在rk3588开发板上部署ros2+yolov8，使用线程池多线程推理，ffmpeg+rtsp拉流网络摄像头，rkmpp硬件解码视频。使用自定义消息接口发布检测框话题信息。此为c++功能包，python功能包见https://download.csdn.net/download/m0_66021094/91240165 rk3588+yolov8+ros2+ffmpeg+rkmpp技术集成详解 rk3588开发板是一款性能强大的硬件平台，其搭载的高性能多核CPU和GPU使其在边缘计算、人工智能应用等领域具有广泛应用前景。在rk3588上部署yolov8进行实时目标检测，结合ROS2（Robot Operating System 2）构建实时机器人操作系统，构成了一个强大的机器人视觉系统。 yolov8作为一款先进的深度学习目标检测模型，其准确性和速度得到了业界的广泛认可。在rk3588平台上部署yolov8，意味着可以在边缘设备上直接处理复杂的视觉任务，这为智能机器人、监控系统等应用场景提供了强有力的技术支持。 ROS2是下一代机器人操作系统，它相比ROS1在性能、安全性、跨平台支持等方面有了显著的提升。在rk3588开发板上集成ROS2，可以使得整个系统更加模块化和可扩展，便于开发者进行系统集成和后续的软件开发工作。同时，ROS2对于多线程的支持更加友好，这为利用rk3588的多核处理器进行并行计算提供了便利。 在视频流处理方面，ffmpeg是一款强大的多媒体框架，支持几乎所有的音视频格式和编码方式。它在处理视频流方面表现优异，尤其在实时视频拉流方面，能够高效地从网络摄像头获取视频数据。而rtsp（Real Time Streaming Protocol）是一种流媒体传输协议，广泛用于网络视频流的实时传输。 硬件解码是另一个关键环节。rkmpp是RK（Rockchip）提供的多媒体处理平台，支持多种编码格式的硬件解码。将视频流交由rk3588的硬件解码器进行解码，可以极大地减少CPU的负载，提高整体的处理效率。 在本方案中，使用线程池进行多线程推理，线程池是一种资源池化技术，它可以有效地管理线程资源，提高程序的执行效率。在进行图像处理时，多线程可以并行处理多个图像数据，从而加速处理速度，缩短检测时间，这对于实时性要求高的应用场景尤为重要。 整个系统通过自定义消息接口发布检测框话题信息。这意味着系统能够将检测到的目标信息以标准化的消息格式传递给其他系统组件，比如移动控制、数据存储等模块，实现系统间的信息交互和功能协同。 关于提供的C++功能包和python功能包，这表明开发者为rk3588+yolov8+ros2+ffmpeg+rkmpp的技术集成提供了多语言支持，方便不同背景的开发者根据自己的需要选择合适的开发语言。对于熟悉Python语言的开发者来说，链接中提供的python功能包无疑是极大的便利。 rk3588+yolov8+ros2+ffmpeg+rkmpp的技术集成，将边缘计算、深度学习、多媒体处理和机器人操作系统相结合，为开发者提供了一个高性能、高效率的视觉感知平台。这对于加速边缘设备上的智能应用开发具有重要的现实意义。

正点原子RK3568卡片电脑ATOMPI-CA1的技术资料相对匮乏。想要在板卡上运行ROS2环境，不得已重新做了两个ubuntu版本的安装包。 1: ubuntu-22.04.5支持ros2 iron, 24.04.1支持ros2 jazzy。 2: ubuntu为最小安装，仅仅安装了基础网络工具和wget curl包。 3: 刷包: 1) 安装win环境驱动: 解压DriverAssitant_v5.12.zip，运行DriverInstall.exe安装 2) 安装官方刷包工具：RKDevTool_Release_v3.31.zip，运行RKDevTool.exe 3) 连接OTG口到电脑，并且进入Maskrom模式(完整刷包 按update键，再按复位键或电源开关)或Loader模式(只单独刷某个包 按音量+(V+键)，再按复位键或电源开关) 4) RKDevTool中空白右键选<导入配置>(参见图a1.png)，选择Paramter.txt文件导入配置 5) 按图a2.png选择对应的包 6) 点执行开始刷包，刷完系统自动重新启动 7) 注意: 如果原系统为de

