机器人操作系统ROS教程全攻略

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简介：ROS是机器人领域中广泛使用的开源框架，提供工具、库和协议来开发机器人软件。本教程为初学者提供了学习ROS编程的基础知识和操作，包括Makefile编写、ROS包的创建、节点、消息、服务、参数服务器、话题、图、TF框架的理解和使用，以及利用 roslaunch 、 rqt 、 rviz 、 rostopic 和 rosservice 等工具进行调试。此外，还涉及ROS的安装、配置及环境变量设置。通过本教程，初学者将能够掌握ROS的基础知识，并为进一步探索SLAM、路径规划和控制算法等高级主题打下坚实基础。

1. ROS基础知识介绍

1.1 ROS的起源和概念

ROS（Robot Operating System）并不是一个真正意义上的操作系统，而是一个为机器人应用开发提供的软件框架和工具集。它由斯坦福人工智能实验室（SAIL）的创始人之一，Morgan Quigley发起，现在由OSRF（Open Source Robotics Foundation）维护。作为机器人应用领域的事实标准之一，ROS具有模块化、分布式的特点，是目前机器人开发中应用最广泛的中间件之一。

1.2 ROS的设计哲学和主要特性

ROS的设计哲学以"软件共享和再利用"为首要原则，核心目标是简化复杂机器人应用的开发。它支持多语言编程（主要使用C++和Python），并拥有庞大的社区和丰富的库资源。ROS具有以下主要特性： - 节点（Nodes） : ROS中的程序以节点的形式存在，节点可以发布或订阅主题，也可以提供或使用服务。 - 话题（Topics） : 话题是ROS中节点间通信的一种方式，节点可以通过发布或订阅话题来交换信息。 - 服务（Services） : 服务是节点间同步通信的一种方式，一个节点可以提供服务，另一个节点可以请求服务。 - 参数服务器（Parameter Server） : 用于存储和检索参数的共享多维字典。 - 消息（Messages） : ROS定义了不同类型的消息格式，用于在节点间交换数据。

1.3 ROS的应用场景和优势

ROS适用于研究开发和教育，特别是在自动化、机器人学习、空间探索等领域发挥着重要作用。它为开发者提供了一套灵活的工具集，可用来快速构建复杂的应用程序。ROS的主要优势包括： - 代码复用 : ROS拥有丰富的库和工具，有助于快速开发和复用代码。 - 社区支持 : 由于ROS的广泛使用，它拥有一个庞大且活跃的开发者社区，为用户和开发者提供持续的支持和帮助。 - 多平台兼容 : ROS支持多种操作系统平台，包括但不限于Linux、OS X和Windows。 - 跨硬件兼容 : ROS能够在不同的硬件平台上运行，包括各种类型的机器人和传感器。

通过了解ROS的起源、设计哲学、主要特性和应用场景，我们可以认识到ROS在现代机器人开发中的重要性和影响力。随着ROS的不断发展，它已成为机器人技术研究和应用的关键技术之一。

2. ROS项目构建与Makefile应用

2.1 ROS项目构建基础

2.1.1 ROS项目构建的基本步骤

ROS项目构建涉及到一系列的步骤，从初始化到代码编写，最后到编译和运行。以下是构建ROS项目的基本步骤：

1. 创建工作空间 : ROS项目运行在特定的工作空间中，首先需要创建一个工作空间。
2. 创建包 : 在工作空间内创建一个或多个包，每个包包含相关的节点、服务和功能。
3. 编写代码 : 在包中创建源代码文件，通常是 .cpp 或 .py 文件，实现具体的功能。
4. 编写配置文件 : 包括 CMakeLists.txt 和 package.xml 文件，这些文件定义了编译规则和依赖关系。
5. 构建项目 : 使用 catkin_make 或 catkin build 命令构建整个工作空间。
6. 运行节点 : 构建完成后，运行节点并测试代码是否按预期工作。

