ROS学习（一）

ROS基础

一、工作空间基本操作

创建工作空间

mkdir -p ~/yyj_ws/src
//到src下
cd yyj_ws/src

在src文件夹下初始化工作空间，将其变成ROS工作空间的属性

catkin_init_workspace

在src中创建功能包指令

catkin_create_pkg<package_name>[depend1][depend2][depend3][...]

例如：

catkin_create_pkg learning_communication std_msgs rospy roscpp

此时功能包中src放的是核心代码，include放的是头文件，CMakelists.txt和package.xml是所有功能包都必须具备的文件。前者是放置编译功能包的编译选项和规则，使用cmake接口;后者是描述功能包的具体信息，比如名字、版本号、维护者、声明的依赖等后期加依赖需在此文件修改。
接着在工作空间层级编译，再设置环境变量。

cd ..
catkin_make
source ~/yyj_ws/devel/setup.bash

（同一个工作空间下，不允许存在同名功能包。不同工作空间下，允许存在同名功能包）
查看ros的环境变量，关注ROS_PACKAGE_PATH即ros编译运行的查找功能包和节点的顺序

env | grep ros
//或者
echo $ROS_PACKAGE_PATH

当不同工作空间下，存在同名功能包会先查找后生成的路径
例：(实验完记得删除这个包)

//安装ros功能包例程
sudo apt-get install ros-kinetic-roscpp-tutorials
//查找功能包会在opt/ros/kinetic/share/roscpp_tutotials
rospack find roscpp_tutorials
//复制功能包到工作空间src下
//再次设置环境变量
source ~/yyj_ws/devel/setup.bash
//再次查找即发现查找路径指向工作空间里的功能包了
rospack find roscpp_tutorials

二、ROS通信编程——话题编程

"hello world " 例程

1、创建发布者（talker）

a、进入/home/frany/yyj_ws/src/learning_communication/src创建talker.cpp
b、编写talker.cpp
编程逻辑：
（1）初始化ROS节点；
（2）向ROS Master注册节点信息，包括发布的话题名和话题中的消息类型；
（3）按照一定频率循环发布消息；

/*
该例程将发布chatter话题，消息类型String
*/

#include <sstream>
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

int main(int argc,char **argv)
{
  //ROS节点初始化，“talker“为节点名称，后期可更改
  ros::init(argc,argv,"talker");
  
  //创建节点句柄
  ros::NodeHandle n;
  //创建一个Publisher，发布名为chatter的topic，消息类型为std::msgs::String，1000是发布队列的长度，它的作用是缓冲数据，当队列满了会删除时间戳最早的数据，如发布消息过快可能会导致断帧
  ros::Publisher chatter_pub = n.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);

  //设置循环的频率
  ros::Rate loop_rate(10); 

  int count = 0;
  while (ros::ok())
  {
    //初始化std::msgs::String类型的消息
    std_msgs::String msg;
    std::stringstream ss;
    ss << "hello world " << count;
    msg.data = ss.str();

    //发布消息
    ROS_INFO("%s", msg.data.c_str()); 
    chatter_pub.publish(msg);
    
    //循环等待回调函数
    ros::spinOnce();

    //按照循环频率延时按循环频率（10hz）休眠即100ms，避免cpu占用过高
    loop_rate.sleep();
    ++count;
  }

  return 0;
}

2、创建订阅者（listener）

a、进入/home/frany/yyj_ws/src/learning_communication/src创建listener.cpp
b、编写listener.cpp
编程逻辑：
(1）初始化ROS节点；
（2）订阅需要的话题；
（3）循环等待话题消息，接收到消息后进入回调函数；
（4）在回调函数中完成消息处理；

/*
该例程将订阅chatter话题，消息类型String
*/
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"

//接收到订阅的消息后，会进入消息回调函数
void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)
{
  //将接收到的消息打印出来
  ROS_INFO("I heard: [%s]", msg->data.c_str());
}

int main(int argc, char **argv)
{
  //初始化ROS节点
  ros::init(argc, argv, "listener");

  //创建节点句柄
  ros::NodeHandle n;

