前言 QtHttpServer是一个基于Qt开发的轻量级http服务器,是别人开发的,在这里我只是记录下编译及使用过程。 一、下载 gitHub下载QtHttpServer源码: https://github.com/qt-labs/qthttpserver gitHub下载第三方依赖http-parser源码: https://github.com/nodejs/http-parser 然后
前言 最近工作中,有家医院的HIS使用的是oracle数据库(oracle11g),最终方案采用qt5.6.2桌面应用程序远程连接内网oracle的方式。 一、准备工作 qt5.6.2-msvc32下载安装版本为qt-opensource-windows-x86-msvc2015-5.6.2.exe,安装时必须带有源码。 oracle对oci驱动支持的文件下载我这里选择是32位的,版本为V
前言 上一篇《win10系统下Yolov5目标检测环境搭建(Anaconda3+Pytorch+Yolov5,CPU,无GPU)》中,介绍了win10系统下yolov5的环境搭建步骤,本篇在此环境下,实现吸烟行为识别检测。 一、数据集smoke_data 1、Annotations文件夹 存放labelimg标注工具生成的.xml标注文件,每一张图片对应一个xml文件 2、ImageSets/
_git在qtcreator中的使用_ 1、安装git 官网下载相应的git版本,安装即可。记下git.exe的路径,比如我的git路径为:D:\Git\Git\bin 2、在IDE中设置git路径 双击qtcreator运行,依次点击工具-选项-版本控制-Git,弹出如下界面: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KCryship-1593526
前言 上一篇介绍过使用opencv-dnn模块实现模型推理部署,但视频效果较差,本篇介绍使用onnxruntime完成模型推理部署。 一、环境 1、硬件 Intel® Core i5-7400 CPU @ 3.00GHZIntel® HD Graphics 630 内存4G 核显内存 8Gwin10 64位系统 2、软件 opencv4.2.0yolov5 6.2版本qt5.6.2onnxru
前言 最近工作中需要用yolov5训练模型,然后在win10系统下,完成推理部署。本篇主要介绍使用opencv-dnn模块实现模型推理部署。 一、环境 1、硬件 Intel® Core i5-7400 CPU @ 3.00GHZIntel® HD Graphics 630 内存4G 核显内存 8Gwin10 64位系统 2、软件 opencv4.6.0yolov5 6.2版本 二、YOLO模型
前言 上一篇介绍过使用onnxruntime实现模型推理部署,但在我的机器上视频效果仍不理想,本篇介绍使用openvino完成模型推理部署。 openvino是Intel开发的深度学习模型推理加速引擎,支持python和C++,使用起来比较方便。 一、环境 1、硬件 Intel® Core i5-7400 CPU @ 3.00GHZIntel® HD Graphics 630 内存4G 核显
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、xacro文件 1、创建robot_base.xacro文件 2、解释robot_base.xacro文件 3、创建robot_camera.xacro文件 4、解释robot_camera.xacro文件 5、创建robot_lidar.xacro文件 6、解释robot_lidar.xacro文件 7、创建robot.xa
文章目录 前言 一、创建、编译功能包 一、URDF文件 1、创建URDF文件 2、解释URDF文件 3、检查URDF文件 4、以图形显示 三、编写启动文件 四、rviz三维可视化平台展示及控制 总结 前言 标准化机器人描述格式URDF是一种用于描述机器人其部分结构、关节、自由度等的XML格式文件。 一、创建、编译功能包 切换到catk
文章目录 前言 一、gazebo启动 二、创建编译功能包 三、更新xacro文件 1、更新robot_base.xacro 2、更新robot_camera.xacro 3、更新robot_lidar.xacro 4、更新robot.xacro 四、更新launch文件 四、仿真效果 五、添加地图 五、总结 前言 想在ROS系统中对我们自定义
