1.OCS2安装以及Hunter双足机器人仿真环境配置
2.Eigen的码安介绍、安装与入门操作
3.Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind11)
4.vs2019已经在vc++目录中加入eigen的码安目录为什么还是提示找
5.window 配置eigen3环境
6.双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）BaselineWalkingController复现

OCS2安装以及Hunter双足机器人仿真环境配置

       随着腿足式机器人技术的不断发展，双足机器人成为了研究热点。码安其中，码安Hunter双足机器人由桥介数物和因克斯智能合作研发，码安其开源的码安layui ssm源码控制程序为学习者提供了便利。为了搭建Hunter双足机器人的码安仿真环境，首先需要安装和配置依赖环境。码安

       安装流程分为四个阶段：安装OCS2、码安安装相关库、码安配置Hunter工作环境以及问题排查与优化。码安

       阶段一：安装OCS2

       在安装OCS2前，码安确保已安装Ubuntu.版本的码安ROS，并根据OCS2官方文档完成所有依赖安装。码安具体步骤如下：

       检查C++编译器版本，码安通常不会存在问题。

       确保Eigen3版本大于3.3。

       在工作空间下创建OCS2文件夹，然后安装Boost C++。

       安装catkin，并根据实际版本替换官方文档中的命令。

       安装剩余依赖。

       阶段二：安装相关库

       安装过程中需确保安装了所有必需库。这包括但不限于Raisim库，需指定版本号进行安装。确保安装了checkinstall工具，完成Raisim库的编译与安装。

       阶段三：配置Hunter工作环境

       在建立Hunter工作空间后，下载源码并直接编译。在编译过程中可能出现的Malody 源码问题需逐一解决，如readline相关报错、pinocchio相关报错、以及依赖缺失等。

       阶段四：问题排查与优化

       在安装和配置过程中，可能会遇到多种问题。其中，读取行相关错误、pinocchio相关报错、以及依赖缺失等，需通过安装相应组件、重新编译以及优化环境变量解决。切记优先编译elevation_mapping_cupy包。

       在安装和配置过程中，遇到问题时，可以在线上社区寻求帮助或私信作者。后续将发布更多关于Hunter双足机器人的运行测试和代码分析。

       祝大家都能成功安装OCS2以及Hunter双足机器人仿真环境！

Eigen的介绍、安装与入门操作

       Eigen是一个C++的开源模板库，专用于线性代数运算，包括向量和矩阵操作，以及数值分析等。它以头文件形式存在，无需编译，只需在cpp文件中添加`#include "Eigen/Dense"`即可使用。

       安装与入门

       在Ubuntu Server .上，Eigen的安装有两条路径：通过apt命令或手动编译。

       1. apt命令安装

       虽然简单，但apt包更新较慢，flasksqlalchemy源码可能不是最新版本，这可能影响依赖于最新Eigen的库的使用。检查版本的命令是：`apt-cache policy eigen`。

       2. 手动编译安装

       从Eigen官网下载源码或使用wget，解压后进入目录，然后进行编译。安装成功后，可以通过编写并运行代码验证，如`MatrixXd matrix = MatrixXd::Random(2, 2); cout << matrix << endl;`。

       实例演示

       矩阵操作

       创建一个2x2矩阵，赋值并输出，如`MatrixXd m = MatrixXd::Random(2, 2); cout << m << endl;`。

       矩阵与向量

       定义一个3x3矩阵和3维向量，进行矩阵加常数和矩阵向量乘法，展示其运算结果。

       总结

       本文简要介绍了Eigen的基本概念、安装方法、头文件使用以及入门级的矩阵向量操作。深入学习Eigen，还有更多内容等待探索。

Python与C++混合开发(VisualStudio+PyBind)

       在开发过程中，Python与C++的混合使用可以通过Visual Studio和PyBind实现。本文将指导如何在Visual Studio中创建动态链接库，并通过PyBind为C++库添加Python接口，以便于Python调用。

       步骤如下：

       1. 创建一个Visual Studio的C++动态链接库项目，详细步骤可参考作者之前的文章。

       2. 在GitHub上下载pybind（版本2..1）和Eigen（版本3.4.0）的源码，将它们解压缩并放入项目文件的hyperleger 源码deps文件夹。

