说说Angular的配置块和运行块

配置块会在提供者注册和配置的过程中,对模块或者服务进行配置。这是唯一在应用启动前可以修改的地方。另外只有提供者和常量可以注入到config

 angular.module('myapp',[])
 
.config(function($provider){
        //**
})

这段代码熟悉吗?可是你知道下面的代码和config有什么关系?

  angular.module('myapp',[])

  .factory('myservice',function(){

        var service ={};

        return service;

  })

  .directive('mydirective',function(){

        return {

            template:'<a>baidu.com</a>'

            }

    })

其实angular在执行上面代码,会先编译为如下形式

angular.module('myapp',[])

.config(function($provider,$complileProvider))

 $provider.factory('myservice',function(){

     var service ={};

     return service;

 })

 $compileProvider.directive('mydirective',function(){

     return {

     template:'<a>baidu.com</a>'

     }

 })

可见所有的东西,都是通过提供者provider来提供的。

再说运行块

angular.module('myapp',[])

.run(function($rootScope){

})

run相当于传统的main方法,有一个参数(initializeFn)在angular创建完注入器后执行。

来帮我编写的项目代码来吧,让咱一去搞一个项目,我的电脑现在装了ubunturos2,还有vscode,用Python程序来写一个实战项目,我将把要求发送给你,然后你需要给我一个超级详细的代码,而且保证代码可运行不出错,然后对每个项目的程序的每行代码给我注释六个项目 1:机器人模型与仿真环境搭建 创建机器人描述包 :新建一个包 my_robot_description,在其中使用 URDF 或 SDF 文件描述机器人的机械结构、传感器外观等信息。将机器人的 3D 模型文件(如 STL 格式)材质文件存放在 meshes materials 文件夹下,在 URDF 文件中通过相对路径引用这些模型文件。同时,编写机器人的关节链接配置文件(.yaml),用于定义机器人的运动学动力学参数。 创建 Gazebo 仿真包 :创建 my_robot_gazebo 包,用于配置 Gazebo 仿真环境。编写世界文件(.world),定义机器人的初始位置、仿真场景中的物体环境等。在 package.xml 文件中添加对 Gazebo 机器人描述包的依赖,并编写 launch 文件,用于启动 Gazebo 仿真并加载机器人模型世界文件。 代码示例 :在 my_robot_description 包的 URDF 文件中,定义机器人的基本结构,如车身、轮子、底盘等链接,以及关节类型运动范围。在 my_robot_gazebo 包的 launch 文件中,使用 gz sim 命令启动 Gazebo,并通过 spawn_entity.py 脚本将机器人模型加载到仿真环境中。 项目 2:机器人运动控制 创建运动控制包 :新建 my_robot_control 包,用于实现机器人的运动控制功能。编写节点用于接收速度指令并控制机器人的电机,同时从编码器获取里程计数据,并将其发布到 ROS2 主题中。实现 PID 控制算法,以确保机器人按照期望的速度方向运动。 代码示例 :在 my_robot_control 包中,编写一个 C++ 或 Python 节点,订阅速度指令主题(如 /cmd_vel),并根据指令计算电机的目标速度。使用 PID 控制算法读取编码器反馈的里程计数据,调整电机的输出,以达到精确控制机器人的运动的目的。同时,将里程计数据发布到 /odom 主题,供其他节点使用。 项目 3:传感器数据处理 创建传感器处理包 :创建 my_robot_sensors 包,用于处理机器人上的各种传感器数据,如激光雷达、摄像头、IMU 等。编写节点读取传感器数据,进行滤波、坐标变换、数据融合等处理,并将处理后的数据发布到相应的 ROS2 主题中。 代码示例 :对于激光雷达数据,编写一个节点订阅激光雷达的点云数据主题,对数据进行降采样、滤波等处理,去除噪声点无效点,然后将处理后的点云数据发布到新的主题。对于摄像头数据,使用 OpenCV 等库进行图像处理,如边缘检测、特征提取等,并将处理后的图像发布到另一个主题,供导航避障算法使用。 项目 4:导航算法实现 创建导航算法包 :新建 my_robot_navigation 包,用于实现机器人的导航算法,如全局路径规划、局部路径规划、避障控制等。可以使用 ROS2 的 Navigation2堆栈,也可以自己实现自定义的导航算法。 代码示例 :使用 Navigation2 堆栈时,需要配置相应的参数文件,如全局成本地图、局部成本地图、路径规划插件、控制器插件等。在 launch 文件中启动 Navigation2 的各个节点,包括地图服务器、全局规划器、局部规划器、控制器、行为树等。自定义导航算法时,根据机器人的运动学模型传感器数据,设计路径规划避障策略,并实现相应的算法代码。 项目 5:任务规划与管理 创建任务规划包 :创建 my_robot_mission 包,用于实现机器人的任务规划管理功能。根据任务需求,设计任务列表执行顺序,使用行为树或状态机等方法,控制机器人的导航行为,以完成一系列的任务。 代码示例 :在 my_robot_mission 包中,使用行为树库(如 BT)定义行为树的结构,包括任务序列、并行节点、条件判断节点、动作节点等。编写自定义的行为树节点,用于实现特定的任务,如导航到目标点、执行抓取动作、与人交互等。通过 behavior_tree_editor 等工具,可视化编辑行为树,并将其集成到 ROS2 系统中。 项目 6:系统集成与测试 创建系统集成包 :创建 my_robot_bringup 包,用于整合上述各个包节点,实现整个导航系统的启动运行。编写 launch 文件,按照正确的顺序启动机器人描述、传感器处理、运动控制、导航算法、任务规划等节点,并配置相应的参数。 代码示例 :在 my_robot_bringup 包的 launch 文件中,使用 include_launch 命令启动 Gazebo 仿真环境、机器人模型、传感器处理节点、导航堆栈等。同时,设置节点的参数,如机器人初始位置、地图文件路径、导航目标点等。通过运行该 launch 文件,启动整个导航系统,并在 Gazebo 仿真环境中测试机器人的导航性能,包括路径规划、避障、任务 要求代码必须详细不能省略,我要复制粘贴,而且请给我说说手动改哪里
05-12
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