《Deep Learning Series》
  • 深耕系列之深度学习笔记
  • 第一章 Linux学习环境相关配置
    • 1.1 Ubuntu18下有道词典的配置
    • 1.2 Ubuntu18 安装Gitbook
    • 1.3 Ubuntu18 git命令使用总结
    • 1.4 Latex 排版使用笔记
    • 1.5 Ubuntu下常用工具软件配置安装
    • 1.6 win10+ubuntu双系统修复ubuntu启动引导
    • 1.7 gitbook 插件等相关设置
    • 1.8 深度学习环境搭建
    • 1.9 hexo 实现本地图片加载
    • 1.10 hexo网页定制
    • 1.11 sublime text3插件介绍
    • 1.12 vsftpd.conf文件配置
    • 1.13 mysql 笔记
    • 1.14 ubuntu16_18安装peek工具录制gif
    • 1.15 ubuntu下goldendict有道爬虫小程序
    • 1.16 ubuntu18升级后部分应用不能中文输入的问题
    • 1.17 ubuntu下安装有道词典
    • 1.18 opencv 安装
    • 1.19 gym_gazabe安装配置
    • 1.20 docker 基础
    • 1.21 docker_配置权限问题
    • 1.22 jupyternotebook使用
  • 第二章 深度学习相关基础算法
    • 2.1 马尔科夫链
      • 2.1.1 马尔科夫简单模型预测实战笔记
      • 2.1.2 最大熵模型
      • 2.1.3 隐马尔科夫HMM
    • 2.2 矩阵相关基础知识
    • 2.3 线性回归
    • 2.4 决策树
    • 2.5 梯度下降和最小二乘法
    • 2.6 递归算法与迭代算法
    • 2.7 神经网络浅学笔记
    • 2.8 强化学习经验回放
    • 2.9 K近邻算法
    • 2.10 朴素贝叶斯法
    • 2.11 极大似然估计
    • 2.12 logistic regression
  • 第三章 深度学习框架学习
    • 3.1 PyTorch 学习
      • 3.1.2 Pytorch 之MNIST手写字识别分类
    • 3.2 tensorflow学习笔记
      • 3.2.1 tensorflow之MNIST
    • 3.3 matplotlib函数
    • 3.4 numpy函数
  • 第四章 ROS机器人
    • ROS室内仿真环境.md
    • ros and gazebo and gym_gazebo安装
    • ubuntu16 安装gym-gazebo
    • gym-gazebo安装后的测试
    • 基于DQN的gym_gazebo运行代码演示
  • 项目开发
    • Library占座小工具使用手册
  • 附录
    • Python 相关笔记
      • Python 帮助文档检索方法
      • Module篇使用future
    • Git 相关配置
      • git-推送新的文章到github其他分支上
      • gitignre 配置
      • gitignre 配置
      • Hexo 每次写好后deploy博客
      • MFC Socket 通信
      • python之tkinter入坑Pack
      • ubuntu 中安装sublime_text3
      • ubuntu18-正确-安装ShadowSocket
      • vultr+freenom实现主机域名的绑定.md
      • 值得收藏的网站
      • 搜索技巧
      • 第一篇博文
      • 简单的方法,越过付费获取在线的log设计.md
      • 网页设计基础笔记.md
      • 解决Chrome67版本以后不能离线安装插件的情况.md
    • 嵌入式相关笔记
      • STM32串口通信配置
      • STM32复位及通过函数判断是何种条件出发的复位
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  • 摘要
  • 《机器人操作系统入门》课程代码示例
  • 前言
  • 示例介绍
  • 下载和编译
  • 运行须知
  • Copyright
  • 项目运行
  • ROS 场景搭建
  • 前言
  • 运行指令如下

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  1. 第四章 ROS机器人

ROS室内仿真环境.md

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摘要

本节笔记主要记录ROS室内仿真环景的具体演示过程和

《机器人操作系统入门》课程代码示例

前言

欢迎来到中国大学MOOC---课程,本ROS软件包是课程的代码示例,课程中使用的例子均出自本代码包。除了代码包,课程还提供,欢迎各位朋友下载、学习和分享。

本示例包含了XBot机器人和中科院软件博物馆仿真、ROS通信示例程序、导航与SLAM功能演示,在每个软件包下都有相应的功能介绍。

如果你遇到任何问题,可以在Github上方的issues栏目中提问,我们课程团队会耐心回答。本示例将长期维护,不断更新,如果你认可我们的工作,请点击右上角的star按钮,您的鼓励是我们的动力。

