ROS机器人编程技术架构命令应用

本文涉及的产品
资源编排,不限时长
简介: ROS机器人编程技术架构命令应用

ROS机器人编程技术架构命令应用

通过对ROS基础操作命令的应用,熟练掌握以下技能:

1、掌握ROS架构中基本功能命令的使用方法;

2、能够运用指令在屏幕上生成两个小乌龟做画圆形运动;

3、能够运用rosbag功能包复现小乌龟画五角星运动;

需要配备的硬件:PC微型计算机.软件:Windows操作系统、Ubuntu18.04、ROS Melodic.

ROS第一个例程——小海龟画圆形

  1. 建立ROS工作空间
    打开Home目录,在空白处右击,点击新建文件夹(New Folder)建立一个文件夹,命名为catkin_ws

在文件夹 catkin_ws 下创建一个文件夹 src,在src目录下右键在终端中打开 ,输入$ catkin_init_workspac 此时,src文件夹中出现CMakeLists.txt文件

CMake 是一个跨平台的自动化建构系统,它使用一个名为 CMakeLists.txt 的文件来描述构建过程,可以产生标准的构建文件,如 Unix 的 Makefile 或Windows Visual C++ 的 projects/workspaces 。文件 CMakeLists.txt 需要手工编写,也可以通过编写脚本进行半自动的生成。CMake 提供了比 autoconfig 更简洁的语法。

2.编译工作空间

在catkin_ws文件夹下打开终端,输入catkin_make。在catkin_ws文件夹里生成build和devel两个文件夹。

  1. 配置环境变量
    设置环境变量是为了让系统知道功能包的位置在哪,以便能找到。确保安装脚本正确地覆盖了工作空间,ROS_PACKAGE_PATH环境变量包含在目录中。
    在catkin_ws路径下终端输入 $ source devel/setup.bash,使系统知道功能包放置在catkin_ws这个工作空间下。查看当前环境变量,终端输入 $ echo $ROS_PACKAGE_PATH
  2. ROS机器人画圆程序的编写
    打开终端,在catkin_ws/src路径下新建my_turtle_package包$ catkin_create_pkg my_turtle_package rospy roscpp
    在my_turtle_package/src 中创建cpp文件 $ gedit draw_circle.cpp
    打开draw_circle.cpp,编写画圆代码:
    #include “ros/ros.h”
    #include<geometry_msgs/Twist.h> //运动速度结构体类型 geometry_msgs::Twist的定义文件

int main(int argc, char *argv[])

{

ros::init(argc, argv, “vel_ctrl”); //对该节点进行初始化操作

ros::NodeHandle n; //申明一个NodeHandle对象n,并用n生成一个广播对象vel_pub

ros::Publisher vel_pub = n.advertise<geometry_msgs::Twist>(“/turtle1/cmd_vel”, 10);

//vel_pub会在主题"/cmd_vel"(机器人速度控制主题)里广播geometry_msgs::Twist类型的数据

ROS_INFO(“draw_circle start…”);//输出显示信息

while(ros::ok())

{

geometry_msgs::Twist vel_cmd; //声明一个geometry_msgs::Twist 类型的对象vel_cmd,并将速度的值赋值到这个对象里面

    vel_cmd.linear.x = 2.0;//前后(+-) m/s
    vel_cmd.linear.y = 0.0;  //左右(+-) m/s
    vel_cmd.linear.z = 0.0;

    vel_cmd.angular.x = 0;
    vel_cmd.angular.y = 0;
    vel_cmd.angular.z = 1.8; //机器人的自转速度,+左转,-右转,单位是rad/s
    vel_pub.publish(vel_cmd); //赋值完毕后,发送到主题"/cmd_vel"。机器人的核心节点会从这个主题接受发送过去的速度值,并转发到硬件体上去执行

    ros::spinOnce();//调用此函数给其他回调函数得以执行(比例程未使用回调函数)
}
return 0;

}

打开CMakeLists.txt $ gedit CMakeLists.txt

在CMakeLists.txt文件中找到##Declare a C++ executable,在这一行的前面添加如下内容:

add_executable(draw_circle src/draw_circle.cpp)

target_link_libraries(draw_circle ${catkin_LIBRARIES})