  //创建一个Subscriber，订阅名为chatter的topic，注册回调函数chatterCallback
  ros::Subscriber sub = n.subscribe("chatter", 1000, chatterCallback);

  //循环等待回调函数
  ros::spin(); 

  return 0;
}

3、添加编译选项

c++需要编译，python不需要，因为其本身就是一种可执行文件。
在 CMakeLists.txt 文件中进行编译代码：
a、流程：
（1）设置需要编译的代码和生成的可执行文件
（2）设置链接库
（3）设置依赖
add_executable生成可执行文件，依赖于talker.cpp生成talker，可以有多个源码文件依次加在后面;
target_link_libraries为链接到第三方库，此处只链接了默认库。

add_executable(talker src/talker.cpp) 
target_link_libraries(talker ${catkin_LIBRARIES})

add_executable(listener src/listener.cpp)
target_link_libraries(listener ${catkin_LIBRARIES})

b、编译：
在yyj_ws 工作空间层级下生成可执行文件：

catkin_make

4、运行可执行文件

a、启动ROS Master
终端1：

roscore

b、启动talker
终端2：

rosrun learning_communication talker

c、启动listener
终端3：

rosrun learning_communication listener

如没把环境变量直接写进.bashrc，则每次打开新终端都需添加环境变量

source ~/yyj_ws/devel/setup.bash

自定义话题消息

1、定义msg文件

在learning_communication下创建msg目录，在msg目录下创建Person.msg文件

string name
uint8 sex
uint8 age

uint8 unknown = 0
uint8 male    = 1
uint8 female  = 2

2、在package.xml中添加功能包依赖

  <build_depend>message_generation</build_depend>
  <exec_depend>message_runtime</exec_depend>

3、在CMakeLists.txt中添加编译选项

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  roscpp
  rospy
  std_msgs
  message_generation
  )

catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES learning_communication
  CATKIN_DEPENDS roscpp rospy std_msgs message_runtime
#  DEPENDS system_lib
)

add_message_files(FILES Person.msg)
generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs)

最后编译

catkin_make

4、查看自定义的消息

如没把环境变量直接写进.bashrc，则需添加环境变量

source ~/yyj_ws/devel/setup.bash

rosmsg show Person

ROS学习（二）

• ROS基础
• • 三、ROS通信编程——服务编程
  • • 1、自定义服务文件srv
    • 2、创建服务器
    • 3、创建客户端
    • 4、添加编译选项
    • 5、运行可执行文件

ROS基础

三、ROS通信编程——服务编程

例：实现加法listener发布两个数给talker，talker相加后给listener

1、自定义服务文件srv

a、在learning_communication下创建srv目录，在srv目录下创建AddTwoInts.srv文件

int64 a
int64 b
---
int64 sum

b、在package.xml中添加功能包依赖

  <build_depend>message_generation</build_depend>
  <exec_depend>message_runtime</exec_depend>

c、在CMakeLists.txt中添加编译选项

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  roscpp
  rospy
  std_msgs
  message_generation
  )

catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES learning_communication
  CATKIN_DEPENDS roscpp rospy std_msgs message_runtime
#  DEPENDS system_lib
)

add_service_files(FILES AddTwoInts.srv)
generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs)

d、编译
在yyj_ws 工作空间层级下生成可执行文件：

catkin_make

2、创建服务器

在learning_communicatio的src下创建server.cpp文件
编程逻辑：
（1）初始化ROS节点
（2）创建Server实例
（3）循环等待服务请求，进入回调函数
（4）在回调函数中完成服务功能的处理，并反馈应答数据

/*
AddTwoInts Server
*/

#include "ros/ros.h"
#include "learning_communication/AddTwoInts.h"

//service回调函数，输入参数req，输出参数res
bool add(learning_communication::AddTwoInts::Request  &req,
         learning_communication::AddTwoInts::Response &res)
{
  //将输入参数中的请求数据相加，结果放到应答变量中
  res.sum = req.a + req.b;
  ROS_INFO("request: x=%ld, y=%ld", (long int)req.a, (long int)req.b);
  ROS_INFO("sending back response: [%ld]", (long int)res.sum);

  return true;
}

int main(int argc, char **argv)
{
  //ROS节点初始化
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_server");
  
