推荐开源项目:ros-install-osx - 轻松在Mac上安装ROS
2024-05-20 13:33:35作者:明树来
项目介绍
如果你是Mac用户,并且对机器人操作系统(ROS)感兴趣,那么这个项目是你的理想选择。ros-install-osx是一个旨在维护一个可使用、脚本化的、更新的ROS安装过程的开源项目,目前支持Lunar版本。它不仅提供了从零开始的桌面完整安装,包括RQT、rviz和Gazebo等工具,还简化了以往繁琐的安装步骤。
项目技术分析
该项目基于Shell脚本,通过Git克隆仓库后直接运行install即可开始安装流程。脚本会自动处理以下关键环节:
- 安装Homebrew(用于管理macOS上的包)
- 安装Caskroom(扩展Homebrew以管理图形应用)
- 安装XQuartz(为macOS提供X Window System)
- 初始化rosdep(依赖性解决工具)
- 创建并设置
/opt/ros/[distro]目录权限
在执行过程中,用户可能需要输入sudo密码几次,这取决于当前系统状态。
项目及技术应用场景
ros-install-osx适用于以下场景:
- 对于初学者,快速地在Mac上搭建ROS开发环境。
- 对于开发者,方便地在本地进行ROS相关软件的测试和调试。
- 教育环境中,简化学生安装ROS的过程,让他们更专注于学习和研究。
项目特点
- 自动化:一键式安装流程,无需手动操作每一步,节省时间。
- 兼容性:针对El Capitan及更高版本的macOS进行了优化。
- 灵活性:如果遇到问题,可以逐步执行脚本中的每个命令来定位错误,甚至可以在已有的基础上重新安装部分组件。
- 智能检测:脚本试图识别并警告潜在的问题,如Python和pip包的冲突。
使用方法与注意事项
只需在终端中执行以下命令,即可开始安装:
git clone https://github.com/mikepurvis/ros-install-osx.git
cd ros-install-osx
./install
对于已经安装了Homebrew、XQuartz等组件的用户,或者希望避免使用sudo,可以通过设置环境变量实现无权限安装。如果有安装失败的情况,可以手动逐个执行脚本中的步骤。
故障排查
如果你遇到Python或pip包的错误,或是因El Capitan的System Integrity Protection导致的问题,请参考项目文档中的故障排查章节,获取解决方案。
总的来说,ros-install-osx是一个非常实用的工具,它让在Mac上安装ROS变得简单而高效,极大地提升了用户体验。无论你是ROS新手还是经验丰富的开发者,都值得尝试。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
200
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
129
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
76
100