       3. 配置项目属性，包括添加包含目录（添加Python和Eigen库路径），库目录（Python的lib文件夹），以及预处理器和链接器的设置，确保链接python3.lib或python.lib。

       4. 编写C++源代码，如include/common.h、transform_2d.h和src/transform_2d.cpp，同时在python/akai.cpp中定义Python模块和接口。

       5. 在工程中生成akai.pyd动态链接库，通过重新生成项目并查看日志确认库的生成。

       6. 在AKAI/example文件夹中，通过终端运行jupyter notebook，并编写Python脚本，导入akai的tf2d模块，调用RotationMatrix函数，验证接口的正确性。

       完成以上步骤后，你将能够在Visual Studio中成功混合使用Python和C++，并利用PyBind建立两者间的交互。

vs已经在vc++目录中加入eigen的目录为什么还是提示找

       欲在Visual Studio 中集成著名的矩阵运算库Eigen，本文提供详细步骤。首先，访问Eigen官网下载3.3.8版本源码。在Visual Studio中创建空项目。为简化管理，不勾选将解决方案和项目置于同一目录选项，以确保文件结构清晰。创建src、connect 源码include、deps、config等文件夹，Eigen源码置于deps/eigen目录下。

       配置项目属性，添加Eigen目录。在项目属性页中选择C/C++标签进行调整，确保文件夹路径正确设置。创建test_eigen.cpp文件进行代码测试，验证配置是否正确。若项目多于一个，例如Project2，需将Eigen目录添加至其C/C++属性页的附加包含目录中，并确保路径相对项目文件夹。创建Project2/src目录，添加测试代码，并设置Project2为启动项，运行以验证配置。

       总结，本文详细阐述了如何在Visual Studio 中集成Eigen库，并说明了处理多项目情况的方法。此过程对于集成其他库应具相似性。欢迎关注个人网站以及GzH: SLAM学习er，作者将持续更新更多内容。

window 配置eigen3环境

       在VS 、CMake 3..2和GCC/G++ 8.1的环境中配置Eigen3库的步骤如下:

       首先，从官网下载Eigen3源码包。

       接着，进行解压操作以准备编译。

       进入步骤3，编译并安装。执行以下命令：

       创建一个名为"build"的目录。

       切换到该目录。

       使用CMake构建库：运行`cmake ..`。默认安装路径为C:\Program Files (x)\Eigen3，但为了便于管理，可以选择将安装文件复制到D盘，并移除C盘原有的文件。

       Eigen3是一个模板库，主要包含头文件和xx.cmake文件，不包含预编译的库。

       在进行测试时，需要编写测试文件。创建一个cmakeLists.txt和一个main.cpp文件。

       继续测试步骤，你可以选择以下两种方法：

       创建新的"build"目录，切换并运行`cmake ..`。这将生成一个Visual Studio解决方案文件，用于在VS中进行工程操作。

       或者，如果使用MinGW Makefiles，执行`cmake .. -G "MinGW Makefiles"`后，进行`make`，直接生成可执行文件。

双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）BaselineWalkingController复现

       双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）：BaselineWalkingController复现详解

       mc_rtc是连接仿真软件与双足机器人操作系统的桥梁，通过MCGlobalController类实现数据交互，控制器需基于MCController基类进行定制。本文将带你逐步复现AIST实验室的BaselineWalkingController控制器。

       首先，通过官网或docker进行安装，curl或源码安装均有介绍，注意根据ROS版本调整。遇到编译问题时，如cmake共享模块导入失败或fastcdr库缺失，都有详细解决办法。

       接着，从GitHub下载BaselineWalkingController源码，并确保cmake共享模块成功导入。控制器的依赖项，如osqp和osqp-eigen，需要分别安装。编译过程中可能耗时，耐心等待即可。

       控制器配置文件需要复制到mc_rtc扫描路径，同时，可选择安装Choreonoid仿真软件进行操作。有两种使用方法：Choreonoid配合rviz，或仅使用rviz进行控制。

