按着教程走,启动launch文件运行gazebo后出现问题,表现为无法显示模型可能是显卡驱动的问题,在这里记录一下。反正一个问题一个问题地排查嘛,首先查看自己的显卡型号。我查了一些资料,其中ros answer的一个回答引起了我的注意 Gazebo (and, by extension, the TUM simulator) is very picky about the installed g
在调试ROS程序时,经常需要运行多个节点程序,如果每个都打开一个终端然后输入指令非常繁琐,可以写一个脚本文件,每次运行这个脚本就能一次运行多个节点,方便高效。方法来自于链接。其实就是利用ubuntu中的terminator小程序,安装方法如下: sudo apt-get install terminator 安装好以后在~/.config/terminator路径下的config是它的配置文件
Eigen 是一个 C++ 开源线性代数库 它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算,还包括解方程等功能。 Eigen 它是一个纯用头文件搭建起来的库,只能找到它的头文件,没有.so 或.a 那样的二进制文件 在使用时,只需引入 Eigen 的头文件即可,不需要链接它的库文件 下面总结下 其 使用 方法 ,方便忘记时翻阅 声明矩阵和向量 Eigen 以矩阵为基本数据单元。它是一个模板类。它的前三个参数
jetson nano + ubuntu 18.04+128G TF 值得一说的是,本篇同样适合jetson TX1与TX2。 1.下载库 wget http://www.coin-or.org/download/source/Ipopt/Ipopt-3.12.9.tgz tar xvzf Ipopt-3.12.9.tgz 2.下载第三方包 cd ~/Ipopt-3.12.9/Thir
NVIDIA Jetson TX2 编译并启动ttyACM模块 平台: TX2 L4T 27.1系统:ubuntu 16.04传感器:hokuyo UTM-30LX laser 有两个TX2,第一个连上hokuyo激光时,直接就能识别ttyACM。当用另一台TX2读取hokuyo UTM-30LX 激光的数据时,运行ls -l /dev/ttyACM*时发现,TX2的串口并没有识别hokuyo。
Qt QTreeWidget 新建一个Qt Widgets Application,拖拽一个Tree Widget 到 ui 界面上,最后实现的效果如下: 添加代码 //test.h //在头文件里添加两个公用函数还有一个槽函数的声明 #include <QTreeWidgetItem> public: void initTreeWidget(); void upda
一般来说著名的linux系统基本上分两大类: RedHat系列:Redhat、Centos、Fedora等 Debian系列:Debian、Ubuntu等 RedHat 系列 常见的安装包格式 rpm包,安装rpm包的命令是“rpm -参数” 包管理工具 yum 支持tar包 Debian系列 常见的安装包格式 deb包,安装deb包的命令是“dpkg -参数” 包管理工具 apt-ge
A. 标准层 Static Map Layer:为了做全局规划,机器人需要一个超越其传感器的地图,以了解墙壁和其他静态障碍物的位置。 静态地图可以先用SLAM算法生成,也可以从架构图中创建。 当层接收到地图时,updateBounds方法将需要返回覆盖整个地图的边界框。 然而,在随后的迭代中,由于它是静态的,所以绑定框的大小不会增加。 在实践中,静态地图一直是全局代价图的底层,因此它将其值直接
PID 控制是自动化控制领域应用非常广的控制方式,P 代表比例,I 代表积分,D 代表微分,从这些名词中可以看出,PID 控制是基于数学中一项重要的分支:微积分学为基础的数字化自动控制方式,它以传感器采集的数据作为输入源,按预定的 PID 参数根据特定的公式计算以后输出控制。 案例一: 一列即将到站的火车在快要到达站点的时候会切断输出动力,让其凭借惯性滑行到月台位置。 假如设置火车以 100km/