2.1.2 ROS项目构建的环境配置

ROS项目构建需要特定的环境配置，这包括安装ROS环境以及安装依赖的软件包。以下是环境配置的步骤：

1. 安装ROS : 根据需要选择合适的ROS版本进行安装。ROS安装通常在Ubuntu系统上完成。
2. 配置环境变量 : 安装完成后，需要设置环境变量以便ROS工具和库可以在任何终端中使用。
3. 获取依赖 : 使用 rosdep 工具安装包的依赖项。
4. 初始化工作空间 : 使用 catkin_init_workspace 命令初始化新的工作空间。
5. 构建依赖 : 使用 rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y 安装构建依赖。

以上步骤确保了构建环境的基础配置，使得ROS项目的构建可以在稳定的环境中进行。

2.2 Makefile编写和使用技巧

2.2.1 Makefile的基本语法和规则

Makefile是项目构建的核心，它定义了如何编译源代码以及如何生成可执行文件。Makefile的基本语法和规则包括目标(target)、依赖(dependencies)和命令(commands)。

1. 目标(target) : 通常是生成的文件名，比如编译后的可执行文件。
2. 依赖(dependencies) : 编译目标所需的文件，通常是源代码文件。
3. 命令(commands) : 实现从依赖生成目标的命令，通常以 Tab 字符开始。

示例Makefile的基本结构如下：

# 定义编译器，可使用其他编译器如"g++"等
CC=g++ 
# 定义编译选项，比如使用C++11标准
CFLAGS=-std=c++11 
# 定义构建目标
TARGET=example
# 定义构建依赖文件
SOURCES=main.cpp utils.cpp
# 定义构建规则
$(TARGET): $(SOURCES)
    $(CC) $(CFLAGS) -o $@ $^
# 定义清理规则
.PHONY: clean
clean:
    rm -f $(TARGET)

2.2.2 ROS项目中Makefile的应用实例

在ROS项目中，Makefile通常是由 catkin 系统自动生成的，但有时我们需要手动修改它以添加特定的编译规则。

1. 添加自定义编译规则 : 在 CMakeLists.txt 中使用 add_custom_command 。
2. 使用条件编译 : 根据不同的环境设置不同的编译规则。
3. 动态链接 : 链接共享库，确保构建过程的灵活性。

# 示例: 动态链接示例
example_node: example_node.o
    $(CXX) $(LDFLAGS) -o $@ $^ $(LIBS)

在ROS项目中，Makefile的使用使构建过程更加灵活和可定制。

2.3 ROS项目构建的高级技巧

2.3.1 ROS项目构建的性能优化

ROS项目构建的性能优化涉及多个方面，包括编译优化、依赖管理等。以下是一些优化技巧：

1. 并行编译 : 使用 -j 选项，例如 catkin_make -j4 。
2. 缓存编译结果 : 利用 catkin 的缓存机制减少不必要的重新编译。
3. 使用最新工具链 : 定期更新ROS和编译器版本以利用最新优化。

优化ROS项目构建速度的目的是减少开发者等待时间，提高开发效率。

2.3.2 ROS项目构建的错误诊断与解决

构建过程中出现错误是常见的，快速诊断和解决问题是关键。以下是一些诊断和解决策略：

1. 查看详细的错误信息 : 通过 catkin_make 的输出获取详细的错误提示。
2. 构建单个包 : 使用 catkin_make --pkg <package_name> 只构建特定的包。
3. 使用调试模式 : 启用调试输出，例如 catkin_make --debug 。
4. 检查环境变量 : 确认所有环境变量设置正确，如 ROS_PACKAGE_PATH 。

确保有正确的错误诊断和解决策略，可以有效提高ROS项目构建的稳定性和效率。

3. ROS核心概念与工作空间管理

3.1 ROS核心概念详解

3.1.1 ROS节点的概念与操作

ROS节点（Node）是ROS系统中最小的可执行单元，负责执行一个特定的任务。多个节点可以并发运行，并通过话题（Topic）、服务（Service）和参数服务器（Parameter Server）进行通信和数据共享。

节点创建 : 要创建一个ROS节点，通常需要编写一个C++或Python脚本，该脚本继承自 rclcpp::Node （C++）或 rospy.Node （Python）。以下是一个简单的Python节点示例：

#!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

节点通信 : 节点之间的通信是通过发布和订阅话题来实现的。在这个例子中，“talker”节点发布消息到“chatter”话题，其他节点可以订阅这个话题来接收信息。