       关于控制器的使用，只需在mc_rtc面板中选择BWC，启动后可通过GuiWalk面板进行步行操作。若遇到错误，如firstOrderImpedance重复加载，需更新控制器或mc_rtc库。

       此外，choreonoid启动时的错误通常与mc_rtc库版本不匹配有关，更新库并检查所有依赖即可。自定义Attitude观察器的安装问题也给出了解决方法。

       源码安装时，如SpaceVecAlg安装失败，检查网络或按照提示操作。添加mc_rtc源时的网络问题，也给出了相应的解决策略。

Eigen3不同版本切换

       在探索SLAM技术的过程中，版本问题常常成为编译挑战的关键。为此，我整理了一篇关于Eigen版本切换的实用指南，帮助你在不同项目中轻松转换。让我们从apt-get安装开始，它是最常用且便捷的方式：

       首先，你可以使用sudo apt-get install libeigen3-dev命令，apt-get的安装路径通常在/usr/include下的eigen3文件夹中（见下图）。

       如果你需要特定版本，如Eigen3.3.9，源码编译是你的选择。以这个版本为例：

       首先，从GitHub或GitLab下载所需的版本，比如：

       # git clone /libeigen/eigen.git

       wget /libeigen/eigen/-/archive/3.3.9/eigen-3.3.9.zip

       unzip eigen-3.3.9.zip

       cd eigen-3.3.9

       mkdir build && cd build

       cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=~/eigen_output ..

       make && make install

       编译完成后，你将在~/eigen_output目录下找到eigen3库。之后，将生成的库文件重命名，如sudo mv eigen3 eigen，便于版本区分。

       Ubuntu系统通过eigen3.pc文件管理版本查找。apt-get安装的版本位于/usr/share/pkgconfig，而源码编译的版本在安装目录的share/pkgconfig。对比两者，确保保留适当的eigen3.pc文件，修改Version行指向所需的版本，然后重命名eigen3路径：

       执行如下命令进行版本切换：sudo mv eigen3 eigen，将当前版本重命名；sudo mv eigen eigen3，将新版本设置为主用。这样，通过路径重定向，版本切换顺利完成。

       如果你在实际操作中遇到问题，这个指南希望能作为参考。祝你在Eigen版本管理上得心应手！

       （注意：以上内容旨在提供指导，实际操作时请确保对文件和路径有充分的理解，以避免可能的冲突。）

ORB-SLAM2 的编译运行（ubuntu.）以及ROS1安装

       在 Ubuntu . 环境中，编译并运行 ORB-SLAM2 需要一系列的准备工作和库的安装。首先，确保已安装了所需的依赖项，然后按照指定链接从 GitHub 下载并安装 Pangolin-0.6 稳定版。

       接着，进行 OpenCV-3.4.5 的安装，包括下载、配置编译环境和查询版本信息以验证安装是否成功。对于 Eigen3，建议源码安装默认的 Eigen 版本（3.3.9），并将其头文件复制到相应目录以确保正常工作。若需要使用特定版本（如3.3.7），需手动安装并调整位置。

       在编译 ORB-SLAM2 时，需处理常见的报错，例如在 `System.h` 中添加 `#include` 以解决 `usleep` 报错，并根据特定链接调整 `LoopClosing.h` 文件中的代码以解决第二个报错。第三个报错需删除 `CMakeCache.txt` 文件并重新执行 `cmake ..` 和 `make` 命令。

       成功编译后，需在特定目录下运行 ORB-SLAM2，确保使用正确的终端打开以找到可执行文件。此外，安装 ROS1 可以通过一键安装工具完成，注意管理日志目录的大小以避免警告。在安装完成后，启动 ROS Master、小海龟仿真器和海龟控制节点，以验证 ROS1 是否已成功安装。

       安装过程中可能遇到的问题包括 ROS 目录的位置和库查找问题，以及如何在编译 ORB-SLAM2 时指定依赖目录。通过将 ROS 目录添加到环境变量（如 `PYTHONPATH` 或 `LD_LIBRARY_PATH`）中，可以解决这些问题并确保库的正确查找。