Week-1-2-Introduction-to-ROS2 的安装和配置教程
2025-05-30 06:35:08作者:柯茵沙
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Week-1-2-Introduction-to-ROS2 是一个开源项目,旨在为初学者提供ROS2(Robot Operating System 2)的基础教程。本项目通过一系列的教程和示例,帮助用户学习如何使用ROS2来模拟移动机器人、传感器、执行器,以及进行地图创建、定位和导航等。在第二部分,项目将深入到机器人臂的模拟,包括直接和逆运动学。
本项目的主要编程语言是 Python 和 C++,这两种语言都是ROS2中常用的编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用的关键技术是ROS2,它是一个用于机器人研究的开源框架。ROS2提供了一套工具、库和约定,以简化跨各种机器人平台设计复杂机器人行为的过程。
- 中间件:ROS2使用DDS(Data Distribution Service)作为其中间件,它支持实时性能和分布式系统。
- 节点(Nodes):ROS2中的软件组件被称为节点,它们可以独立运行并相互通信。
- 话题(Topics):节点之间通过话题进行通信,发布和订阅消息。
- 服务(Services):服务允许节点之间进行更复杂的信息交换。
- 参数(Parameters):参数是ROS2中用于配置节点的信息。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的计算机满足以下要求:
- 操作系统:Ubuntu 24.04 LTS
- 编程语言:Python 3.x,C++ 14或更高版本
- 代码编辑器:推荐使用Visual Studio Code
- 版本控制工具:Git
安装步骤
-
安装依赖项
打开终端,运行以下命令安装必要的依赖项:
sudo apt update sudo apt install -y python3-pip python3-dev python3-venv \ build-essential cmake git \ libopencv-dev libeigen3-dev -
安装ROS2
根据ROS2的官方指南安装ROS2 Jazzy版本:
sudo apt-get install -y curl curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/ros2/main/ros2-osx-install.sh | sh -e -
设置环境变量
在
.bashrc文件中添加ROS2环境变量:echo "source /opt/ros/jazzy/setup.bash" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc -
克隆项目
使用Git克隆本项目:
git clone https://github.com/MOGI-ROS/Week-1-2-Introduction-to-ROS2.git cd Week-1-2-Introduction-to-ROS2 -
创建工作空间并编译
在项目目录下创建一个colcon工作空间,并编译项目:
mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws/src ln -s /path/to/Week-1-2-Introduction-to-ROS2 . cd ~/ros2_ws colcon build -
设置环境变量
每次打开新的终端时,需要设置环境变量:
source ~/ros2_ws/install/setup.bash -
运行示例
根据项目文档中的说明,运行示例程序,开始学习ROS2。
完成以上步骤后,您就可以开始使用Week-1-2-Introduction-to-ROS2项目进行ROS2的学习和实践了。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 移动端HTML医疗影像DICOM在线浏览解决方案:零足迹医疗图像查看器 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
暂无简介
Dart
646
149
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
653
287
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
215
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873