在本项目中，开发者利用了先进的ROS2平台和Python语言，结合OpenArm机器人模型，成功地将深度相机集成到双臂机器人系统中。项目的核心目标是实现手眼标定和环境建模，进而达成通过视觉引导完成精确抓取的功能。通过在MuJoCo仿真环境中的严格测试，验证了系统功能的高效性和准确性。 深度相机集成到机器人系统是该项目的首要步骤。深度相机能够提供立体的视觉信息，这对于机器人感知环境至关重要。在集成过程中，开发者需要确保相机数据的稳定输入，并将其转换为机器人能够理解的信号，从而为后续的处理提供数据基础。 手眼标定技术的实现是项目中的又一关键环节。手眼标定指的是在机器人系统中确定相机与机械臂之间的精确空间关系。通过这种标定，机器人能够准确地了解相机所捕捉到的图像信息与其机械臂动作之间的对应关系。这种对应关系对于机器人完成抓取等操作至关重要。 环境建模是通过双臂机器人搭载的深度相机捕捉到的信息来实现的。在项目中，系统必须能够理解和分析所处环境，构建出环境的三维模型。这种模型对于机器人来说，是进行路径规划、避障和抓取定位的基础。 视觉引导抓取任务是将上述技术融会贯通后应用的场景。通过综合使用深度相机集成、手眼标定和环境建模的技术成果，双臂机器人可以识别和抓取目标物体。此过程要求机器人具备一定的智能化水平，能够在复杂的环境中识别物体，计算最佳的抓取路径，并且能够适应环境变化，调整其抓取策略。 MuJoCo仿真环境的引入是项目的亮点之一。MuJoCo是一个高级的动态模拟软件，广泛用于机器人、生物力学和动画等领域的研究。它能够提供物理精确、响应快速和视觉真实的模拟环境。项目利用MuJoCo对双臂机器人系统进行仿真测试，确保系统在实际应用前能够稳定运行，达到预期的性能指标。 值得注意的是，整个项目中，开发者选用ROS2作为开发平台具有重要意义。ROS2是机器人操作系统（Robot Operating System）的第二个主要版本，它在继承了ROS1优良特性的基础上，提供了更好的多机器人协调、实时性支持以及跨平台的灵活性。Python语言的使用进一步简化了开发流程，提高了开发效率。 该项目不仅展示了在双臂机器人视觉系统集成方面的前沿技术，而且通过使用先进的仿真平台和编程语言，验证了机器人技术在复杂任务执行上的可行性。这些技术的结合和应用，为未来在工业、服务以及科研领域的机器人自动化技术的发展提供了宝贵的参考。

本文分享了在无人机机载ROS2系统上开发程序，通过DDS实现对开源飞控PX4的在线规划与控制。首先介绍了ROS2与PX4的通讯方式，从ROS1的mavros/mavlink过渡到ROS2的XRCE-DDS模块，详细说明了PX4端与ROS2端的消息转换机制。接着，通过硬件在环仿真（HITL）模式，展示了如何在ROS2中开发控制功能包，包括建立话题发布、实现基础控制（如起飞悬停）以及自定义管理规划软件。文章还提供了具体的代码示例，如OffboardControl类的实现，以及如何通过状态机设计更复杂的飞行逻辑。最后强调了无人机机载智能软件开发的重要性，并鼓励读者共同探讨开发经验。 在无人机机载系统的开发中，ROS2（Robot Operating System 2）作为一种先进的机器人软件开发框架，为无人机的应用开发提供了强大的支持。PX4（Professional X Racing Quadcopter）作为一款开源的无人机飞控系统，被广泛应用于研究和商业领域。为了实现无人机的智能化和自动化控制，开发者通常需要将PX4与ROS2进行整合，以便利用ROS2丰富的工具和库来开发复杂的无人机控制程序。 在ROS2与PX4的集成过程中，开发者面临的主要挑战之一是如何实现两者之间的有效通讯。在早期，PX4与ROS1之间的通讯主要通过mavros和mavlink协议实现。然而，随着ROS2的推出，原有的通讯方式也需要进行相应的迁移和适配。本文详细探讨了如何通过XRCE-DDS（eXtremely Resource Constrained Environment Data Distribution Service）模块来实现ROS2与PX4之间的通讯，这是一种专为资源受限环境设计的DDS（Data Distribution Service）实现。 在通讯机制实现的基础上，文章进一步介绍了如何在ROS2环境中开发无人机的控制功能包。开发者需要利用ROS2的话题（Topic）发布系统来构建控制逻辑，实现基础的无人机操作，例如起飞、悬停等。此外，开发者还可以根据自己的需求，自定义规划和管理软件，以满足特定任务的复杂要求。 文章中还提供了一些具体的代码示例，帮助理解如何在ROS2中实现高级控制功能。例如，OffboardControl类的实现展示了开发者如何通过ROS2控制无人机的离板模式（Offboard mode），这是无人机高级自主飞行的关键。而通过状态机的设计，则能够实现更加复杂的飞行逻辑和行为，使得无人机能够适应多变的飞行环境和任务需求。 文章最终强调了无人机机载智能软件开发的重要性，并鼓励开发者之间共同分享和探讨开发经验。智能软件的开发是无人机技术未来发展的关键之一，通过不断的探索和实践，开发者可以推动无人机技术向着更高的自动化和智能化水平发展。 无人机机载智能软件开发不仅涉及到控制算法和通讯协议的实现，还需要考虑实时性、稳定性和安全性等多方面因素。因此，开发过程中需要对无人机系统的整体架构有深入的理解，包括硬件平台、飞行控制算法、传感器数据处理、通信协议以及用户界面设计等。通过综合应用这些技术，开发者可以设计出性能优越、功能强大的无人机控制系统，从而为无人机在各个领域的应用提供坚实的技术基础。 文章所提及的硬件在环仿真（HITL）模式是一个重要的测试和验证手段。在HITL模式下，开发者可以在不真正飞行无人机的情况下，对控制算法和软件进行模拟测试。这不仅降低了测试的风险，也加快了开发进程。通过HITL仿真，开发者可以详细地检查和修正飞行控制逻辑中的错误，确保在实际飞行中无人机的安全和性能。 随着技术的不断进步，无人机在农业、运输、救灾、监测等多个领域的应用越来越广泛。通过使用ROS2和PX4，开发者可以为无人机开发出更加智能和强大的应用，从而拓宽无人机的应用范围并提高其应用价值。本文提供的方法和示例代码，为致力于无人机技术开发的工程师和研究人员提供了一个良好的起点，助力他们在这一领域取得更多的创新和突破。