文章目录 一、安装 二、特点 三、初步使用 1、新建工作区(创建工作空间) 2、构建(工作空间初始化) 3、编译 4、新建ROS包(创建功能包) 5、配置功能包依赖 6、添加节点文件 7、编译及运行 8、自定义消息 9、编译及运行 四、总结 前言 RoboWare Studio是一个ROS集成开发环境.使ROS开发更加直观、简单,并且易
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、xacro文件 1、更新robot_base.xacro文件 三、启动模型 四、键盘控制 五、总结 前言 所谓滑移转向,对机器人机身两侧轮子分别进行驱动,通过不同的转速,完成机器人的转向。 一、创建编译功能包 切换到catkin_ws/src目录下,如下: catkin_create_pkg mbot_sim_gazeb
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、更新启动文件 三、启动模型 四、保存地图 五、加载地图 六、总结 前言 创建地图是一件比较复杂的工作,ROS利用map_server地图服务器,借助激光雷达和机器人的里程信息来完成这项工作。本篇我们还是利用柳树车库作为默认的地图环境。 一、创建编译功能包 切换到catkin_ws/src目录下,如下: catkin_cr
文章目录 前言 一、新建环境 二、创建编译功能包 三、新建.world文件 四、新建world启动文件 五、更新启动文件 六、建图 前言 上一篇使用的是柳树车库环境,实现完整建图工作比较复杂,所以准备新建一个简单点的环境,在此基础上实现后面的自定义机器人定位与导航。 一、新建环境 启动gazebo,按下Ctrl+B键,进入编辑器,界面如下:
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、代价地图配置 三、基本局部规划器配置 四、创建导航包的启动文件 五、导航仿真 六、总结 前言 本篇为自定义四轮小车的ROS导航仿真,与前面自定义机器人导航类似。该篇源码非原创,特此说明,作者博客地址在这里:https://blog.csdn.net/wangchao7281/article/details/53691
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、代价地图配置 三、基本局部规划器配置 四、创建导航包的启动文件 五、运行启动文件 六、为导航功能包集设置rviz 七、导航仿真 前言 上一篇针对我家户型,完成了自定义环境的建图工作。本篇主要完成对导航功能包集的配置,实现机器人在此环境下的定位导航功能。该篇在mbot_sim_gazebo_navigation功
文章目录 前言 一、gmapping功能包 1、阐述 2、安装 3、编写gmapping.launch文件 4、效果 二、hector_slam功能包 1、阐述 2、安装 3、创建功能包 4、编写hector.launch文件 5、运行 6、效果 前言 本篇主要介绍常用的slam功能包——hector_slam,在这之前,先简单
文章目录 前言 一、创建功能包 二、自主探索SLAM 方式一、通过rviz设置探索目标 1、修改robot_gazebo_navigation.launch文件,如下: 2、修改robot_gazebo_navigation_move.launch文件,如下: 3、效果 方式二、通过代码设置关键点 1、创建自主导航脚本文件 2、效果
前言 本篇主要介绍常用的slam功能包——cartographer,为谷歌开发,在计算资源有限的情况下,可以实现机器人在二维和三维条件下的定位及建图功能。目前该算法采用基于图网络的优化方法,主要基于激光雷达来实现SLAM。 一、安装 两种安装方式,编译安装和二进制文件安装。如果后期,有编译自己代码的需要,建议编译安装。编译安装,又有两种方法,即一键安装和分步安装。 1、编译安装
文章目录 机器人本地和机器人的工作环境中存在大量的组件元素,在机器人设计和应用中都会涉及不同组件的位置和姿态,这就需要引入坐标系以及坐标变换的概念。 坐标变换是机器人系统中常用的基础功能,ROS中的坐标变换系统由TF功能包维护。 一、TF功能包 TF是一个让用户随时间跟踪多个坐标系的功能包,使用树形数据结构,根据时间缓冲并维护多个坐标系之间的坐标变换关系,帮助开发者在
