1.如何编写ros的python程序
2.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
3.ROS入门笔记（七）：详解ROS文件系统
4.ROS2测试源码编译安装cartographer
5.Cartographer ROS编译安装及相关可执行文件理解
6.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读

如何编写ros的python程序

       1先建立工作空间~/catkin_ws参阅/note//3在工程目录下建一个src子目录和.py文件源代码文件：topic_publisher.py~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~#!/usr/bin/envpythonimportroslib;roslib.load_manifest('basic')importrospyfromstd_msgs.msgimportIntrospy.init_node('topic_publisher')pub=rospy.Publisher('counter',源码Int)rate=rospy.Rate(2)count=0whilenotrospy.is_shutdown():pub.publish(count)count+=1rate.sleep()~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~操作步骤如下liao@liao-eagle:~/catkin_ws$lsbuilddevelinstallsrcliao@liao-eagle:~/catkin_ws$cdsrcliao@liao-eagle:~/catkin_ws/src$lsbasicbeginner_tutorialsCMakeLists.txtfirstsecondliao@liao-eagle:~/catkin_ws/src$cdbasic/liao@liao-eagle:~/catkin_ws/src/basic$lsCMakeLists.txtpackage.xmlsrcliao@liao-eagle:~/catkin_ws/src/basic$cdsrcliao@liao-eagle:~/catkin_ws/src/basic/src$vitopic_publisher.pyliao@liao-eagle:~/catkin_ws/src/basic/src$chmod+xtopic_publisher.py4回到~/catkin_ws目录下，编译程序$cd～/catkin_wsliao@liao-eagle:~/catkin_ws$catkin_make5将当前工程加入到shell环境里去liao@liao-eagle:~/catkin_ws$echo"source~/catkin_ws/devel/setup.bash">>~/.bashrcliao@liao-eagle:~/catkin_ws$source~/.bashrc6运行程序（需开两个终端）liao@liao-eagle:~/catkin_ws$roscoreliao@liao-eagle:~/catkin_ws$rosrunbasictopic_publisher.py7通过rostopic查看相关信息liao@liao-eagle:~/catkin_ws$rostopiclist/counter/rosout/rosout_agg

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编译转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。源码在处理传感器的编译坐标变换时，我们需要运用三维空间刚体运动的源码知识，先进行简要回顾，编译如何重写源码以助于理解代码。源码

       三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。编译向量内积的源码计算公式如下，表示两个向量的编译点乘。向量外积则是源码一个向量，其方向垂直于两个向量，编译大小为两向量张成四边形的源码有向面积，计算公式如下。编译

       旋转和平移是源码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。iso 14443源码变换矩阵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，ntfs 恢复 源码调用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。

ROS入门笔记（七）：详解ROS文件系统

       ROS入门笔记（七）：详细解析ROS文件系统

       理解ROS工程的基础架构是关键。本章深入探讨了ROS的工程结构，特别是catkin编译系统、工作空间的创建与组织、package的构建以及常见文件的作用。这些内容有助于我们正确地建立和管理ROS项目。

       Catkin编译系统

       ROS项目采用Catkin编译系统，它是基于CMake的高效工具，用于大型项目的编译与管理。早期的rosbuild已不适用，Catkin在Groovy版本中引入，提供了简化编译、更好的可移植性和跨平台支持，如今大部分核心软件包已切换至Catkin。

       工作空间结构

       Catkin工作空间就像一个仓库，包含src、cjson 源码分析build和devel三个核心路径。src存放源代码，build用于编译，而devel则管理环境变量。创建和编译工作空间是ROS开发的基础步骤。

       Package的组织

       Package是工作空间的基本单元，包含CMakeLists.txt和package.xml等文件。CMakeLists.txt定义编译规则，而package.xml则是包的详细描述，如依赖和许可信息。

       其他常见文件

       launch文件：打包并启动程序，指定参数和控制指令。

       msg/srv/action文件：自定义数据结构，用于消息、服务和动作的交互。

       urdf/xacro：描述机器人模型的物理结构。

       yaml文件：存储参数配置。

       3D模型文件：dae/stl，用于3D模型展示。

       rviz文件：配置RViz视窗的显示设置。

       掌握这些基础文件和结构，是ROS开发和调试的基础。建议初学者从Catkin系统开始学习，逐步构建和管理项目。

ROS2测试源码编译安装cartographer

       Cartographer是引擎透视源码一个跨平台、传感器配置提供实时同步定位和绘图(SLAM)的系统，具有回环检测优势，资源占用适中。

       选择源码编译安装方式，以适应后期项目修改和移植需求。首先，使用Ubuntu虚拟机测试验证。

       若国内访问github受限，可选择Gitee上的备份仓库进行下载。尝试多个版本，确认在Ubuntu humble版本下能够成功下载和安装。

       在安装过程中，需要下载依赖项。在Ubuntu上，首先安装libabsl-dev、libceres-dev以及liblua5.3-dev等包。对于ceres-solver，需确保CUDA、显卡加速和TBB指令集优化选项已配置。