示例介绍

本仓库为ROS入门教程的代码示例,包括以下ROS软件包:

软件包

内容

robot_sim_demo

机器人仿真程序,大部分示例会用到这个软件包

topic_demo

topic通信,自定义msg,包括C++和python两个版本实现

service_demo

service通信,自定义srv,分别以C++和python两种语言实现

action_demo

action通信,自定义action,C++和python两种语言实现

param_demo

param操作,分别以C++和python两种语言实现

msgs_demo

演示msg、srv、action文件的格式规范

tf_demo

tf相关API操作演示,tf示例包括C++和python两个版本

tf_follower

制作mybot机器人 实现mybot跟随xbot的功能

urdf_demo

创建机器人urdf模型,在RViz中显示

navigation_sim_demo

导航演示工具包,包括AMCL, Odometry Navigation等演示

slam_sim_demo

同步定位与建图演示,包括Gmapping, Karto, Hector等SLAM演示

robot_orbslam2_demo

ORB_SLAM2的演示

ros_academy_for_beginners

Metapacakge示例,依赖了本仓库所有的pacakge

下载和编译

  1. 克隆或下载ROS-Academy-for-Beginners教学包到工作空间的/src目录下,例如 ~/catkin_ws/src

    $ cd ~/catkin_ws/src
    $ git clone https://github.com/DroidAITech/ROS-Academy-for-Beginners.git
  2. 安装教学包所需的依赖

    $ cd ~/catkin_ws
    $ rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=kinetic -y

    如果安装失败,出现如下的错误信息:

ERROR: the following packages/stacks could not have their rosdep keys resolved to system dependencies:
slam_sim_demo: No definition of [hector_mapping] for OS [debian]
navigation_sim_demo: No definition of [dwa_local_planner] for OS [debian]
robot_sim_demo: No definition of [yocs_cmd_vel_mux] for OS [debian]

可以执行如下的命令(在ubuntu16下对应-xenial)

rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro=${ROS_DISTRO} -y --os=ubuntu:xenial
  1. 编译并刷新环境

    $ catkin_make
    $ source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
  2. 运行示例

运行须知

  1. 建议在本地Ubuntu 16.04下运行仿真程序。目前Gazebo模拟器的兼容性是一大问题,在虚拟机或配置较低的电脑上可能无法运行。如果你的显卡是N卡,建议安装Ubuntu下的显卡驱动。

  2. 运行Gazebo仿真程序robot_sim_demo前,请将Gazebo升级到7.x版本以上(推荐7.9版本)。

    查看Gazebo版本方法

    $ gazebo -v   #确认7.0以上,推荐7.9

    升级方法

    $ sudo sh -c 'echo "deb http://packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable `lsb_release -cs` main" > /etc/apt/sources.list.d/gazebo-stable.list'
    $ wget http://packages.osrfoundation.org/gazebo.key -O - | sudo apt-key add -
    $ sudo apt-get update
    $ sudo apt-get install gazebo7
  3. 确保所有依赖都已安装,如gazebo_ros, gmapping, slam_karto, amcl。

Copyright

项目运行

ROS 场景搭建

前言

目前这个项目是借鉴的XBot机器人和中科院软件博物馆仿真,在此做操作备注

运行指令如下

1. 编译并刷新环境

$ cd to/catkin_ws/
$ catkin_make
$ source ./devel/setup.bash #source devel/setup.bash

2.执行打开指令

porter@porter-Aspire:~/ROS_Project/catkin_ws$ source ./devel/setup.bash
porter@porter-Aspire:~/ROS_Project/catkin_ws$ rospack profile
porter@porter-Aspire:~/ROS_Project/catkin_ws$ roslaunch robot_sim_demo robot_spawn.launch

3.等待启动

将会花费数秒时间,然后才会出现效果

4.运行

porter@porter-Aspire:~/ROS_Project/catkin_ws$ source devel/setup.bash
porter@porter-Aspire:~/ROS_Project/catkin_ws$ rosrun robot_sim_demo robot_keyboard_teleop.py
  • 注意每次运行rosrun 都source一下。

聚焦控制程序窗口,按下i、j、l等按键,这样你就可以通过键盘来控制机器人的移动了。 javascript:void(0);

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