ROS机器人编程技术应用与实践

简介: ROS机器人编程技术应用与实践

机器人编程技术ROS编程基础应用与实践

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工作空间和功能包的创建和编译;

2、掌握消息文件和服务文件的创建和编译;

3、能够运用Python编写消息发布节点与主题订阅节点,实现通信;

4、能够运用Python编写服务器端程序和客户端程序,实现通信。

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

流程图附下(含代码):

1、工作空间的创建与编译

![在这里插入图片描述](https://ucc.alicdn.com/images/user-upload-01/direct/b4cff6ca222241de9a957f742870fcba.png#pic_center

2、功能包的创建与编译

3、创建并编译消息文件

4、创建并编译服务文件

5、消息发布节点与主题订阅节点的编写(Python)

(使用自定义的消息文件msg1.msg)

6、服务器端与客户端程序的编写(Python)

(使用已创建的服务文件srv1.srv)

通过本次实验,需要掌握ROS工作空间和功能包的创建和编译运用以及消息文件和服务文件的创建和编译,学会利用Python编写消息发布节点与主题订阅节点并运用Python编写服务器端程序和客户端程序,实现通信功能。在实验过程中遇到个别python代码错误,ROS代码错误,可通过查询ROS官网:http://wiki.ros.org/cn和参考ROS机器人高效编程得到解决。


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。
ROS入门实践
本课程将基于基础设施即代码 IaC 的理念,介绍阿里云自动化编排服务ROS的概念、功能和使用方式,并通过实际应用场景介绍如何借助ROS实现云资源的自动化部署,使得云上资源部署和运维工作更为高效。
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
274 0
|
8月前
|
存储 人工智能 监控
大牛直播SDK在四足机器人和无人机巡检中的创新应用方案
在工业4.0和智能化浪潮下,传统巡检方式正经历深刻变革。四足机器人与无人机凭借灵活机动性和高效巡检能力崭露头角,而大牛直播SDK则赋予其实时直播与智能互动功能。本文介绍大牛直播SDK的核心优势、在四足机器人和无人机巡检中的应用方案,以及技术实现要点和未来展望,展示智能巡检的广阔前景。
272 6
|
3月前
|
存储 人工智能 机器人
别再只做聊天机器人:AI 应用商业闭环的工程落地指南,免费体验中
本文介绍了如何通过阿里云百炼平台创建一个星座运势分析AI智能体,并集成支付宝MCP服务实现支付闭环。解决AI产品无法直接变现的问题,完成“服务-支付-交易”全流程闭环,帮助开发者快速实现商业化。
|
9月前
|
机器人 API 数据安全/隐私保护
【最佳实践系列】通过AppFlow,支持飞书机器人调用阿里云百炼应用
本文介绍了如何创建并配置飞书应用及机器人,主要包括三个步骤:1. 登录飞书开发者后台,创建企业自建应用并添加机器人卡片和API权限;2. 创建AppFlow连接流,配置飞书平台凭证和阿里云百炼鉴权凭证,发布WebhookUrl,并在飞书开放平台配置事件订阅;3. 将机器人添加到群聊中,通过@机器人实现互动。以及通过AppFlow连接流集成阿里云百炼应用服务。此过程详细描述了从应用创建到机器人添加的全流程,帮助开发者快速集成飞书机器人功能。
1799 10
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 机器人
模仿学习在机器人“接触丰富”任务中的应用
本文结合近期发表的一篇综述性论文,简要介绍了机器人技术中的模仿学习(Imitation Learning)、以及接触丰富(Contact-Rich)任务这两个概念
187 41
|
7月前
|
前端开发 机器人 API
答疑机器人实践:AgentScope多智能体带你玩转多源召回
答疑机器人实践:AgentScope多智能体带你玩转多源召回
332 3
答疑机器人实践:AgentScope多智能体带你玩转多源召回
|
5月前
|
人工智能 边缘计算 自然语言处理
大模型应用实践:2025年智能语音机器人厂商推荐和方案详解
随着数字化转型加速,AI客服机器人市场规模预计2025年突破500亿美元,年复合增长率超25%。其发展由语音交互升级、垂直场景解决方案成熟及多模态融合与边缘计算普及三大趋势驱动。文章分析了智能语音机器人的选型核心维度,包括技术性能、场景适配、数据治理与成本效益,并对比了国内外代表厂商如合力亿捷、Zendesk等的方案特点,为企业提供选型策略与落地建议,助力实现服务模式的根本性变革。
607 0
|
9月前
|
机器人 API 定位技术
具身智能干货|ROS2理论与实践系列(二):ROS2通信机制核心
机器人是一种高度复杂的系统性实现,一个完整的机器人应用程序可能由若干功能模块组成,每个功能模块可能又包含若干功能点,在不同功能模块、不同功能点之间需要频繁的进行数据交互。比如以导航中的路径规划模块为例: 路径规划时就需要其他功能模块输入数据,并输出数据以被其他模块调用。 输入的数据有地图服务提供的地图数据、定位模块提供的机器人位姿数据、人机交互模块提供的目标点数据......。 输出的路径信息则被运动控制订阅或是回显在人机交互界面上。 那么这些相对独立的功能模块或功能点之间是如何实现数据交互的呢?在此,我们就需要介绍一下ROS2中的通信机制了。
1039 62
|
9月前
|
Ubuntu 机器人 开发工具
具身智能干货|ROS2理论与实践系列(一):ROS2概述与环境搭建
《ROS2理论与实践》系列课程主要由基础篇、核心篇、应用篇、进阶篇以及项目库五部分组成。本阶段为《ROS2理论与实践——核心篇》课程,核心篇课程设计以官方内容为标准,主要介绍ROS2中的通信机制与开发者工具,其中前者是整个ROS2框架中的核心构成,而后者则为开发者能够高效的构建应用程序提供有力支持。本阶段课程目的是帮助大家快速上手ROS2,为后续进阶奠定基础。
934 12
具身智能干货|ROS2理论与实践系列(一):ROS2概述与环境搭建
|
9月前
|
传感器 算法 机器人
机器人SLAM建图与自主导航:从基础到实践
通过Gazebo平台和gmapping算法成功生成并保存了一张二维仿真环境地图,为后续的机器人自主导航实验奠定了基础。完整代码及更多细节可参考[GitHub仓库](https://github.com/Jieshoudaxue/ros_senior/tree/main/mbot_navigation/config/move_base)。
1599 23

推荐镜像

更多
  • ros