在介绍基于ROS2的cartographer 3D建图和定位之前，首先需要了解ROS2（Robot Operating System 2）和cartographer这两项技术。ROS2是由开源社区开发的一个用于机器人应用的灵活框架，它提供了一套工具、库和约定，方便研究人员和工程师设计复杂的机器人行为。cartographer则是Google开发的一个开源库，用于2D和3D的实时同步定位与建图（SLAM）。 cartographer算法的特点在于它能够使用多种传感器进行建图，例如激光雷达（LIDAR）、视觉传感器和IMU等。该算法采用了一种概率方法，能够在不确定的环境中准确地建立环境地图，并实时地更新机器人的位置。它采用了一种网格化（Grid-based）的建图方法，结合了激光雷达数据和IMU数据进行优化，使得建图过程既有快速性又有准确性。 基于ROS2的cartographer实现3D建图和定位主要分为两个步骤：离线建图和在线定位。离线建图是指机器人在一个新的环境中探索，收集传感器数据并构建出环境的3D地图。在线定位则是指机器人使用已经建立的地图，在同一环境中进行自我定位和导航。 在本项目中，特别强调了基于livox-mid-360的实现。livox-mid-360是一种中距离激光雷达，它具有较宽的视场角和较高的测量精度，非常适合用于3D建图。这种激光雷达可以捕获周围环境的精确距离信息，配合cartographer算法的处理，能够高效地完成建图任务。 文件中的“官方包”指的是使用cartographer官方提供的ROS2包，它包含了实现cartographer算法的核心代码和相关配置。而“自己的包”可能是指项目开发者对cartographer官方包进行了修改或扩展，以适应特定的应用需求。例如，可能加入了特定的传感器驱动、优化了参数设置或者开发了特定的接口来与外部系统集成。 至于压缩包中提到的“配置”，这通常涉及对cartographer算法参数的设定，包括激光雷达的标定参数、地图分辨率、路径规划的相关设置等。对这些参数进行合理配置，能够显著影响建图的效率和质量。 项目的关键知识点包括ROS2、cartographer、3D建图与定位、离线与在线操作、livox-mid-360激光雷达、以及相关配置。通过这些技术的结合，可以在不同的应用场景中实现精确的机器人导航和环境映射。