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ROS2安装步骤 ,亲测有效

ROS2机械臂仿真包（URDF）是一个专为ROS2系统设计的仿真工具，其中URDF指的是通用机器人描述格式，用于定义机器人的物理结构和运动学特性。通过该仿真包，开发者可以在ROS2环境下构建和测试机械臂的运动学算法，其支持的dummy机械臂模型为用户提供了测试和验证各种路径规划算法的平台。 该仿真包的核心功能之一是支持MoveIt2，这是一个强大的运动规划框架，它能够处理运动规划任务，使得机械臂能够按照预定路径准确无误地移动。MoveIt2通过集成各种路径规划算法，允许机械臂在复杂的环境中执行任务，例如抓取、移动和操作物体。 ROS2机械臂仿真包（URDF）对于研究和开发机械臂控制系统来说至关重要，它不仅提供了一个虚拟的测试环境，从而避免了在物理机器人上进行实验的风险和成本，而且还能够帮助开发者快速迭代和调试他们的算法。在仿真环境中，用户可以对机械臂的URDF模型进行调整和优化，以达到最佳的运动性能。 此外，该仿真包还涉及到路径规划算法的动态规划部分。动态规划是一种算法设计技术，它通过将复杂问题分解为一系列简单的子问题来求解，适用于路径规划等需要优化决策序列的场景。通过动态规划，机械臂可以在多个可能的动作序列中找到最佳路径，有效避免障碍物，并确保以最短的路径或最少的能量消耗完成任务。 在实际应用中，机械臂的URDF模型不仅包括了机械结构的尺寸和关节信息，还可能包含有关传感器和执行器的详细信息，这为机械臂的精确控制提供了基础。而在ROS2环境下，机械臂的URDF模型可以被ROS2节点用来发布和订阅消息，从而实现与真实机械臂类似的功能，只是所有的动作都发生在计算机模拟的环境中。 ROS2机械臂仿真包（URDF）是一个多功能的工具，它结合了URDF模型的描述能力、MoveIt2的运动规划能力以及动态规划算法，为机械臂的仿真实现了全面的解决方案。它不仅为研究和开发提供了便利，也为机械臂的设计和测试提供了强大的支持，加速了智能机器人的开发过程。

