1.ReactOS源码争议的码保结果是什么?
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3.本文之后,世上再无rosdep更新失败问题!码保如果有....小鱼就...
4.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
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6.Cartographer源码详解|(2)Cartographer_ros
ReactOS源码争议的码保结果是什么?
在年1月日,Hartmut Birr在ReactOS开发者mailing list (ros-dev) 上提出了一个争议点,码保他声称ReactOS项目包含有反编译的码保Windows源码。这一发现导致非开发者暂时被禁止访问ReactOS的码保分红犬源码源代码,引发了开源社区的码保不满,因为ReactOS本质上是码保一个开源项目。 尽管如此,码保ReactOS的码保贡献者并未因此动摇,他们继续坚持开源精神。码保随后,码保经过一段时间,码保所有软件开发活动逐渐恢复自由,码保开发者决定对这些指控进行深入的码保审查,以确认是否存在所谓的问题源码。 审查过程中,可能存在“受污染”源码的部分被暂时封锁,等待经过严谨的phpcount源码评估。随着审查的进行,大部分源码已经解封,这意味着维护和开发活动能够正常进行。到了年,审查工作全部结束,所有源码的疑虑得以澄清,ReactOS的开发和维护工作步入了稳定的轨道。 总的来说,ReactOS的源码争议经历了一段审查和解封的过程,但开源精神和项目发展并未因此受阻,反而通过这一事件,项目的透明度和质量得到了提升。扩展资料
ReactOS是开源免费的Windows NT系列(含NT4.0//XP/)克隆操作系统,保持了与Windows的系统级兼容性。rosä¸linux çåºå«
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本文之后,世上再无rosdep更新失败问题!如果有....小鱼就...
小鱼在经过一番努力后,为中国ROS用户推出了一款名为rosdepc的history源码工具,旨在解决国内用户在ROS学习过程中遇到的rosdep初始化失败问题。 对于每一个学习机器人的人来说,遇到ROS相关的挑战是再正常不过的事情了。小鱼发现,许多同学在学习过程中都可能会遇到rosdep初始化失败的情况,这或许成了不少同学的退缩之因。 于是,小鱼基于ROS官方的源码,通过简单的修改,创建了一个专门服务于国内ROS用户的rosdepc工具,以解决这个问题。接下来,让我们来看看它的具体功能。灵魂四问
为什么叫rosdepc?rosdepc中的"c"代表"China",以区别于ROS官方的rosdep工具。 rosdepc与rosdep功能一致吗?是的,小鱼对rosdep官方最新版源码进行了修改,仅调整了名称和源地址,nest源码地址改为国内gitee。 rosdepc为什么不会初始化失败?因为rosdepc使用的是国内的源,而rosdep初始化失败通常是因为它使用的是无法访问的github源。 如果使用过程中遇到问题怎么办?直接联系小鱼,小鱼将负责解决任何遇到的问题。安装与使用
安装rosdepc非常简单,只需要执行一条命令。若遇到问题,小鱼建议尝试使用pip3,若pip3也未安装,可以尝试使用相应的命令进行安装。 在小鱼的后续计划中,他将提供更简单的安装步骤,以方便大家使用。为何推出rosdepc
小鱼推出rosdepc,除了推广公众号外,更重要的是希望为广大学习ROS的同学提供便利。 小鱼已经有一段时间在构思这个项目,style源码但始终未能实施。在某次群内遇到问题后,他决定付诸实践。完成这个项目并没有花费太多时间。 小鱼即将推出一系列《动手学ROS2》教程,从基础知识讲起,带领大家轻松上手ROS2。 小鱼,一名机器人领域的资深玩家,现为深圳某独脚兽机器人算法工程师。从小学习编程,高中开始接触机器人,大学期间通过比赛实现高收入,目前专注于分享机器人学习资源,欢迎关注小鱼,一起探讨技术。ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
本文主要解析ROS Navigation框架中的MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法和源码流程。MPC模型预测控制算法是关键环节,它处理复杂环境,优化性能,但计算复杂度较高。以下是mpc_local_planner的详细步骤:
1. 首先,将mpc_local_planner从GitHub或其他源代码库下载至ROS工作空间的src文件夹。
2. 环境配置需安装依赖和环境,可通过rosdep或参考相关博客解决安装问题。链接:[ROS Noetic版本 rosdep找不到命令 不能使用的解决方法]。
3. 通过catkin_make编译mpc_local_planner包,并通过其自带示例测试其功能,如阿克曼模型小车的动态演示。
4. 在move_base的launch文件中,将局部路径规划器设置为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS,并根据机器人特性调整clearing_rotation_allowed参数,如阿克曼车型机器人禁止原地旋转。
5. 配置参数文件mpc_local_planner_params.yaml,确保路径符合机器人实际情况。
6. 完成配置后,进行实际路径规划测试,并根据测试结果调整参数,以优化路径规划性能。
以上步骤详尽介绍了在ROS中使用MPC局部路径规划器mpc_local_planner的步骤,通过这些操作,你将能更好地将其应用到你的机器人项目中。详情请参考《ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读》。
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Cartographer源码详解|(2)Cartographer_ros
上一篇文章深入分析了传感器数据的流向,接下来让我们继续探讨传感器格式的转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时,我们需要运用三维空间刚体运动的知识,先进行简要回顾,以助于理解代码。
三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下,表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量,其方向垂直于两个向量,大小为两向量张成四边形的有向面积,计算公式如下。
旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换,形成旋转矩阵(Rotation matrix),该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成,反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t,我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。
为了简化变换过程,引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量,进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作,便于后续计算。
Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中,用于求解变换矩阵的逆。
在sensor_bridge类中,构造函数将传入配置参数,对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间,然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中,将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose,并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。
HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后,调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据,首先转换为点云格式,然后对点云进行坐标变换,并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。
IMU数据处理中,要求平移分量小于1e-5,然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。
在雷达数据处理部分,首先将点云数据分段,然后传给HandleRangefinder处理,将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下,调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。
总结本章内容,我们详细解析了SensorBridge类,对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类,我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来,我们将深入学习cartographer。