  //创建节点句柄
  ros::NodeHandle n;

  //创建一个名为add_two_ints的server，注册回调函数add()
  ros::ServiceServer service = n.advertiseService("add_two_ints", add);

  //循环等待回调函数
  ROS_INFO("Ready to add two ints.");
  ros::spin();

  return 0;
}

3、创建客户端

在learning_communicatio的src下创建client.cpp文件
编程逻辑：
（1）初始化ROS节点
（2）创建Client实例
（3）发布服务请求数据
（4）等待Server处理后的应答结果

/*
AddTwoInts Client
*/

#include <cstdlib>
#include "ros/ros.h"
#include "learning_communication/AddTwoInts.h"


int main(int argc, char **argv)
{
  //Ros节点初始化
  ros::init(argc, argv, "add_two_ints_client");
  
  //从终端命令行获取两个加数
  if (argc != 3)
  {
    ROS_INFO("usage: add_two_ints_client X Y");
    return 1;
  }

  //创建节点句柄
  ros::NodeHandle n;

  //创建一个client，请求add_two_int service，service消息类型是learning_communication::AddTwoInts
  ros::ServiceClient client = n.serviceClient<learning_communication::AddTwoInts>("add_two_ints");

  //创建learning_communication::AddTwoInts类型的service消息
  learning_communication::AddTwoInts srv;
  srv.request.a = atoll(argv[1]);
  srv.request.b = atoll(argv[2]);

  //发布service请求，等待加法运算的应答结果
  if (client.call(srv))
  {
    ROS_INFO("Sum: %ld", (long int)srv.response.sum);
  }
  else
  {
    ROS_ERROR("Failed to call service add_two_ints");
    return 1;
  }

  return 0;
}

4、添加编译选项

在 CMakeLists.txt 文件中设置编译代码
a、流程：
（1）设置需要编译的代码和生成的可执行文件
（2）设置链接库
（3）设置依赖
打开learning_communication功能包中的 CMakeLists.txt 文件，添加如下代码：

add_executable(server src/server.cpp)
target_link_libraries(server ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(server ${PROJRCT_NAME}_gencpp)

add_executable(client src/client.cpp)
target_link_libraries(client ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(client ${PROJRCT_NAME}_gencpp)

b、编译：
在yyj_ws 工作空间层级下生成可执行文件：

catkin_make

5、运行可执行文件

a、启动ROS Master
终端1：

roscore

b、启动server
终端2：

rosrun learning_communication server

c、启动client
终端3：

rosrun learning_communication client 80 99

如没把环境变量直接写进.bashrc，则每次打开新终端都需添加环境变量

source ~/yyj_ws/devel/setup.bash

ROS学习（三）

• ROS基础
• • 四、ROS通信编程——动作编程
  • • 1、自定义动作消息action文件
    • 2、创建动作服务器
    • 3、创建动作客户端
    • 4、添加编译选项
    • 5、运行可执行文件

ROS基础

四、ROS通信编程——动作编程

例：实现机器人洗盘子的动作，并实时反馈洗盘子的动作，盘子洗完后回复給客户端成功的命令。

1、自定义动作消息action文件

a、在learning_communication下创建action目录，在action目录下创建DoDishes.action文件

#定义目标信息
uint32 dishwasher_id #Specify which dishwasher we want to use
---
#定义结果信息
uint32 total_dishes_cleaned
---
#定义周期反馈的消息  洗盘子进度
float32 percent_complete

b、在package.xml中添加功能包依赖

  <build_depend>actionlib</build_depend>
  <build_depend>actionlib_msgs</build_depend>
  <exec_depend>actionlib</exec_depend>
  <exec_depend>actionlib_msgs</exec_depend>

c、在CMakeLists.txt中添加编译选项

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
...
  actionlib_msgs
  actionlib
)

add_action_files(DIRECTORY action FILES DoDishes.action)

generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs actionlib_msgs)

d、编译
在yyj_ws 工作空间层级下生成可执行文件：

catkin_make

2、创建动作服务器

在learning_communicatio的src下创建DoDishes_server.cpp文件
编程逻辑：
（1）初始化ROS节点
（2）创建动作服务器实例
（3）启动服务器，等待动作请求
（4）在回调函数中完成动作服务功能的处理，并反馈进度信息
（5）动作完成，发送结束信息