3.1.2 ROS消息、服务、参数服务器的使用

消息 : 消息是节点间数据交换的格式，它们由消息类型定义。ROS中包含多种内置消息类型，例如std_msgs/String、sensor_msgs/Image等。

服务 : 服务提供了一种请求-响应机制。服务端定义服务类型，客户端发起请求，并等待服务端处理后的响应。服务的定义通常涉及到两个消息类型，一个用于请求，另一个用于响应。

#!/usr/bin/env python
import rospy
from beginner_tutorials.srv import AddTwoInts, AddTwoIntsResponse

def handle_add_two_ints(req):
    print("Returning [%s + %s = %s]"%(req.a, req.b, (req.a + req.b)))
    return AddTwoIntsResponse(req.a + req.b)

def add_two_ints_server():
    rospy.init_node('add_two_ints_server', anonymous=True)
    s = rospy.Service('add_two_ints', AddTwoInts, handle_add_two_ints)
    print("Ready to add two ints.")
    rospy.spin()

if __name__ == "__main__":
    add_two_ints_server()

参数服务器 : 参数服务器允许节点存储和检索全局参数。这些参数可以是任何基本数据类型，并被存储为字典结构。节点可以动态地读取或写入参数服务器。

3.2 ROS工作空间的配置与管理

3.2.1 ROS工作空间的创建与配置

ROS工作空间（workspace）是组织ROS包（package）的地方，包中包含节点和其他ROS资源。工作空间通常包括 src 、 build 、 devel 和 install 四个目录。

• 创建工作空间 : bash mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/ catkin_make source devel/setup.bash

• 配置工作空间 : 在 ~/.bashrc 文件中添加： bash source ~/catkin_ws/devel/setup.bash 这样每次打开终端时都会自动加载工作空间。

3.2.2 ROS包的创建与管理

创建包 : 使用 catkin_create_pkg 命令创建一个新的ROS包。例如：

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg my_package std_msgs rospy roscpp

这将创建一个名为 my_package 的新包，并依赖于 std_msgs 、 rospy 和 roscpp 。

管理包 : 要管理ROS包，可以使用 rosdep 、 rospack 等工具：

rosdep check my_package

这个命令用于检查包的依赖是否满足。 rospack 可以用来获取包的信息。

3.3 ROS话题与图框架的应用

3.3.1 ROS话题的发布与订阅机制

发布话题 : 发布者节点创建一个话题并周期性地发送消息到该话题。例如，发布者节点可能周期性地广播传感器数据。

#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

int main(int argc, char **argv)
{
    ros::init(argc, argv, "talker");
    ros::NodeHandle n;
    ros::Publisher chatter_pub = n.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);
    ros::Rate loop_rate(10);

    while (ros::ok())
    {
        std_msgs::String msg;
        msg.data = "hello world " + std::to_string(rand() % 100);
        chatter_pub.publish(msg);
        ros::spinOnce();
        loop_rate.sleep();
    }

    return 0;
}

订阅话题 : 订阅者节点声明对某个话题感兴趣，然后根据这个话题接收消息。

#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)
{
    ROS_INFO("I heard: [%s]", msg->data.c_str());
}

int main(int argc, char **argv)
{
    ros::init(argc, argv, "listener");
    ros::NodeHandle n;
    ros::Subscriber sub = n.subscribe("chatter", 1000, chatterCallback);
    ros::spin();

    return 0;
}

3.3.2 ROS图框架的构建与管理

图框架 : 图框架（Graph）是ROS中节点和组件的网络集合。 roscore 是图框架的中心节点，其他节点会连接到这个中心节点来交换消息。

构建图 : 构建图通常涉及启动 roscore ，运行发布者节点和订阅者节点，以及使用 rosrun 和 roslaunch 来管理节点的启动。

roscore &
rosrun beginner_tutorials talker &
rosrun beginner_tutorials listener &

或者使用 roslaunch 来启动多个节点：

<launch>
    <node pkg="rospy_tutorials" type="talker" name="talker" output="screen" />
    <node pkg="rospy_tutorials" type="listener" name="listener" output="screen" />
</launch>

