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ROS2-Python-Node：用于发布和订阅点云数据的基本ROS2节点

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本教程介绍如何使用Python创建一个基本的ROS2节点，该节点能够发布和订阅点云数据。适合初学者了解ROS2中的数据通信机制。 依赖关系：运行：ros2 run ros2_point_cloud_python point_cloud

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  • ROS2-Python-Node：用于发布和订阅点云数据的基本ROS2节点
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    本教程介绍如何使用Python创建一个基本的ROS2节点，该节点能够发布和订阅点云数据。适合初学者了解ROS2中的数据通信机制。 依赖关系：运行：ros2 run ros2_point_cloud_python point_cloud
     
  • AprilTag_ROS2：适用于AprilTag检测的ROS2节点
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    AprilTag_ROS2是一款专为ROS2平台设计的软件包，用于高效识别和跟踪AprilTag标记。它提供了一个灵活且易于集成的解决方案，以增强机器人视觉导航与交互能力。 AprilTag ROS2节点使用AprilTag库来检测图像中的AprilTag，并发布其姿态、ID及其他元数据。 该ROS2节点订阅的主题如下： - 节点通过image_transport::CameraSubscriber订阅apriltagimage 。主题名称取决于所选的图像传输类型（参数image_transport）（raw或compressed）。 - apriltagimage （raw，类型：sensor_msgs/Image） - apriltagimagecompressed （已压缩，类型：sensor_msgs/CompressedImage） 更多信息可以访问AprilTag官方文档。
     
  • ROS2：掌握ROS2基础知识
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    本书旨在帮助读者快速入门ROS2，系统讲解ROS2的基本概念、核心功能和开发技巧，适合机器人技术爱好者及工程师阅读。 在AIIT-PKU学习LAIR的ROS2和ROS2工作区。
     
  • 实时ROS2与ros2系统
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    本项目专注于实时ROS2（机器人操作系统）及其在嵌入式硬件上的高效运行，旨在优化和增强ROS2系统的性能，特别针对时间敏感的应用场景。 本段落档涉及的知识点是ROS2（Robot Operating System的第二版），它是一个分布式框架，用于编写机器人软件，并解决了原版ROS在可伸缩性、实时性能及安全性方面的问题。 文档主要围绕ROS2作为实时系统的特点进行阐述。“实时系统”意味着必须在严格的时间限制内响应外部事件。其核心在于确定性，即能否保证任务按时完成。文件可能包括了关于ROS2与传统ROS以及ros_control模块的对比，并展示了相关的演示和结果分析。 文中提到“ros”，意指机器人操作系统（Robot Operating System），但重点是介绍ROS2在实时性能方面的优化。“一个激励的例子”多次出现，暗示文档中包含某种实时系统的应用场景。此外，还强调了系统拓扑能在运行时变化的情况下仍需满足实时约束的模块存在的重要性。 内容指出，在错过任务截止时间后结果的有用性问题值得讨论，并且突出了确定性的核心原则：计算任务必须按时完成以确保机器人可靠地运作。文档中也提到ROS2的设计初衷是为了解决快速、确定性响应的需求，适用于如工业自动化和自动驾驶等场景。 综上所述，本段落档重点介绍了ROS2作为实时系统的关键特征与优势，并可能包括了一些实际应用中的实例来说明这些原则的应用情况。
     
  • ROS2-Mecanum-Bot: 基于ROS2的麦克纳姆轮机器人
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    简介：ROS2-Mecanum-Bot是一款采用ROS2框架开发的麦克纳姆轮机器人项目。通过灵活的驱动方式，实现高效、精确的移动性能，在复杂的环境中展现出卓越的应用潜力。 ROS2麦克纳姆轮机器人是基于ROS2（Robot Operating System 2）开发的一种特殊移动平台，它采用麦克纳姆轮作为驱动系统，使机器人能够实现平面内的自由运动，包括前进、后退以及任意角度的平移和旋转。在ROS2框架下，该项目提供了完整的导航、控制和感知解决方案。 麦克纳姆轮是一种独特的车轮设计，由多个小滚轮组成，这些滚轮可以在垂直和平行方向上同时滚动。这种设计使得机器人能够在XY平面内进行复杂的运动操作，如直线行驶、横向移动以及旋转等动作，并显著提升了机器人的灵活性与定位精度。在ROS2-mecanum-bot项目中，通过精确控制每个麦克纳姆轮的转速来实现全方位移动。 ROS2是ROS（Robot Operating System）的新版本，主要改进了性能、安全性和实时性。它采用更现代的通信机制如DDS（Data Distribution Service），提供更低延迟和更高可靠性。在该项目中，ROS2被用来处理机器人各组件间的通信需求，例如传感器数据传输、控制指令发布与接收。 项目中的ros2-mecanum-bot-main可能是主程序或源代码文件夹，其中包括以下关键部分： 1. **节点（Nodes）**：执行特定任务的ROS2核心单元，如读取传感器数据、实现控制算法和路径规划。 2. **消息（Messages）**：用于不同节点间的数据传递，例如机器人位置信息、速度值或传感器数据。 3. **服务（Services）**：允许节点之间进行请求-响应交互操作，比如设置机器人速度或者获取当前状态。 4. **行动（Actions）**：处理长期任务的机制，包括开始状态、中间反馈和结束状态，如导航到特定位置。 5. **参数服务器（Parameter Server）**：存储并管理ROS系统的全局参数以方便不同节点间的共享使用。 6. **图（Graph）**：描述了ROS2系统中节点、话题和服务之间的连接关系。 在ROS2-mecanum-bot项目中，可能涉及的关键技术包括： - **导航堆栈（Navigation Stack）**：一系列用于自主导航的ROS2组件，如`nav2`，负责路径规划、障碍物规避和定位。 - **传感器融合（Sensor Fusion）**：结合多种传感器数据（例如激光雷达、摄像头以及IMU），以提高定位精度。 - **控制算法**：为麦克纳姆轮设计的独特控制策略，确保机器人按照预期轨迹移动。 - **状态机（State Machines）**：用于管理机器人的不同工作模式，如启动、停止和充电等。 ROS2-mecanum-bot项目展示了ROS2在高级机器人系统中的应用实例，利用了麦克纳姆轮的特有优势来实现灵活的运动控制，并结合了现代机器人所需的各种功能，例如导航、感知与控制。这个项目不仅为研究者提供了探索麦克纳姆轮机器人的有效控制策略的机会，也为开发者提供了一个实际可用的ROS2开发平台。
     