课程介绍 ROS2 机器人应用开发工程师视频教程。2025年，机器人领域持续火爆，人才紧缺。成为智能机器人开发工程师正当其时！课程深度对标高薪岗位技能模型，助你构建核心竞争力十足的技能体系，抢占智能机器人行业制高点。本教程包含视频和资料代码，硬件部分需自行解决。 随着技术的不断进步，机器人技术已经渗透到各行各业，成为推动工业自动化和智能制造的关键力量。2025年，随着机器人领域的不断扩张，行业对机器人应用开发工程师的需求日益增长，人才缺口巨大，高薪聘请能够应对智能机器人开发的专业人才成为行业共识。因此，掌握机器人操作系统ROS2（Robot Operating System 2）的开发技能，成为机器人应用开发工程师的必经之路。 本课程《ROS2机器人应用开发工程师》是一套系统的视频教程，旨在为有志于从事智能机器人开发的工程师提供实用的技能训练。课程内容不仅涉及理论知识的讲解，更强调实践操作能力的培养。通过对课程的学习，学员可以掌握ROS2的基本原理、系统架构以及关键组件的使用方法，并能在实际机器人应用开发中熟练应用。 课程的核心内容包括但不限于以下几个方面： 1. ROS2的基本概念和体系架构：理解ROS2的设计哲学，掌握其分层结构和组件之间的交互方式。 2. ROS2环境搭建和配置：学会如何搭建适合ROS2开发的环境，配置必要的软件和工具链。 3. ROS2的通信机制：深入学习ROS2中的话题（Topics）、服务（Services）、动作（Actions）等通信方式，并掌握它们的适用场景和使用方法。 4. 节点（Node）开发和管理：学习如何编写ROS2节点，管理节点的生命周期，以及节点间的数据交换。 5. 状态管理和参数配置：理解ROS2参数服务器（Parameter Server）的使用，以及如何在机器人应用中实现状态的持久化和管理。 6. 系统调试和性能优化：掌握ROS2系统的调试技巧，以及如何对机器人应用进行性能优化和故障排查。 7. 传感器数据处理：学习如何集成和处理各种传感器数据，为机器人决策提供依据。 8. 行为树（Behavior Trees）和任务规划：了解行为树的基本原理和应用场景，以及如何使用行为树实现复杂的机器人任务规划。 本课程的特色是理论与实践相结合，注重动手能力的培养。教学过程中，学员将接触到大量的实例代码和练习项目，通过实际操作来巩固所学知识。课程中所包含的资料代码，将作为辅助学习的工具，帮助学员更快地理解和吸收课程内容。 值得一提的是，本教程虽然为学员提供了丰富的学习资源，但硬件部分需要学员自行准备。因此，对于想要跟随课程学习的学员，建议提前准备好相应的硬件设备，如计算机、ROS支持的机器人硬件平台等，以确保能够顺利进行实践操作和开发测试。 通过本课程的学习，学员将能够构建起一套核心竞争力十足的技能体系，为成为智能机器人开发领域的专业工程师打下坚实的基础，从而在未来的职业生涯中抢占行业的制高点，迎接机器人技术带来的无限可能。

内容概要：本文针对Salto机器人的智能夹爪系统开发需求，从硬件架构、软件算法和嵌入式系统三个维度提供完整的解决方案。硬件架构方面，详细描述了由IMU传感器、STM32H7主控、Dynamixel舵机、ToF激光雷达、压力传感器阵列、ESP32协处理器和AI加速器组成的硬件拓扑结构。软件算法部分，提供了基于STM32 HAL库和ROS2框架的核心C++源代码，包括松鼠抓取模式的运动控制算法和基于TensorFlow Lite Micro的跳跃预测模型。嵌入式系统方面，介绍了系统的初始化、主控制循环、关键技术实现（如仿生运动控制、自适应阻抗控制、跳跃预测模型）及系统部署流程。此外，还详细描述了跳跃预测模型的训练过程，涵盖数据采集、特征工程、LSTM模型架构、训练优化策略及模型部署优化。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，熟悉C++编程语言，对机器人技术感兴趣的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解Salto机器人智能夹爪系统的硬件架构设计；②掌握基于STM32 HAL库和ROS2框架的软件算法实现；③学习如何训练和部署跳跃预测模型，提高机器人的跳跃预测能力。 其他说明：此资源不仅提供了详细的硬件和软件设计方案，还包含了完整的训练跳跃预测模型的方法。开发者可以根据提供的代码和训练方案，在STM32H7平台上进行实际部署和测试。建议在学习过程中结合硬件搭建和代码调试，逐步深入理解每个模块的功能和实现细节。

