1.OCS2及hunter_bipedal_control编译
2.华北舵狗王带你一起做四足机器人9 （MIT Cheetah 开源 代码 仿真器编译）
3.双足机器人mc_rtc框架学习分享（1）BaselineWalkingController复现
4.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
5.求一个FIRA5v5机器人足球比赛的机器件编机器件编源代码文件与dll文件，急用！人插人插谢谢！译成源码译成源码
6.动手学moveit2|介绍和安装

OCS2及hunter_bipedal_control编译

       猎人双足控制（hunter_bipedal_control）是专为EC-hunter-v双足机器人打造的开源控制框架，基于非线性MPC和WBC技术。人插人插

       首先，译成源码译成源码ussd项目源码确保已安装ROS系统，机器件编机器件编推荐使用Ubuntu .版本。人插人插具体安装步骤参照ROS-noetic安装教程。译成源码译成源码

       执行安装命令，机器件编机器件编将ROS环境变量添加至bashrc文件，人插人插使终端默认开启环境。译成源码译成源码

       接着，机器件编机器件编安装OCS2（Open Control System for Robotics）依赖。人插人插创建工作目录catkin_ws，译成源码译成源码随后下载所有源代码至src目录下，共7个包。务必安装所有OCS2指定的可选依赖，实践表明它们是必需的。

       下载并编译raisim和elevation_mapping_cupy，后者应优先编译。

       通过官方指引下载并放置onnxruntime至~/.local/目录，设置环境变量以确保后续安装顺利。

       执行OCS2安装命令，积分兑换 源码成功后可查看输出。

       关于hunter_bipedal_control安装，一些教程建议在独立文件夹内操作，实际操作中遇到无法找到ocs2_legged_robot错误。官方提供两种编译方式，但是否能同时编译，作者尚未进行尝试，第二种编译需安装lcm。

       编译完成后，设置环境变量写入~/.bashrc，可直接执行模拟命令。若执行报错，请重新尝试。

       遇到github网络连接问题时，多次执行安装命令即可解决。

       在编译OCS2后，若始终无法找到ocs2_legged_robot，尝试设置路径和ocs2_legged_robot_DIR变量无效，最后返回catkin_ws目录下重新编译成功。

华北舵狗王带你一起做四足机器人9 （MIT Cheetah 开源 代码 仿真器编译）

       在探讨如何成功在虚拟机中安装和编译四足机器人开源代码的过程中，我遇到了一些挑战。最初，通过基本库的小打卡源码预编译，没有报错出现。然而，在进行make操作时，遇到了“c++ no-pie”错误。我尝试通过移除cmakelist文件中的相关标志位来解决，但仍然遇到了文件缺失问题，尤其是与ipopt相关的文件。目前，我仍在尝试解决这些问题，并将更新帖子提供解决方案。

       在9月3日的更新中，我已经在.虚拟机中成功编译并运行程序。如果有兴趣尝试但遇到编译问题，可参考本帖子。

       首先，我要感谢廖洽源对该项目的整理，他在帖子中详细介绍了开源程序架构和仿真软件的操作。

       安装过程主要分为以下步骤：安装虚拟机和Linux镜像、更新阿里云源、解决虚拟机网络问题、安装缺失库和gcc（针对gcc版本过低的情况）、安装MIT所需的基本库、安装Java（为后续LCM链接做准备）、spark core源码更新cmake、安装LCM实时通信库、安装QT5、安装IPOPT（重要）、修改cmakelist链接QT文件、编译MIT源码、测试。

       在测试阶段，首先在build目录下启动仿真环境，然后在新控制台中运行控制器。使用如“./user/${ controller_folder}/${ controller_name} ${ robot_name} ${ target_system}”这样的命令，例如“./user/JPos_Controller/jpos_ctrl 3 s”。选择Cheetah 3、Mini Cheetah或在仿真环境中运行。

       对于虚拟机中仿真器无法连接网络导致的LCM库报错问题，需要在启动仿真器时解决。官方推荐使用罗技Gamepad F遥控器进行控制。对于vmware不识别USB遥控器的问题，可以通过特定的步骤解决，确保在虚拟机中正确链接并使用遥控器。