#include <ros/ros.h>
#include <actionlib/server/simple_action_server.h>
#include "learning_communication/DoDishesAction.h"

typedef actionlib::SimpleActionServer<learning_communication::DoDishesAction> Server;

// 收到action的goal后调用该回调函数
void execute(const learning_communication::DoDishesGoalConstPtr& goal, Server* as)
{
   ros::Rate r(1);
   learning_communication::DoDishesFeedback feedback;

   ROS_INFO("Dishwasher %d is working.", goal->dishwasher_id);

   // 假设洗盘子的进度，并且按照1hz的频率发布进度feedback
   for(int i=1; i<=10; i++)
   {
       feedback.percent_complete = i * 10;
       as->publishFeedback(feedback);
       r.sleep();
   }

   // 当action完成后，向客户端返回结果
   ROS_INFO("Dishwasher %d finish working.", goal->dishwasher_id);
   as->setSucceeded();
}

int main(int argc, char** argv)
{
   ros::init(argc, argv, "do_dishes_server");
   ros::NodeHandle n;

   // 定义一个服务器
   Server server(n, "do_dishes", boost::bind(&execute, _1, &server), false);
   
   // 服务器开始运行
   server.start();

   ros::spin();

   return 0;
}

3、创建动作客户端

在learning_communicatio的src下创建DoDishes_client.cpp文件
编程逻辑：
（1）初始化ROS节点
（2）创建动作客户端实例
（3）连接动作服务器
（4）发送动作目标
（5）根据不同类型的服务端反馈处理回调函数

#include <actionlib/client/simple_action_client.h>
#include "learning_communication/DoDishesAction.h"

typedef actionlib::SimpleActionClient<learning_communication::DoDishesAction> Client;

// 当action完成后会调用该回调函数一次
void doneCb(const actionlib::SimpleClientGoalState& state,
       const learning_communication::DoDishesResultConstPtr& result)
{
   ROS_INFO("Yay! The dishes are now clean");
   ros::shutdown();
}

// 当action激活后会调用该回调函数一次
void activeCb()
{
   ROS_INFO("Goal just went active");
}

// 收到feedback后调用该回调函数
void feedbackCb(const learning_communication::DoDishesFeedbackConstPtr& feedback)
{
   ROS_INFO(" percent_complete : %f ", feedback->percent_complete);
}

int main(int argc, char** argv)
{
   ros::init(argc, argv, "do_dishes_client");

   // 定义一个客户端
   Client client("do_dishes", true);

   // 等待服务器端
   ROS_INFO("Waiting for action server to start.");
   client.waitForServer();
   ROS_INFO("Action server started, sending goal.");

   // 创建一个action的goal
   learning_communication::DoDishesGoal goal;
   goal.dishwasher_id = 1;

   // 发送action的goal给服务器端，并且设置回调函数
   client.sendGoal(goal,  &doneCb, &activeCb, &feedbackCb);

   ros::spin();

   return 0;
}

4、添加编译选项

在 CMakeLists.txt 文件中设置编译代码
a、流程：
（1）设置需要编译的代码和生成的可执行文件
（2）设置链接库
（3）设置依赖
打开learning_communication功能包中的 CMakeLists.txt 文件，添加如下代码：

add_executable(DoDishes_client src/DoDishes_client.cpp)
target_link_libraries(DoDishes_client ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(DoDishes_client ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS})

add_executable(DoDishes_server src/DoDishes_server.cpp)
target_link_libraries(DoDishes_server ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(DoDishes_server ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS})