保存并退出CMakeLists.txt文件。然后在terminal中继续输入如下命令进行编译:

$ cd ~/catkin_ws/

$ catkin_make

编译成功

  1. 启动ROS机器人
    打开第一个终端(terminal),启动ros
    $ roscore
    打开第二个终端(terminal),启动rosnode
    $ rosrun turtlesim turtlesim_node
    打开第三个终端(terminal),启动my_turtle_package节点
    $ cd ~/catkin_ws/
    $ source devel/setup.bash
    $ rosrun my_turtle_package draw_circle

ROS第二个例程——复现小海龟画五角星

  1. 启动海龟模拟器
    打开终端Ctrl+Alt+T,输入下面的指令
    ros2 run turtlesim turtlesim_node

即看到这样的界面

  1. 启动海龟遥控器
    点一下原来的终端输入Ctrl+Shift+T 打开一个新的标签页输入
    ros2 run turtlesim turtle_teleop_key
    你可以看到这样子的界面


相关实践学习
使用ROS创建VPC和VSwitch
本场景主要介绍如何利用阿里云资源编排服务,定义资源编排模板,实现自动化创建阿里云专有网络和交换机。
阿里云资源编排ROS使用教程
资源编排(Resource Orchestration)是一种简单易用的云计算资源管理和自动化运维服务。用户通过模板描述多个云计算资源的依赖关系、配置等,并自动完成所有资源的创建和配置,以达到自动化部署、运维等目的。编排模板同时也是一种标准化的资源和应用交付方式,并且可以随时编辑修改,使基础设施即代码(Infrastructure as Code)成为可能。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/ros/
目录
相关文章
|
1月前
|
Ubuntu 机器人 Linux
|
11天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
智能机器人在工业自动化中的应用与前景###
本文探讨了智能机器人在工业自动化领域的最新应用,包括其在制造业中的集成、操作灵活性和成本效益等方面的优势。通过分析当前技术趋势和案例研究,预测了智能机器人未来的发展方向及其对工业生产模式的潜在影响。 ###
48 9
|
10天前
|
XML 算法 自动驾驶
ROS进阶:使用URDF和Xacro构建差速轮式机器人模型
【11月更文挑战第7天】本篇文章介绍的是ROS高效进阶内容,使用URDF 语言(xml格式)做一个差速轮式机器人模型,并使用URDF的增强版xacro,对机器人模型文件进行二次优化。
|
15天前
|
自动驾驶 安全 机器人
ROS2:从初识到深入,探索机器人操作系统的进化之路
【11月更文挑战第4天】ROS2的学习过程和应用,介绍DDS系统的框架和知识。
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
2024.10|AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察
本文介绍了AI和大模型在机器人、自动驾驶和智能座舱领域的最新应用和技术进展。涵盖多模态大语言模型在机器人控制中的应用、移动机器人(AMRs)的规模化部署、协作机器人的智能与安全性提升、AR/VR技术在机器人培训中的应用、数字孪生技术的优化作用、Rust语言在机器人编程中的崛起,以及大模型在自动驾驶中的核心地位、端到端自动驾驶解决方案、全球自动驾驶的前沿进展、智能座舱的核心技术演变和未来发展趋势。
50 2
|
1月前
|
传感器 数据可视化 机器人
【ROS速成】半小时入门机器人ROS系统简明教程之可视化系统(三)
半小时入门机器人ROS系统简明教程之可视化系统
|
1月前
|
机器人
【ROS速成】半小时入门机器人ROS系统简明教程之安装测速(二)
半小时入门机器人ROS系统简明教程之安装测速
|
6月前
|
传感器 人工智能 算法
ROS机器人操作系统
ROS机器人操作系统
178 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
强化学习(RL)在机器人领域的应用,尤其是结合ROS(Robot Operating System)和Gazebo(机器人仿真环境)
强化学习(RL)在机器人领域的应用,尤其是结合ROS(Robot Operating System)和Gazebo(机器人仿真环境)
236 2
|
5月前
|
机器人 定位技术 C++
技术笔记:ROS中测试机器人里程计信息
技术笔记:ROS中测试机器人里程计信息

推荐镜像

更多
下一篇
无影云桌面