  • ROS_Fuse_Point_Cloud: [ROS] 提供将多个点云融合成一个的节点订阅功能
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    简介：ROS_Fuse_Point_Cloud 是一个基于ROS框架的节点，用于接收并处理来自不同源的多份点云数据，通过算法将其高效地融合为单一、高质量的点云输出。 提供一个节点订阅多个点云并将其融合为一个的功能。
     
  • PX4飞控固件项目中ROS2消息定义支持第三方软件通过ROS2节点与PX4 uORB消息通信
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    此项目为PX4飞控系统引入ROS2兼容性，允许第三方软件利用ROS2节点与PX4内部uORB消息进行交互，增强系统的可扩展性和集成能力。 PX4飞控固件项目的ROS2消息定义可以在GitHub上的px4_msgs包里找到。通过构建这个包可以生成所有需要的接口，从而将ROS2节点与PX4飞控固件内部接口连接起来。PX4飞控固件使用uORB消息API。 当前该包的消息表示依赖于px4_ros_com包。uORB消息定义与此处提供的ROS2消息相对应，并可以在PX4飞控固件中找到对应内容。 当在PX4飞控固件中的uORB消息定义发生变化时，CI/CD管道会自动生成更新的ROS消息定义并将其推送到存储库。这些ROS消息定义由脚本 uorb_to_ROS_msgs.py 生成。此外，还可以使用该脚本来为新的或修改过的uORB消息创建自己的ROS消息定义。 PX4-Fast RTPS(DDS) Bridge通信的相关教程可以在官方文档中找到，具体介绍如何建立与PX4飞控固件的中间件接口连接。
     
  • IEEE 30节点和14节点数据
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    本数据集包含IEEE标准的30节点与14节点电力系统模型，适用于电力系统分析、优化及稳定性研究。 我首先声明，该PDF文件并非本人所作，是从王老师处获得的。
     
  • SLAM_GMapping：适用于ROS2的GMapping算法
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    SLAM_GMapping是一款基于ROS2平台开发的激光雷达地图构建与定位软件包，它实现了GMapping算法，能够高效地进行同时定位与地图构建。 SLAM（同步定位与地图构建）是在未知环境中同时创建环境的地图并跟踪代理位置的计算问题。它包括openslam_gmapping和slam_gmapping这两个软件包，其中slam_gmapping是OpenSlam Gmapping在ROS2中的包装器，并已在Crystal Clemmys和Dashing Diademata版本中成功测试过。使用slam_gmapping可以根据激光数据以及移动机器人收集的信息创建二维占用栅格图（例如建筑物平面图）。运行命令为：ros2 launch slam_gmapping slam_gmapping.launch.py，这将启动名为slam_gmap的节点。
     
  • node-red-contrib-influxdb：用于在InfluxDB时间序列数据库中存储和检索数据的Node-RED节点
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    node-red-contrib-influxdb是一款Node-RED节点插件，旨在简化用户将数据存入及从InfluxDB（一种高性能时序、量化与监控型数据库）提取信息的过程。该工具支持灵活的数据处理方式，适合构建实时数据分析和监控应用。 节点用于从InfluxDB时间序列数据库读取和写入数据。 这些节点支持使用配置中的“版本”选项来选择不同的InfluxDB版本（1.x或2.0）。请参考相关文档以了解不同版本提供的具体功能。当前，该节点采用两个客户端库进行操作。 当选择1.x版本时，这些节点将通过node.js的writePoints()和query()方法与单个influxdb主机通信，并用于在InfluxDB 1.x到1.8+中读写数据。 若选择1.8-flux版本，则使用适用于node.js的库来支持Flux语法，在InfluxDB 1.8及以上版本中进行数据操作。 当选择2.0版本时，节点将利用Flux在InfluxDB 2.0环境中执行相关操作。 为了运行此程序，您需要拥有访问权限到不同版本（1.x、1.8+或2.0）的InfluxDB数据库。