b、编译：
在yyj_ws 工作空间层级下生成可执行文件：

catkin_make

5、运行可执行文件

a、启动ROS Master
终端1：

roscore

b、启动client
终端2：

rosrun learning_communication DoDishes_client

c、启动server
终端3：

rosrun learning_communication DoDishes_server

如没把环境变量直接写进.bashrc，则每次打开新终端都需添加环境变量

source ~/yyj_ws/devel/setup.bash

ROS学习（四）

• ROS基础
• • 五、分布式通信
  • • 1、配置IP与环境
    • 2、小乌龟测试

ROS基础

五、分布式通信

ROS是一种分布式软件框架，节点之间通过松耦合的方式进行组合。

1、配置IP与环境

两台机子连接同一网络，利用指令查看各自的ip，wlan0 的inet addr 后就是 IP 地址。

ifconfig

再查看各自的计算机名称

hostname

打开/etc/hosts文件分别输入对方的IP与计算机名

sudo gedit /etc/hosts

本人的配置：
(注意两台机子交叉输入对方的信息)

192.168.52.47   frany-PF4WN2F 
192.168.52.83   ltstl308-desktop

配置完毕后分别在两台机子上ping测试底层网络通信是否成功

ping frany-PF4WN2F 
ping  ltstl308-desktop

如网络畅通，则底层网络通信无误。
在从机中打开.bashrc文件设置对方的ROS_MASTER_URI

sudo gedit ~/.bashrc
export ROS_MASTER_URI=http://ltstl308-desktop:11311

其中ROS Master的默认端口号为11311。

2、小乌龟测试

roscore
rosrun turtlesim turtlesim_node

rostopic list

/rosout
/rosout_agg
/turtle1/cmd_vel
/turtle1/color_sensor
/turtle1/pose

rostopic pub /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/Twist -r 1 -- '[2.0, 0.0, 0.0]' '[0.0, 0.0, 1.8]'

ROS学习（五）

• ROS基础
• • 五、ROS的关键组件
  • • （1）launch文件
    • （2）TF变换
    • （3）QT工具箱
    • （4）rviz可视化平台
    • （5）gazebo物理仿真环境

ROS基础

五、ROS的关键组件

（1）launch文件

（2）TF变换

TF管理一些位置坐标变换
是通过广播TF变换，监听TF变换关系实现
小海龟跟随例程

#安装功能包
sudo apt-get install ros-kinetic-turtle-tf
#启动launch文件
roslaunch turtle_tf turtle_tf_demo.launch
#启动控制节点
rosrun turtlesim turtle_teleop_key
#能够监听当前时刻所有通过ROS广播的tf坐标系，并绘制出树状图表示坐标系之间的连接关系保存到离线文件中，监听5秒后，保存5秒内坐标系之间的关系，会生成一个pdf文件。
rosrun tf view_frames
#使用tf_echo工具可以查看两个广播参考系之间的关系
rosrun tf tf_echo turtle1 turtle2
#通过rvize可视化工具更加形象的看到这三者之间的关系
rosrun rviz rviz -d 'rospack find turtle_tf' /rviz/turtle.rviz

用代码实现

#创建功能包
catkin_create_pkg learning_tf roscpp rospy tf turtlesim
#再learning_tf/src中创建cpp文件
touch turtle_tf_broadcaster.cpp
touch turtle_tf_listener.cpp

在turtle_tf_broadcaster.cpp中写入

#include <ros/ros.h>
#include <tf/transform_broadcaster.h>
#include <turtlesim/Pose.h>

std::string turtle_name;

void poseCallback(const turtlesim::PoseConstPtr& msg)
{
// 创建tf的广播器
static tf::TransformBroadcaster br;

// 初始化tf数据
tf::Transform transform;
transform.setOrigin( tf::Vector3(msg->x, msg->y, 0.0) );
tf::Quaternion q;
q.setRPY(0, 0, msg->theta);
transform.setRotation(q);

// 广播world与海龟坐标系之间的tf数据
br.sendTransform(tf::StampedTransform(transform, ros::Time::now(), "world", turtle_name));
}

int main(int argc, char** argv)
{
    // 初始化ROS节点
ros::init(argc, argv, "my_tf_broadcaster");

// 输入参数作为海龟的名字
if (argc != 2)
{
ROS_ERROR("need turtle name as argument"); 
return -1;
}

turtle_name = argv[1];

// 订阅海龟的位姿话题
ros::NodeHandle node;
ros::Subscriber sub = node.subscribe(turtle_name+"/pose", 10, &poseCallback);