@[toc] 一、简介 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况,这几种情况如下: (1)点云数据密度不规则需要平滑。 (2)因为遮挡等问题造成离群点需要去除。 (3)大量数据需要进行下采样( Downsample)。 (4)噪音数据需要去除。 对应的方法如下: (1)按具体给定的规则限制过滤去除点。 (2)通过常用滤波算法修改点的部分属性。 (3)对数据进行下采样, 原始测试点云 二、点
问题 把模型放到home目录下的~/.gazebo中,gazebo就会自己找到模型的路径,自动链接. 但是常常我们的project在不同的平台运行时依然需要重新将模型拷贝一次,我常常会觉得很苦恼,直接在同一个project中会带来很大便利. xml设置 在ros工程中有一个package.xml的文件,可以设置gazebo Mod
PointCloud 点云处理方法总结(代码案例版) 本文将自己在点云处理过程中,遇到的一些常用的具体方法进行总结,不介绍点云数据处理的基本概念,主要是处理过程中的代码总结,以及参考案例。 1. 点云数据类型转换: ROS msg, PCLPointCloud2, PointXYZ三种数据类型之间的转换。
使用eigen库进行空间变换 在三维空间中,常常需要变换当前机器人的位姿计算定义的绝对坐标系和当前机器人所处相对坐标系之间的关系。而主要的变换则是平移和旋转,有时候可能需要尺度变换,那么就可以描述为: Transform<float,3,Affine> T = Translation3f(p) * AngleAxisf(a,axis) * S
上一篇文章我们已经了解了似然函数是什么,但怎么去把里面的θ θθ给求出来是个更加关键的问题。这篇我们将来探讨下这个问题。 还是先举一个例子,假设有一个造币厂生产某种硬币,现在我们拿到了一枚这种硬币,想试试这硬币是不是均匀的。即想知道抛这枚硬币,正反面出现的概率(记为θ )各是多少? 这是一个统计问题,回想一下,解决统计问题需要什么? 数据!
1.加载待扩展的虚拟机->编辑虚拟机设置 2.如图,进行硬盘扩展 扩展后的硬盘空间为50G,确定推出。 3.安装gparted分区管理软件,apt-get install gparted  
首先感谢实验课的助教工作,然我看到了学生们的热情以及大家的智慧。这是我在其中绘图机器人实验的基础上进行复现完成的一次demo演示。 基于ROS,我们利用gcode与moveit结合产生了一种离线生成路点,并利用笛卡尔路径规划进行运动学规划的绘图方式。 本系统在 Ubuntu 16.04 + ros kinetic下测试通过 ,机械臂控制采用moveit 整体方案: 图片转换成svg格式-
对于机械臂视觉抓取功能来说,比较传统的做法:由于之前的物体识别模块已经确定了这片点云对应的物体,如果我们有物体的3D模型,便可以直接用ICP算法将这片点云与物体的3D模型对齐。既然知道3D模型的位姿那就好办了。之后就是各种抓取姿态生成、力封闭之类的东西了。其他方法:利用RCNN在图像中定位了物体的大概位置,然后根据一堆点云做抓取,而不用知道物体的3D模型。 1、Using
似然(likelihood)这个词其实和概率(probability)是差不多的意思,但是在统计里面,似然函数和概率函数却是两个不同的概念。 对于函数:P ( x ∣ θ ) P ( x | \theta )P(x∣θ),它的意思是在θ \thetaθ发生的情况下,x xx发生的概率。如果该函数描述的是一个数学模型,则两个输入:x xx表示某一个具体的数据;θ θθ表示模
一、设计功能 录制音频,保存音频 对录制的语音信号进行频谱分析,确定该段语音的主要频率范围; 利用采样定理,对该段语音信号进行采样,观察不用采样频率(过采样、欠采样、临界采样)对信号的影响; 实现语音信号的快放、慢放、倒放、男女变声; 对语音信号加噪,然后进行滤波,分析不同的滤波方式对信号的影响; 实现两音频的合成、拼接; 利用MATL
使用xrdp远程连接树莓派Ubuntu mate系统 1) 安装xrdp sudo apt-get install xrdp 2) 配置xrdp远程的桌面应用 echo mate-session > ~/.xsession 3) 重启xrdo服务 sud
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