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ROS学习记录之——多机器人环境探索

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简介：
本简介为“ROS学习记录之——多机器人环境探索”系列的一部分，专注于使用ROS平台进行多机器人协同工作与环境探索技术的研究和实践。通过理论结合实际操作的方式，系统性地讲解如何利用ROS实现多机器人的通信、导航及任务分配等功能，旨在帮助机器人爱好者和技术研究人员掌握这一领域的核心技能，推动多机器人系统的广泛应用和发展。 本博文是基于explore_lite软件包的学习笔记目录。该软件包采用贪心前沿探索算法（greedy frontier-based exploration）。当节点运行时，机器人会贪婪地探索环境，直到找不到边界为止。这些机器人会一直把整个区域都探索完。

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  • ROS学习记录之——多机器人环境探索
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    本简介为“ROS学习记录之——多机器人环境探索”系列的一部分，专注于使用ROS平台进行多机器人协同工作与环境探索技术的研究和实践。通过理论结合实际操作的方式，系统性地讲解如何利用ROS实现多机器人的通信、导航及任务分配等功能，旨在帮助机器人爱好者和技术研究人员掌握这一领域的核心技能，推动多机器人系统的广泛应用和发展。 本博文是基于explore_lite软件包的学习笔记目录。该软件包采用贪心前沿探索算法（greedy frontier-based exploration）。当节点运行时，机器人会贪婪地探索环境，直到找不到边界为止。这些机器人会一直把整个区域都探索完。
     
  • ROS与SLAM入门学习记录（一）——ROS介绍及环境配置
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    本篇博客是《ROS与SLAM入门学习记录》系列的第一部分，主要介绍了ROS（机器人操作系统）的基础概念及其开发环境的搭建过程。适合初学者了解ROS并开始实践。 笔者最近在做一个基于ROS平台的小项目，并从零开始学习ROS。在此记录一些学习过程中的笔记。 参考资源：古月居 一、ROS环境安装 ROS经过多个版本的升级后，在机器人领域的研究与控制中得到了广泛应用，而它对Ubuntu的支持最为理想，因此大多数情况下会在Ubuntu系统上进行安装。 笔者选择的是kinetic版本的ROS，对应的Ubuntu版本为16.04。对于初学者来说，建议使用VMware虚拟机而不是直接设置双系统的方案。 以下是关于在VMware虚拟机中安装ROS的具体步骤： （1）首先需要安装VMware：这是一个允许用户在其上运行其他操作系统的软件。可以通过搜索引擎找到相关教程进行下载与安装。 之后按照指定的步骤完成ROS及其环境的配置工作。
     
  • OpenMV学习记录（二）：探索OpenMV4 H7
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    本篇博客是《OpenMV学习记录》系列的第二部分，专注于介绍和探讨OpenMV4 H7的功能、特点及其开发应用。通过实例分析，帮助读者深入了解如何利用该硬件进行计算机视觉项目开发。 今天先介绍一下OpenMV4 H7的相关资料： 文章目录： 简介 引脚电路图 板子信息 尺寸规格 功耗温度范围 简介：OpenMV4 H7具有STM32H743VI ARM Cortex M7处理器，主频为480 MHz，配备1MB RAM和2 MB flash。所有I/O引脚输出电压为3.3V，并且能够承受5V电压。 该设备还包含以下接口： 1. 全速USB（12Mbs）接口，用于连接电脑。插入OpenMV摄像头后，你的电脑会出现一个虚拟COM端口和“U盘”。 2. μSD卡槽支持高达100Mbs的读写速度，允许你的OpenMV摄像头录制视频，并从SD卡提取机器视觉素材。 3. SPI总线最高可达54Mbps。
     
  • ROS探索-ROS机器人开发实践源码.zip
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    《ROS探索-ROS机器人开发实践源码》是一本深入讲解ROS（Robot Operating System）编程与应用的电子书，包含大量实用代码和案例，旨在帮助读者掌握使用ROS进行机器人软件开发的关键技能。 ros_exploring-ROS机器人开发实践源码仅包含源代码，并不附带书籍；这里存放只是为了方便再次下载使用。对这本书感兴趣的同学可以自行前往GitHub下载，但可能速度较慢。《ROS机器人开发实践源码》确实是学习ROS的一本好书，内容全面且讲解详细。
     
  • ROS与QT学习系列之环境搭建：ROS与QT开发环境的建立
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    本教程详细介绍如何构建ROS（机器人操作系统）与Qt集成开发环境，涵盖安装步骤及配置要点，助力开发者高效开展相关应用项目的编程工作。 最近心血来潮简单学习了一下在ROS下借助QT进行了简单的界面开发，并进行总结。 首先就是搭建ROS与QT的开发环境。 运行环境： 系统的版本：Ubuntu16.04 ROS的版本：Kinetic 安装步骤： 需要注意的是，由于插件更新，不需要单独安装qtcreator。我在安装时一直以为需要先下载并安装qtcreator，实际上这是不必要的。当然如果不想使用ros-qt-plugin插件进行开发，请参考相关文档。 （1） 安装ROS的QT插件 ros_qtc_plugin $ sudo add-ap
     
