ubuntu20.04系统 PX4仿真环境配置教程-超简单[ros、mavros、px4、QGC、OFFBOARD模式走点]

1 ROS

小鱼yyds,按照指示,把ros和rosdepc都安装一下,一般都没啥问题。

wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

2 PX4仿真环境配置

2.1 下载

可以下载最新版本

git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git

也可以下载老版本:

git clone -b v1.13.3 https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git

2.2 配置环境

需要注意网络状况,否则会失败,可以试着用手机流量开热点,可能会快一点

cd PX4-Autopilot
bash ./Tools/setup/ubuntu.sh

2.3 编译

make px4_sitl gazebo

上一步编译好之后在该终端直接输入:

commander takeoff
commander land

这个环境是没有接入ros的,只能看看,除了终端那几条命令还有地面站,就没有其他接口了,如果想使用电脑控制无人机,还需要接入ros。

2.4 添加环境变量bashrc

nano ~/.bashrc

在bashrc中加入下面的内容就可以在任意终端打开PX4的launch了。但是注意,因为px4在1.14改动很大,把代码的好多结构都改了,位置变了,所以1.13与1.14有很大的不同。

如果你下载的最新版本1.15或者1.14版本请用这一条内容。

source ~/PX4-Autopilot/Tools/simulation/gazebo-classic/setup_gazebo.bash ~/PX4-Autopilot ~/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot/Tools/simulation/gazebo-classic/sitl_gazebo-classic

如果用的是1.13请用这一条

source ~/PX4-Autopilot/Tools/setup_gazebo.bash ~/PX4-Autopilot/ ~/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot
export ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_PACKAGE_PATH:~/PX4-Autopilot/Tools/sitl_gazebo

2.5 安装mavros

mavros是无人机与ros通信的工具,所以要使用电脑控制无人机的话,大部分都是要安装这个mavros的。

sudo apt install ros-noetic-mavros ros-noetic-mavros-extras
sudo /opt/ros/noetic/lib/mavros/install_geographiclib_datasets.sh

其中“noetic”替换成相应ubuntu的ros版本号,比如ubuntu20.04是noetic,ubuntu18.04是melodic,但是大概率执行最后一步都会花费很长时间,所以可以直接去从其他配置好的设备中拷下来,然后移动到/usr/share里面。

git clone https://gitee.com/lulese/GeographicLib.git
sudo cp -r GeographicLib /usr/share/

运行带有mavros的px4仿真环境

roslaunch px4 mavros_posix_sitl.launch

2.6 更换gazebo版本(如果上一步不能正确加载飞机)

如果加载不出来模型,请检查bashrc,以及gazebo版本,好像有些时候gazebo11.15不能运行,11.14可以,查看gazebo版本:

gazebo -v

更换版本到11.14,源码编译

# 先卸载gazebo,注意别把ros卸载了
sudo apt-get remove gazebo11 gazebo11-plugin-base libgazebo11 libgazebo11-dev

安装gazebo11.14

# 下载gazebo11.14
https://github.com/gazebosim/gazebo-classic/releases/tag/gazebo11_11.14.0
cd gazebo11_11.14.0
mkdir build 
cmake ..
make -j4
sudo make install

安装gazebo_ros

sudo apt install ros-noetic-gazebo-ros-pkgs ros-noetic-gazebo-ros-control

3 安装QGC地面站

地面站有很多种,QGC、MIssion-planner、betaflight等等,我感觉界面好看的、适配px4的还是QGC好一点。

点击链接下载QGC

chmod +x ./QGroundControl.AppImage
./QGroundControl.AppImage

4 控制无人机offboard模式走点、正方形、圆形

直接去下载项目无人机基础OFFboarrd项目,按照readme走就行了。

下载
cd ~/ 
git clone https://gitee.com/lulese/uavoffbard-frame_ws.git
cd UAVOffbardFrame_ws/
//编译
catkin_make
//更新环境变量,可以把刚才编译的功能包路径添加到环境中,那么本终端就可以运行本工作空间的功能包,也可以在~/.bashrc里面添加source语句,那么所有终端都可以使用本工作空间功能包
source ./devel/setup.bash
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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