运行：

roslaunch beginner_tutorials talker_listener.launch

通过本节的介绍，您应该已经对ROS的核心概念有了深入的理解，并能够熟练地创建和管理ROS节点，使用话题进行数据交换，并构建复杂的图框架。在下一节中，我们将深入探讨ROS的高级应用与调试技巧，进一步提升您的ROS应用能力。

4. ROS高级应用与调试技巧

4.1 ROS调试工具的使用

4.1.1 roslaunch 的使用技巧

roslaunch 是ROS中一个非常强大的工具，它用于启动和停止多个ROS节点。通过使用XML格式的启动文件， roslaunch 可以简化节点启动过程，实现参数配置和节点之间的网络连接。

使用 roslaunch 的基本语法如下：

roslaunch [package] [filename.launch]

例如，如果我们想要启动一个名为 my_robot 的ROS包中的 my_robot.launch 文件，我们会在命令行中输入：

roslaunch my_robot my_robot.launch

在 launch 文件中，我们可以定义一系列的节点启动指令，并设置它们的参数。以下是一个简单的 launch 文件示例：

<launch>
  <node pkg="turtlesim" type="turtlesim_node" name="sim" output="screen"/>
  <node pkg="turtlesim" type="turtle_teleop_key" name="teleop" output="screen"/>
</launch>

上述代码定义了两个节点： turtlesim_node 用于运行模拟器， turtle_teleop_key 用于控制小海龟。

为了优化调试， roslaunch 允许我们在启动文件中使用 <arg> 标签定义可配置参数，这样用户可以根据需要更改参数，而不是每次都编辑 launch 文件。例如：

<launch>
  <arg name="namespace" default="turtle1"/>
  <node pkg="turtlesim" type="turtlesim_node" name="$(arg namespace)" output="screen"/>
</launch>

这样用户可以指定海龟的名字，通过命令行传递参数启动 launch 文件：

roslaunch my_package my_launch.launch namespace:=my_turtle

通过 roslaunch 的这些技巧，我们可以更高效地进行ROS系统调试和节点管理。

4.1.2 rqt 与 rviz 的高级应用

rqt 和 rviz 是ROS中两个强大的可视化工具，它们用于监控和显示ROS系统的信息，以及对机器人状态进行3D可视化。

rqt 是基于插件的通用GUI框架，可以运行多种ROS相关的GUI工具。启动 rqt 的基本命令是：

rosrun rqt_graph rqt_graph

这将启动 rqt_graph 插件，显示当前ROS节点、话题和消息类型的连接关系。 rqt_graph 对于理解整个ROS系统的运行非常有帮助。

rviz 则是一个3D可视化工具，用于显示来自传感器的数据或者模拟的机器人环境。启动 rviz 的命令如下：

rosrun rviz rviz

在 rviz 中，可以添加各种显示类型（如“RobotModel”、“Image”、“Map”等），并将它们与相应的ROS话题关联。这样，用户就可以实时查看传感器数据或者机器人模型的状态。

在调试复杂的机器人系统时， rqt 和 rviz 的高级应用可以极大地提高问题诊断的效率。通过合理配置显示窗口和插件，用户可以直观地看到系统运行状况和故障点，从而更快地进行调试和调整。

4.2 ROS节点和消息的深入调试

4.2.1 rostopic 的高级使用

rostopic 命令是一个强大的工具，它用于发布和订阅ROS话题。我们可以使用 rostopic 列出当前活跃的话题、打印消息内容以及查看话题的数据流速率。

使用 rostopic 的基本命令如下：

# 列出当前活跃的话题
rostopic list

# 打印特定话题上的消息类型和内容
rostopic echo /topic_name

# 打印特定话题上的消息类型
rostopic type /topic_name

# 打印特定话题上的消息内容
rostopic hz /topic_name

# 打印特定话题的发布者信息
rostopic info /topic_name

例如，如果我们想要发布一个消息到 /chatter 话题，可以使用以下命令：

rostopic pub /chatter std_msgs/String "Hello ROS"