    // 循环等待回调函数
ros::spin();

return 0;
};

在turtle_tf_listener.cpp中写入

#include <ros/ros.h>
#include <tf/transform_listener.h>
#include <geometry_msgs/Twist.h>
#include <turtlesim/Spawn.h>

int main(int argc, char** argv)
{
// 初始化ROS节点
ros::init(argc, argv, "my_tf_listener");

    // 创建节点句柄
ros::NodeHandle node;

// 请求产生turtle2
ros::service::waitForService("/spawn");
ros::ServiceClient add_turtle = node.serviceClient<turtlesim::Spawn>("/spawn");
turtlesim::Spawn srv;
add_turtle.call(srv);

// 创建发布turtle2速度控制指令的发布者
ros::Publisher turtle_vel = node.advertise<geometry_msgs::Twist>("/turtle2/cmd_vel", 10);

// 创建tf的监听器
tf::TransformListener listener;

ros::Rate rate(10.0);
while (node.ok())
{
// 获取turtle1与turtle2坐标系之间的tf数据
tf::StampedTransform transform;
try
{
listener.waitForTransform("/turtle2", "/turtle1", ros::Time(0), ros::Duration(3.0));
listener.lookupTransform("/turtle2", "/turtle1", ros::Time(0), transform);
}
catch (tf::TransformException &ex) 
{
ROS_ERROR("%s",ex.what());
ros::Duration(1.0).sleep();
continue;
}

// 根据turtle1与turtle2坐标系之间的位置关系，计算turtle2需要运动的线速度和角速度
// 并发布速度控制指令，使turtle2向turtle1移动
geometry_msgs::Twist vel_msg;
vel_msg.angular.z = 4.0 * atan2(transform.getOrigin().y(),
                        transform.getOrigin().x());
vel_msg.linear.x = 0.5 * sqrt(pow(transform.getOrigin().x(), 2) +
                      pow(transform.getOrigin().y(), 2));
turtle_vel.publish(vel_msg);

rate.sleep();
}
return 0;
};

在CMakeLists.txt中添加以下代码：

add_executable(turtle_tf_broadcaster src/turtle_tf_broadcaster.cpp)
target_link_libraries(turtle_tf_broadcaster ${catkin_LIBRARIES})

add_executable(turtle_tf_listener src/turtle_tf_listener.cpp)
target_link_libraries(turtle_tf_listener ${catkin_LIBRARIES})

在工作空间根目录编译

catkin_make

source以下工作空间

source devel/setup.bash

启动ROS Master

roscore

启动小海龟仿真器

rosrun turtlesim turtlesim_node

发布/turtle1海龟坐标系关系

rosrun learning_tf turtle_tf_broadcaster __name:=turtle1_tf_broadcaster /turtle1

注：turtle_tf_broadcaster __name:=turtle1_tf_broadcaster 重新命名

发布/turtle2海龟坐标系关系

rosrun learning_tf turtle_tf_broadcaster __name:=turtle2_tf_broadcaster /turtle2

启动自定义的节点

rosrun learning_tf turtle_tf_listener

启动海龟控制节点

rosrun turtlesim turtle_teleop_key

或者创建launch文件

#在/learning_tf创建launch文件夹
mkdir launch
#进入launch文件夹创建launch文件
touch start_demo_with_listener.launch

在launch文件中写入

<launch>

   <!--海龟仿真器-->
   <node pkg="turtlesim" type="turtlesim_node" name="sim"/>
   <!--键盘控制-->
   <node pkg="turtlesim" type="turtle_teleop_key" name="teleop" output="screen"/>
   <!--两只海龟的tf广播-->
   <node pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster"
         args="/turtle1" name="turtle1_tf_broadcaster" />
   <node pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster"
         args="/turtle2" name="turtle2_tf_broadcaster" />
   <!--监听tf广播，并且控制turtle2移动-->
   <node pkg="learning_tf" type="turtle_tf_listener"
         name="listener" />