       在廖洽源给出的软件操作方法中，运行MIT Controller后，会模拟机器人从伸展状态到趴着状态的JAVA scanner 源码运动。如果在模拟过程中未插入手柄且使用的是MIT Cheetah 3，可能会出现关节反向穿透身体导致的物理引擎错误。注意，在更改控制模式时，直接修改参数即可，无需点击界面上的SAVE按钮。

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。

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》。

求一个FIRA5v5机器人足球比赛的源代码文件与dll文件，急用！谢谢！

       第一步，准备调试环境。使用C#编写测试程序以加载并运行dll文件，该dll源代码为C语言编写，运行结果为黑屏，因此C#代码同样在黑屏的console环境下运行。测试程序代码如下：

       ```csharp

       using System;

       using System.Collections.Generic;

       using System.Linq;

       using System.Text;

       using System.Runtime.InteropServices;

       namespace TestMelp

       {

        class Program

        {

        [DllImport(@"D:\Visual Studio Projects\FileMelp\Debug\FileMelp.dll", CharSet = CharSet.Ansi, CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]

        extern static void cmd_melp(int argc, string[] argv);

        static void Main(string[] args)

        {

        //string cmd = "melp -s -i D:/bin/bit -o D:/bin/output";

        string cmd = "melp -a -i D:/bin/inputD -o D:/bin/bitRight";

        string[] argv = cmd.Split(new char[] { ' ' });

        int argc = argv.Length;

        cmd_melp(argc, argv);

        }

        }

       }

       ```

       由于dll和测试程序不在同一目录，可能出现文件路径问题，测试程序中采用了绝对路径。另外，注意cmd命令行中不能有两个连续空格，可通过`Trim`方法解决。

       第二步，定位到含有源代码的dll工程。本文中的`FileMelp.dll`工程是依据之前的VS dll生成方法创建的，具体实现细节不再详述。在`FileMelp`工程的`melp.h`和`melp.c`文件最底部添加以下代码：

       ```c

       #ifndef LIB_H

       #define LIB_H

       extern _declspec(dllexport) void cmd_melp(int argc, char **argv);

       /* 加入任意你想加入的函数定义 */

       #endif

       void cmd_melp(int argc, char **argv)

       {

        main(argc, argv);

       }

       ```

       然后按F6键，生成`FileMelp.dll`动态库。

       第三步，将测试程序添加到dll源代码中。在`FileMelp`工程中，右键点击`FileMelp`工程选择属性，或者按`Alt+Enter`键，弹出如下界面。在`Configuration Properties`下的`Debugging`选项卡中，选择第一步中生成的测试`.exe`文件。这样就完成了调试前的准备工作。接下来，在需要调试的代码位置添加断点，开始调试。

动手学moveit2|介绍和安装

       MoveIt2是一个集成在ROS2平台上的机器人操作平台，整合了运动规划、操作、3D感知、运动学、控制和导航等最新技术。

       其框架如图2-1所示，由几个部分组成：规划流水线用于生成轨迹并进行碰撞检测，直至产生无碰撞的轨迹；规划接口提供三个默认实现；碰撞检测实现两种。

       安装MoveIt2有两种方法：使用apt直接安装官方编译好的二进制包，或自行下载源代码编译。推荐使用源码安装以体验新功能。

       安装前需准备系统环境，如使用Ubuntu.和Humble版本的ROS2。若环境不符，可使用一键安装创建相应环境。使用git工具下载Moveit2源码，遇到网络问题时可设置代理。下载后应确保在moveit2_ws/src/moveit2文件夹下有多个功能包。

       使用rosdep或rosdec工具扫描和安装依赖包。rosdepc在国内用户中可用，用于替代rosdep。安装完成后需更新rosdepc数据，并执行rosdepc update命令。然后使用colcon工具编译源码，通过参数--cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release指定编译为Release版本。编译成功后，可能会遇到之前二进制安装导致的依赖错误，这时需手动卸载以解决。