内容概要：本文系统阐述了基于ROS2的智能机器人导航系统的设计与实现，重点围绕ROS2的核心特性（如DDS通信、生命周期管理）展开，结合SLAM、多传感器融合、路径规划与动态避障等关键技术，构建完整的自主导航解决方案。通过Python和C++代码示例，详细展示了传感器数据同步、地图加载、代价地图配置及局部规划避障的实现流程，并依托Nav2导航栈完成从环境感知到路径执行的闭环控制。同时探讨了该系统在仓储物流、服务机器人和工业巡检等场景的应用前景，并展望了ROS2与边缘计算、5G及AI深度融合的发展趋势。; 适合人群：具备ROS基础、熟悉Linux与C++/Python编程，从事机器人软件开发或导航算法研究的工程师及科研人员；适合有一定项目经验的技术人员深入学习。; 使用场景及目标：①掌握ROS2在实际导航系统中的架构设计与节点通信机制；②理解多传感器融合与动态避障的实现方法；③应用于AGV、服务机器人等产品的导航模块开发与优化； 阅读建议：建议结合ROS2实际开发环境动手实践文中代码，重点关注生命周期节点管理和QoS配置，同时扩展学习Nav2的插件化机制与仿真测试工具（如RViz、Gazebo）。

这个是当时3d相机厂家自己提供的sdk，现在好像官网下载不到了。所以这里提供一下。

在本文中，我们将详细探讨如何在ROS2环境中安装和配置OpenNI2 SDK，以便与奥比中光深度摄像头（Astra）进行交互。OpenNI2是一个开源软件开发工具包，它为开发人员提供了与多种传感器（包括Astra）进行交互的能力，支持创建3D感知应用。ROS2（Robot Operating System 2）是机器人软件开发框架，用于构建复杂的机器人系统。 我们需要下载OpenNI2 SDK for ROS2的特定版本。根据提供的文件名“095725_OpenNI_SDK_ROS2_v1.0.2_20220809_b32e47_linux.tar.gz”，这似乎是一个针对Linux操作系统的OpenNI2 SDK的ROS2版本。你需要将此压缩包解压到你的计算机上，通常是在你的工作空间的src目录下，这样可以通过ROS2的构建系统来集成和管理它。 1. **解压文件**： 使用`tar`命令解压文件： ``` tar -xvf 095725_OpenNI_SDK_ROS2_v1.0.2_20220809_b32e47_linux.tar.gz ``` 2. **设置ROS2工作空间**： 如果你还没有ROS2工作空间，需要创建一个。通常，工作空间会包含一个名为`src`的目录，其中存放所有源代码。例如： ``` mkdir -p ~/ros2_workspaces/astra_ws/src cd ~/ros2_workspaces/astra_ws/src ``` 3. **移动或链接OpenNI2 SDK**： 将解压后的OpenNI2 SDK文件夹移动或符号链接到`src`目录中： ``` mv /path/to/extracted/OpenNI2 ~/ros2_workspaces/astra_ws/src/ # 或者 ln -s /path/to/extracted/OpenNI2 ~/ros2_workspaces/astra_ws/src/ ``` 4. **构建和安装**： 回到你的工作空间的根目录，更新`setup.bash`文件，然后使用`colcon`（ROS2的构建工具）来构建OpenNI2及其依赖项： ``` cd ~/ros2_workspaces/astra_ws source /opt/ros/dashing/setup.bash # 用你的ROS2版本替换'dashing' colcon build source install/local_setup.bash ``` 5. **连接和配置摄像头**： 在硬件层面，确保你的奥比中光Astra摄像头已正确连接到计算机。这可能通过USB接口完成。确保摄像头已供电并被操作系统识别。 6. **配置ROS2节点**： OpenNI2提供了ROS2节点来读取和发布摄像头数据。你需要编辑或创建一个`.launch.py`文件，启动相应的ROS2节点。例如： ```python import launch from launch_ros.actions import Node def generate_launch_description(): return launch.LaunchDescription([ Node( package='openni2_camera', executable='openni2_node', parameters=[{'device_id': 'YOUR_CAMERA_UID'}], # 替换为你的摄像头ID ) ]) ``` 7. **运行节点**： 你可以运行这个launch文件来启动ROS2节点，查看摄像头数据： ``` ros2 launch my_launch_file.launch.py ``` 8. **数据订阅**： 一旦节点运行起来，你就可以通过ROS2的`rqt_image_view`或`image_view2`等工具来订阅和查看来自摄像头的图像数据。 9. **进一步开发**： 有了这些基础，你就可以开始开发基于奥比中光Astra深度摄像头的应用了。例如，你可以处理RGB-D数据，进行对象识别、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）或其他3D感知任务。 请注意，实际步骤可能会因ROS2发行版和OpenNI2版本的不同而略有差异。确保查阅OpenNI2和ROS2的官方文档，以及奥比中光提供的特定摄像头驱动指南，以获取最新的信息和支持。在遇到问题时，社区论坛和GitHub上的相关项目问题页面通常是寻找解决方案的好地方。

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