       在开发板上，通过源码编译安装三方依赖。确保所有依赖包均正确安装，包括protobuf版本为v3.4.1分支。

       完成所有依赖安装后，开始编译Cartographer源码。首先下载官方数据集，注意ROS2格式的rosbag转换，使用rosbags工具进行转换。

       介绍ROSbag格式，ROS1的.rosbag文件为二进制存储格式，而ROS2使用SQLite数据库格式，支持跨平台和扩展性。两种格式转换方法，推荐使用rosbags工具，无需依赖ROS环境。

       测试Cartographer时，使用ros2命令启动示例launch文件，输入特定的bag文件名以加载数据集。测试3D数据集时，使用相应的launch文件和bag文件名。

       资源占用情况分析将后续进行。

Cartographer ROS编译安装及相关可执行文件理解

       一、编译安装Cartographer ROS

       为了安装 Cartographer ROS，首先需要确保ROS版本为kinetic，操作系统为Ubuntu.，并创建一个名为catkin_ws的工作空间。

       安装所需的工具和依赖项，包括wstool、rosdep、ninja。然后，通过catkin_make工具构建并安装cartographer_ros。

       加载数据包进行测试，运行launch和rosbag，最终可以生成slam图。

       二、编译方法

       编译Cartographer ROS时，使用catkin_make命令，这简化了catkin的标准工作流程，依次调用cmake、make和make install。

       编译后的工作空间内将有src、build_isolated、devel_isolated、install_isolated等文件夹，分别用于源代码、孤立编译、开发和安装。

       三、install_isolated内可执行文件

       在install_isolated文件夹内，有多种可执行文件，如cartographer_assets_writer、cartographer_autogenerate_ground_truth、cartographer_compute_relations_metrics、cartographer_dev_rosbag_publisher等。

       cartographer_assets_writer用于保存和使用有效资源；cartographer_autogenerate_ground_truth自动生成期望的真实输出；cartographer_compute_relations_metrics计算相关指标。

       cartographer_dev_rosbag_publisher发布rosbag信息，用于数据收集与分析；cartographer_dev_trajectory_comparison进行轨迹比较；cartographer_migrate_serialization_format迁移序列化格式。

       cartographer_node为ROS中的核心节点，负责实时SLAM；cartographer_occupancy_grid_node构建并发布ROS的occupancy_grid地图；cartographer_offline_node进行离线SLAM。

       cartographer_pbstream_map_publisher创建静态占据栅格；cartographer_pbstream_to_ros_map将pbstream格式转换为标准ROS格式地图；cartographer_rosbag_validate验证rosbag数据。

       cartographer_start_trajectory用于在本地化模式中设置起始位姿。

       通过这些工具和节点，Cartographer ROS提供了一个全面的SLAM解决方案，包括数据收集、处理、验证和应用。

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》。

ROS自学笔记九：创建并构建ROS功能包

       了解并运用ROS（Robot Operating System）是构建机器人系统的重要技能。在上一期文章中，我们深入探讨了Gazebo的使用，而这一期，我们将聚焦于如何创建和构建ROS功能包。首先，确保你已安装了ROS，若未安装，可参考官方文档进行。接下来，通过以下步骤开始你的编程之旅：

       1. 打开终端并切换至你计划创建功能包的目录。

       2. 利用`catkin_create_pkg`命令创建功能包，指定功能包名称及依赖软件包，例如：创建名为"my_package"的功能包，并添加"roscpp"与"std_msgs"依赖。

       3. 进入新创建的功能包目录。

       4. 在功能包中添加源代码文件或资源。在`src`文件夹内编写C++或Python代码，在`launch`文件夹中创建启动文件。

       5. 返回至工作区根目录，执行构建功能包操作。此步骤将编译所有ROS功能包并生成可执行文件。

       6. 运行ROS节点。使用`rosrun`命令执行你的ROS节点，确保功能包在正确路径下。