  • M-Explore：一个多机器人探索用的ROS软件包
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    M-Explore是一款基于ROS开发的多机器人协同探索软件包，旨在通过优化算法实现高效的地图构建和环境探索任务。 探究用于多机器人探索的ROS软件包。 该软件包已发布于ROS Kinetic和Lunar版本中。 安装命令如下： ``` sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-multirobot-map-merge ros-${ROS_DISTRO}-explore-lite ``` 构建为标准的柔kin花色包。不需要特殊的依赖关系（使用rosdep解决ROS中的依赖关系）。您应该使用特定于您的版本的分支，例如对于Kinetic版本应使用kinetic-devel分支。Master分支适用于最新的ROS。 软件包记录在ROS Wiki中。 该软件包已获得BSD许可。有关详细信息，请参阅相应的文件。
     
  • 基于市场法的多机器人协同未知环境探索.pdf
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    本文探讨了采用市场机制实现多机器人系统在未知环境中高效协作探索的方法，分析其适应性和优越性。 在当今科技领域，多机器人协作探索未知环境是机器人技术中的一个重要研究方向。随着技术的进步，这类系统已在战场侦察、灾难救援及星球探测等领域发挥着越来越重要的作用。相比单个机器人系统，多机器人系统具有信息冗余、灵活性和并行性等优势；但同时面临着任务分配复杂化、通信带宽限制以及重复区域探索等问题。 为提升效率、可靠性和鲁棒性，在未知环境探索中应用了多种算法与方法，例如蚁群算法、市场拍卖法及粒子群优化技术。文档标题《基于市场法的多机器人协作未知环境探索》涵盖了以下关键知识点： 1. 市场法：模拟拍卖机制让各机器人根据任务完成时间和能源消耗进行竞标分配任务。 2. 多任务分配问题：如何合理地将任务分派给各个机器人以提高效率，减少资源浪费及重复工作是核心挑战之一。 3. 传统市场方法的局限性：过分追求单个机器人的最优性能可能影响整体系统表现。 4. 蚁群算法和排斥素概念的应用：通过模仿蚂蚁觅食行为解决路径规划问题，并利用信息素排斥机制避免任务重叠。 5. 改进后的市场法：引入了机器人到目标点的“排斥素”数量作为竞标条件，以期提高探索效率并克服传统方法中的局部最优解难题。 6. 实验验证：通过实验来测试改进算法的有效性与稳定性，在复杂多变的实际环境中确保其性能表现。 7. 应用背景及意义：在战场侦察、灾难救援和星球探测等场景下，机器人系统的自主导航能力和协同作业能力至关重要。该技术能够提供冗余信息并执行更复杂的任务，同时增强恶劣环境下的生存率与成功率。 8. 支持研究的项目与资金来源：“基于环境搜索面上的研究”国家自然科学基金项目的资助显示了这一领域的重要性及其潜在价值。 综上所述，在多机器人协作探索未知环境中应用市场法能够有效协调复杂任务，并通过引入“排斥素”的概念改进任务分配机制，从而提升整个系统的表现。该领域的研究不仅具有理论意义，还拥有广泛的应用前景和实际价值。
     
  • IoT-Camera学习记录之初探IoT-Camera
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    本篇文章是关于IoT-Camera学习的第一手笔记，主要介绍了对IoT-Camera的基本探索和初步理解，包括其功能、应用场景及与传统摄像头的区别。 IoT-Camera学习笔记之初识IoT-Camera 在开始这段学习旅程之前，我们将一起探索什么是IoT-Camera以及它的工作原理。本篇博客将带你了解IoT-Camera的基础知识，并为后续更深入的学习打下坚实的基础。 首先，我们需要理解什么是物联网（Internet of Things, IoT）。简而言之，就是通过互联网连接各种设备、传感器和系统，使它们能够相互通信并交换数据。而IoT-Camera则是这一概念在监控摄像头领域的应用实例。它不仅具备传统摄像机的视频捕捉功能，还集成了网络通信能力，可以将拍摄到的画面实时传输至云端或指定接收端。 接下来的内容中，我们将详细介绍如何操作和配置一台IoT-Camera设备，并探讨其应用场景及未来发展趋势。希望通过这篇笔记的学习能够帮助大家更好地理解和掌握关于IoT-Camera的相关知识和技术要点。
     
  • UR机器人编程学习记录.doc
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    这份文档记录了作者在学习UR机器人编程过程中的心得体会、遇到的问题及解决方案，旨在帮助其他初学者更高效地掌握相关技能。 UR机械臂编程涉及执行任务、设置工具、创建程序、与外部设备互动、安全设置、特征坐标系以及包装应用等方面，并且需要理解程序流程。
     
  • 机器学习学习笔记2：使用sklearn探索iris数据集
    优质
    本篇笔记介绍了如何利用Python的scikit-learn库进行Iris数据集的加载、预处理及初步分析，帮助初学者掌握基本的数据探索方法。 本段落使用scikit-learn开源机器学习库对iris数据集进行分类练习，并将分别采用两种内置算法——决策树（DecisionTree）与k近邻算法（kNN）。此外，我还将尝试自行实现kNN算法。目前我的学习仍处于初级阶段，在此文中不会详细解释相关算法原理，若需深入了解细节，请查阅其他资料。 scikit-learn库中包含了许多经典的数据集供使用者练习使用。加载iris数据集的方式十分简便： load_iris函数返回的结果包括如下属性：feature_names（分别为sepal等特征）。