在高级使用中， rostopic 命令可以和 grep 、 awk 等Linux命令结合使用，进行更复杂的数据分析和过滤。例如，如果我们想要过滤掉某个特定值，可以使用：

rostopic echo /topic_name | grep -v "特定值"

rostopic 还支持参数传递，可以用于动态设置消息的值，这对于动态调试非常有用。

4.2.2 rosservice 的深入探索

rosservice 是用于管理ROS服务的命令行工具。它允许用户列出服务、调用服务以及查看服务类型。

使用 rosservice 的基本命令如下：

# 列出当前提供的服务
rosservice list

# 获取服务类型
rosservice type /service_name

# 打印服务请求/响应内容
rosservice call /service_name "服务请求参数"

# 查看服务类型详细信息
rosservice info /service_name

例如，如果我们想要调用一个名为 /add_two_ints 的服务，可以使用以下命令：

rosservice call /add_two_ints "a: 1 b: 2"

该命令会调用 /add_two_ints 服务，并传递参数 a=1 和 b=2 ，服务会返回它们的和。

rosservice 的高级使用包括与脚本结合，通过脚本来处理循环调用服务或者当服务被触发时自动执行某些命令。这在自动化测试和复杂交互中非常有用。

4.3 ROS环境变量的设置与优化

4.3.1 ROS环境变量的设置方法

ROS环境变量在配置和调试ROS系统中起到非常关键的作用。它们控制着ROS节点的命名空间、工作空间以及参数的设置等。

设置ROS环境变量通常在用户的 .bashrc 或者 .bash_profile 文件中进行，这样每次打开新的终端时，这些变量就会自动被设置。例如：

export ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311
export ROS_HOSTNAME=localhost

其中， ROS_MASTER_URI 指定了ROS主节点的位置，这对于分布式系统非常重要。 ROS_HOSTNAME 则设置当前节点的主机名。

此外，还有如 ROSCONSOLE_FORMAT 和 ROS_PACKAGE_PATH 等其他环境变量，它们分别用于配置日志的输出格式和添加额外的ROS包路径。

4.3.2 ROS性能优化与环境调整

ROS系统性能优化通常涉及到资源管理和节点的合理调度。在资源受限的情况下，合理分配内存和CPU使用率，可以显著提高系统的运行效率。

例如，可以通过设置 __NSLUICE__ 环境变量来限制节点的CPU使用率：

export __NSLUICE__=50

该命令会限制当前节点的CPU使用率不超过50%。

在ROS中，我们还可以利用 rosrun 命令的 --memlimit 参数来限制节点的内存使用：

rosrun some_package some_node --memlimit 512M

这个命令限制了 some_node 节点的内存使用不超过512MB。

除了直接限制资源使用外，我们还可以通过优化节点间的通信和消息传递机制来提高性能。例如，减少消息大小，或者使用异步消息传递，这样可以减少消息在节点间的处理延迟。

在调整和优化环境时，要注意监控系统的整体表现，避免过度限制资源反而造成性能下降。适当的测试和验证是必不可少的步骤。

5. ROS高级主题探索与实践

5.1 ROS在SLAM领域的应用

5.1.1 SLAM的基本概念和算法

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）是移动机器人和自动驾驶车辆领域的核心技术之一，它允许机器人在未知环境中自主导航，同时构建环境地图。SLAM问题的解决通常涉及到数据融合、概率论以及优化算法。

基本概念包括： - 定位（Localization） ：机器人确定自身在环境中的位置。 - 建图（Mapping） ：机器人根据自身位置和感知的数据构建环境地图。 - 同时（Simultaneous） ：定位和建图同时进行，没有先验知识的情况下，机器人需要同时进行这两项工作。

SLAM算法通常分为两类： - 基于滤波的方法 ，如扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM），利用状态估计方法对机器人的位置和地图进行建模。 - 基于图优化的方法 ，如g2o或GTSAM，采用非线性最小二乘方法，将时间序列的观测和运动模型转换成图结构，然后通过优化这些图来提高估计的精度。

5.1.2 ROS中SLAM的实现与实践

ROS社区提供了许多SLAM的实现，其中最有名的包括Gmapping和Cartographer。以下是使用Gmapping进行SLAM的基本步骤：

1. 安装Gmapping包： bash sudo apt-get install ros-<rosdistro>-gmapping 其中 <rosdistro> 是你的ROS发行版本，例如 melodic 。