</launch>

启动launch文件即可用键盘控制海龟

roslaunch learning_tf start_demo_with_listener.launch

（3）QT工具箱

日志消息

rqt_console

计算图可视化工具

rqt_graph

数据绘图工具

rqt_plot

参数动态配置工具

rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

rqt_按tab键就可看见相关工具

（4）rviz可视化平台

（5）gazebo物理仿真环境

机器人仿真、功能/算法验证
带有物理熟悉的仿真环境，云端+本地
安装

sudo apt-get install ros-kinetic-gazebo-ros-pkgs ros-kinetic-gazebo-ros-control

roslaunch gazebo_ros empty_world.launch

gazebo_ros -用于gazebo接口封装、gazebo服务端和客户端的启动、URDF模型生成等。
gazebo_msgs-gazebo的Msg和Srv数据结构
gazebo_plugins-用于gazebo的通用传感器插件
gazebo_ros_api_plugins 和 gazebo_ros_path_plugin 这俩个gazebo的插件实现接口封装
gazebo仿真步骤
创建仿真环境
配置机器人模型
开始仿真

ROS学习（六）

机器人系统设计

查看指针中的具体成员变量

show turtlesim/Pose

机器人的定义与组成

执行机构
驱动系统
传感系统
控制系统

机器人系统构建

1、执行机构
底盘、电机、舵机
2、驱动系统
电源子系统
电机驱动子系统
传感器接口：超声波、里程计
3、传感系统
机器人里程计
惯性测量单元

连接摄像头：

cd catkin_ws/src
git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git
cd ~/catkin_ws
catkin_make
roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch
rqt_image_view

连接kinect:

sudo apt-get install ros-kinect-freenect-*
git clone http://github.com/avin2/SensorKinect.git
cd SensorKinect/Bin
tar xvf SensorKinect093-Bin-Linux-x86-v5.1.2.1.tar.bz2
cd Sensor-Bin-Linux-x86-v5.1.2.1/
sudo ./install.sh

在src下建立一个freenect.launch文件并写入

<launch>


    <!--启动freenect驱动-->
    <include file="$(find freenect_launch)/launch/freenect.launch">
        <arg name="publish_tf"                       value="false"/>
        <arg name="depth_registration"               value="true"/>
        <arg name="rgb_processing"                   value="true"/>
        <arg name="ir_processing"                    value="false"/>
        <arg name="depth_processing"                 value="false"/>
        <arg name="depth_registered_processing"      value="true"/>
        <arg name="disparity_processing"             value="false"/>
        <arg name="disparity_registered_processing"  value="false"/>
        <arg name="sw_registered_processing"         value="false"/>
<arg name="hw_registered_processing"         value="true"/>
    </include>


</launch>

在此层目录下运行freenect.launch

roslaunch freenect.launch 
rosrun rviz rviz

将Global options下的fixed frame改成camera_rgb_optical_frame
添加pointcloud2和image并分别订阅话题即可
连接rplidar:

#在工作空间的src下安装雷达的ros包
git clone https://github.com/Slamtec/rplidar_ros.git
#编译工作空间
catkin_make
#查看雷达串口权限
ls -l /dev |grep ttyUSB
#修改权限
sudo chmod 666 /dev/ttyUSB0
#查看雷达扫描点云图
roscore
roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch
#运行雷达
rosrun rplidar_ros rplidarNode
#在终端查看雷达数据
rosrun rplidar_ros rplidarNodeClient
#或者
echo /scanl

URDF机器人建模

catkin_create_pkg mbot_description urdf xacro

<launch>
<param name="robot_description" textfile="$(find mbot_description)/urdf/mbot_base.urdf" />

<!-- 设置GUI参数，显示关节控制插件 -->
<param name="use_gui" value="true"/>

<!-- 运行joint_state_publisher节点，发布机器人的关节状态  -->
<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" />

<!-- 运行robot_state_publisher节点，发布tf  -->
<node name="robot_state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" />

<!-- 运行rviz可视化界面 -->
<node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find mbot_description)/config/mbot_urdf.rviz" required="true" />
</launch>

#先将 xacro 文件解析成 urdf 文件
rosrun xacro xacro xxx.xacro > xxx.urdf
urdf_to_graphiz xxxxx.urdf