果使用其他传感器如LiDAR或超声波,也需要相应的ROS驱动包。 第四步,障碍物检测算法。这里可以借鉴引用[2]中的YOLOv5,将其部署在Jetson上,进行实时目标检测。需要训练一个适用于水上环境的障碍物检测模型,比如识别浮标、其他船只、桥墩等。或者使用传统的计算机视觉方法,如光流法、特征匹配等。 第五步,避障路径规划。在检测到障碍物后,需要规划绕行路径。常用的算法有A*、D*、RRT(快速随机树)等。在ROS中,可以使用move_base包,或者自定义路径规划节点,结合检测到的障碍物信息生成安全路径。 第六步,运动控制。根据路径规划的结果,发送控制指令给无人船的推进器。这部分需要与无人船的下位机通信,可能通过PWM信号或串口通信,使用ROS的serial包或mavros(如果使用类似PX4的飞控)。 第七步,系统集成与测试。将各个节点整合,进行仿真测试(如Gazebo模拟无人船环境),然后进行实地测试,调整参数,确保避障功能的可靠性。 另外,还需要考虑无人船的定位问题,可能需要GPS或视觉SLAM来获取当前位置。但用户的问题主要聚焦于避障,可能定位部分可以简化或使用预设的路径。 可能遇到的问题包括Jetson Nano TX1的计算资源有限,需要优化算法以保证实时性;水面的反光和波浪对视觉检测的影响,可能需要加入滤波或使用多传感器融合;以及通信延迟的问题,确保控制指令的及时性。 最后,需要生成相关问题,可能涉及传感器选择、算法优化、ROS包推荐、实际测试方法等。</think>以下是基于Jetson Nano TX1ROS实现无人船自主避障功能的步骤指南: --- ### 一、硬件搭建 1. **主控设备**:安装Jetson Nano TX1作为核心处理器,负责算法运算和系统调度[^2]。 2. **传感器选择**: - 摄像头(RGB或双目):用于水面障碍物视觉检测。 - 超声波/声呐:探测近距离水下障碍物。 - IMU:获取船体姿态数据。 - GPS模块(可选):辅助定位。 3. **动力系统**:配备电机、推进器及舵机控制模块,支持ROS通信协议(如PWM或CAN总线)。 --- ### 二、ROS环境配置 1. **安装ROS Melodic/Noetic**: ```bash sudo apt-get install ros-<版本>-desktop-full ``` 2. **创建ROS工作空间**: ```bash mkdir -p ~/catkin_ws/src && cd ~/catkin_ws && catkin_make ``` 3. **安装依赖库**: - OpenCV、cv_bridge(图像处理) - PCL(点云处理) - mavros(若使用无人机协议扩展) --- ### 三、障碍物检测实现 1. **视觉算法部署**: - 使用YOLOv5或SSD等模型进行水面障碍物检测,需针对水上环境训练数据集。 - 调用ROS的`cv_bridge`将图像数据转换为OpenCV格式: ```python from cv_bridge import CvBridge bridge = CvBridge() cv_image = bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") ``` 2. **多传感器融合**(可选): - 结合声呐数据与视觉检测结果,通过卡尔曼滤波提高障碍物定位精度[^3]。 --- ### 四、路径规划与控制 1. **全局路径规划**: - 使用A*或Dijkstra算法生成初始路径。 -ROS中集成`move_base`包,定义代价地图(需适配水面环境参数)。 2. **局部避障**: - 动态窗口法(DWA)实时调整航向,避开检测到的障碍物。 - 响应速度需根据船体惯性优化参数。 --- ### 五、运动控制执行 1. **通信接口开发**: - 通过ROS的`rospy`或`roscpp`编写控制节点,向下位机发送速度/转向指令。 - 示例代码: ```python pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) twist_msg = Twist() twist_msg.linear.x = 0.5 # 前进速度 pub.publish(twist_msg) ``` 2. **紧急制动逻辑**: - 当检测到近距离障碍物时,触发紧急停止信号[^1]。 --- ### 六、测试与优化 1. **仿真测试**:使用Gazebo搭建水面环境模拟器,验证避障逻辑。 2. **实地测试**: - 分阶段测试:静态障碍→动态障碍→多障碍混合场景。 - 调整算法参数(如安全距离、最大转向角)。 --- ### 注意事项 - **计算资源优化**:使用TensorRT加速YOLO模型推理,降低Jetson Nano的负载。 - **环境适应性**:针对水面反光问题,可加入偏振滤镜或使用红外摄像头。 ---
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