2. 运行一个激光雷达节点（例如 urg_node ）和一个机器人状态发布节点（例如 robot_state_publisher ）。

3. 使用 roslaunch 启动 gmapping 和 rviz 进行可视化： bash roslaunch gmapping slam_gmapping.launch roslaunch robot_viz view_robot.launch

4. 驱动机器人运动并收集激光雷达数据进行SLAM处理。

通过以上步骤，机器人将开始构建环境地图。可以实时观察地图构建过程，并根据需要进行参数调整以优化性能。在实践中，SLAM的性能受到激光雷达分辨率、运动噪声和环境复杂性等多方面因素的影响。

5.2 ROS在路径规划中的应用

5.2.1 路径规划的基本理论

路径规划是机器人导航中的另一个核心问题，它涉及到在已知地图上规划一条从起点到终点的路径，同时尽可能地避开障碍物并满足其他约束条件，如最短距离、最少时间或最低能耗。

路径规划通常分为以下几类：

• 全局路径规划 ：在完全未知的地图上规划路径。一般采用图搜索算法如A*或Dijkstra算法。
• 局部路径规划 ：在已知的地图上，实时考虑机器人当前的位置和速度，规划避障路径。常用算法包括人工势场法、遗传算法和快速随机树（RRT）。

5.2.2 ROS中的路径规划实践

ROS中实现路径规划的例子包括使用 nav_core 、 base_local_planner 和 global_planner 等包。

一个基本的路径规划实践可以分为以下步骤：

1. 使用 map_server 加载地图数据。

2. 使用 amcl 包进行机器人定位。

3. 使用 move_base 节点进行路径规划。 move_base 结合了 costmap_2d 进行障碍物感知， base_local_planner 进行局部路径规划，以及 global_planner 进行全局路径规划。

4. 配置 move_base 的参数文件，设置不同规划器的参数以满足特定需求。

5. 运行如下命令启动路径规划节点： bash roslaunch move_base move_base问责 launch

6. 通过 rviz 可视化路径规划结果。

5.3 ROS在控制算法中的应用

5.3.1 控制算法的基本原理

控制算法在机器人领域中负责根据预定的路径对机器人进行精确控制，保证机器人能够按照期望的轨迹移动和执行任务。控制算法可以分为多种类型，包括PID控制器、模糊控制器、现代控制理论中的状态空间控制器等。

PID控制器是最常用的反馈控制器，它包含比例（P）、积分（I）、微分（D）三种控制作用。PID控制器通过调整这三个参数来减少实际输出和期望输出之间的偏差。

5.3.2 ROS控制算法的实现与优化

在ROS中实现控制算法，可以利用 controller_manager 包来组织和运行多个控制器。以下是实现PID控制的基本步骤：

1. 定义控制器参数，包括PID参数，目标位置等。

2. 使用 controller_manager 来加载和运行控制器。

3. 实时接收传感器数据，进行反馈调整。

4. 使用 rqt_reconfigure 进行在线参数调整，以优化控制器性能。

例如，对于一个简单的二维位置控制，可以使用 diff_drive_controller 来实现差分驱动机器人的速度控制。

通过这些高级主题的探索与实践，我们可以看到ROS作为一个强大的机器人操作系统，是如何支撑起复杂的机器人系统，并将理论算法应用到实际的机器人控制和管理中去。这些应用不仅展示了ROS的灵活性和功能性，也开辟了机器人技术未来发展的无限可能。

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简介：ROS是机器人领域中广泛使用的开源框架，提供工具、库和协议来开发机器人软件。本教程为初学者提供了学习ROS编程的基础知识和操作，包括Makefile编写、ROS包的创建、节点、消息、服务、参数服务器、话题、图、TF框架的理解和使用，以及利用 roslaunch 、 rqt 、 rviz 、 rostopic 和 rosservice 等工具进行调试。此外，还涉及ROS的安装、配置及环境变量设置。通过本教程，初学者将能够掌握ROS的基础知识，并为进一步探索SLAM、路径规划和控制算法等高级主题打下坚实基础。

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