ROS2 (Robot Operating System 2) 是一个开源操作系统，专为机器人系统和自动化应用设计，提供了消息传递、服务交互和参数管理等功能。ROS2 Android 库是将 ROS2 的功能扩展到Android平台上的一个重要组件，使得Android设备能够与ROS2网络进行通信，实现移动机器人、无人机等智能硬件在Android设备上的控制和数据交换。 这个"ros2_android:ros2java的Android库"项目是ROS2的Java版本与Android平台的集成，主要关注于提供一个Android开发者可以使用的API，以利用ROS2的功能。它通过JNI（Java Native Interface）技术将C++编写的ROS2核心功能封装为Java库，使得Android应用开发者可以用Java语言编写ROS2相关的代码。 在构建ROS2 Android 应用时，Gradle是一个必不可少的工具。Gradle是一种灵活的、强大的构建自动化系统，支持多种语言和平台，包括Android。在本项目中，Gradle用于管理依赖、构建流程以及打包Android应用。开发者需要配置Gradle构建脚本来集成ROS2 Android库，并且可以使用Gradle插件来简化相关任务。 使用ROS2 Android库，开发者可以实现以下功能： 1. **消息传递**：通过定义话题（Topics），Android应用可以发布或订阅各种类型的数据，如传感器读数、控制指令等。 2. **服务交互**：使用ROS2的服务（Services），Android应用可以发起请求并接收响应，实现复杂的数据交换和控制操作。 3. **参数服务器**：访问ROS2的全局参数服务器，可以在运行时动态配置系统参数。 4. **节点管理**：创建和管理ROS2节点，这些节点可以在Android设备上运行，与其他ROS2网络中的节点进行通信。 5. **多平台兼容**：ROS2 Android库使Android设备能与运行ROS2的其他硬件（如Linux机器、嵌入式设备等）无缝协作。 在实际开发过程中，开发者需要了解如何设置Android Studio项目，配置Gradle依赖，以及如何使用提供的Java API来创建和管理ROS2组件。此外，由于涉及到跨平台通信，可能还需要处理网络连接、数据转换和线程同步等问题。 压缩包文件"ros2_android-master"可能包含了项目的源代码、示例应用、构建脚本和其他相关资源。为了开始使用，开发者需要解压文件，导入Android Studio，然后根据项目文档进行配置和编译。在开发过程中，查阅官方文档和示例代码将非常有助于理解和应用ROS2 Android库。 ROS2 Android库是Android平台上与ROS2生态系统交互的关键组件，它通过Java接口为Android开发者提供了丰富的功能，使得在Android设备上实现智能机器人应用成为可能。掌握其使用方法和原理，对于开发基于Android的ROS2应用至关重要。

rcljava-Java / JVM语言的ROS2客户端（Alfred变体） 平台 Linux（Debian） Linux（ubuntu） 苹果系统 视窗 的OpenJDK 安卓 这是什么？ 这是一组项目（绑定，代码生成器，示例等），使开发人员能够使用rosjava（ROS1）设计为JVM和Android编写ROS2应用程序。 2016年12月27日从esteve / ros2_java分叉 如何使用 开始=> Wiki API规范 API规范是由javadoc生成的，您可以手动运行javadoc来自己创建它们。 要访问在线版本，请在浏览器中导航到https://ros2-java-alfred.readthedocs.io/en/latest/ 。 贡献 如果要为该项目贡献代码，则首先需要派生该项目。 下一步是发送拉取请求（PR）进行审查。 PR将由项目团队成员进行审查

ROS2使用serial串口库源码读取串口数据

本代码是基于ros2框架，调用海康的linux 64的sdk，编写的云台控制与视频显示，包含c与python两部分代码，c代码主要是参数服务器，python两个文件一个rtsp视频显示，一个是调用ros2的参数服务控制云台转动与调节焦距。

lidarslam_ros2 ros2 slam软件包的前端使用OpenMP增强的gicp / ndt扫描匹配，而后端则使用基于图形的slam。 移动机器人映射 绿色：带闭环的路径（大小为10m×10m的25x25网格） 红色和黄色：地图 概要 lidarslam_ros2是使用OpenMP增强的gicp / ndt扫描匹配的前端和使用基于图的slam的后端的ROS2程序包。 我发现即使只有16线LiDAR，即使是具有16GB内存的四核笔记本电脑也可以在室外环境下工作几公里。 （在制品） 要求建造 您需要作为扫描匹配器 克隆 cd ~/ros2_ws/src git clone --