文章目录 前言 一、安装Pangolin 二、编译ORB-SLAM2 三、数据集测试 前言 在前面的学习中,我们完成了rgdbslam的安装和测试,本篇在此基础上完成ORB-SLAM的安装,这里需要安装的东西就不多了,之前安装RGBD-SLAM时,多数都已安装完毕。 一、安装Pangolin Pangolin 作为可视化和用户界面。这里需要安装0.5版本的P
文章目录 前言 一、cartographer_2d.launch文件 二、mbot_sim_gazebo_navigation_world.launch文件 三、robot_gazebo_navigation.launch文件 四、rplidar.lua文件 五、编译运行 六、保存地图 方法1、使用map_saver直接保存为pgm和yaml文件
文章目录 前言 ROS中常用的通信机制是话题和服务,但是很多场景下,这两种通信机制往往满足不了所有需求。 action通信机制,是一种带有连续反馈的上层通信机制,底层基于ROS话题通信。 一、什么是action ROS中的actionlib功能包,用于实现action的通信机制。action类似于服务通信机制,不同之处在于action带有连续反馈,可以不断的反馈任务进度,也可以在任务
文章目录 前言 一、新建工作空间 二、下载rgbdslam_v2作者对应的g2o 三、安装pcl1.8 四、配置rgbdslam_v2 五、构建siftgpu库 六、编译rgbdslam_v2 七、测试 1、简单测试 2、数据集测试 前言 在前面的学习中,slam构建出的地图都是二维地图,而目前很多算法可以实现三维信息的地图构建,机器人不仅知
文章目录 前言 一、什么是SMACH 二、安装SMACH 三、运行一个状态机 四、实现剖析 1、 定义状态FOO和BAR 2、创建状态机 3、 添加状态到状态机容器中 4、创建内部监测服务器 5、执行状态机 五、状态间的数据传递 1、定义状态 2、定义状态间需传递的数据变量 3、添加状态到状态机容器中 六、状态机嵌套
文章目录 前言 一、原理 二、实现 1、创建功能包 2、创建配置文件 3、修改CMakeLists.txt文件 4、创建dynamic_reconfigure_node节点 4、1 创建服务器节点 4、2 修改CMakeLists.txt文件 5、参数动态配置 前言 之前的学习中,曾了解过ROS参数服务器的通信机制,如果Lis
文章目录 前言 一、功能描述 二、创建功能包 三、代码实现 1、创建teleop_pad.h文件 2、创建teleop_pad.cpp文件 四、编译插件 1、创建plugin的描述文件 2、修改package.xml文件 3、修改CMakeLists.txt文件 五、运行插件 前言 RVIZ是ROS提供的一款3D可视化工具,
文章目录 前言 一、工作原理 二、具体实现 1、创建基类 2、创建plugin类 3、注册插件 4、编译插件的动态链接库 5、将插件加入ROS 6、调用插件 7、运行效果 前言 ROS中的插件就是可以动态加载的扩展功能类。 ROS中的pluginlib功能包提供了加载喝卸载plugin的C++库,开发者在使用插件时,不需要考虑plugi
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、xacro文件 1、robot_base.xacro文件 2、robot_camera.xacro文件 3、robot_lidar.xacro文件 4、camera_sensors.xacro文件 5、lidar_sensors.xacro文件 6、kinect_sensors.xacro文件 7、inertia.xacro文
文章目录 前言 一、添加ROS软件源(sources.list) 二、添加密钥 三、更新apt功能包列表 四、安装ROS 五、初始化 rosdep 六、将ROS环境变量添加到.bashrc文件中 七、安装rosinstall等工具 八、检查ROS是否安装成功 九、卸载ROS 十、总结 前言 之前关于ROS学习的博客,都是在win10虚拟机环境下运行的ubunt
文章目录 前言 一、rosbridge_suite元功能包 二、roslibjs、ros2djs、ros3djs功能包 三、tf2_web_republisher功能包 四、创建web应用 五、使用web浏览器控制机器人 前言 ROS Web tools社区开发了很多功能强大的web功能包。针对本篇文章,创建新的工作空间catkin_js_ws,并进行初始化等操
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