使用ros_arduino_bridge控制机器人底盘

使用ros_arduino_bridge控制机器人底盘

  搭建了ROS分布式环境后,将ros_arduino_bridge功能包上传至Jetson nano,就可以在PC端通过键盘控制小车的运动了。实现流程如下:

  1. 系统准备;
  2. 下载程序;
  3. 程序修改;
  4. 分别启动PC与Jetson nano端相关节点,并实现运动控制。

1 系统准备

  ros_arduino_bridge是依赖于python-serial功能包的,需要在Jetson nano端安装该功能包,安装命令:

powershell 复制代码
sudo apt-get install python-serial

2 下载程序

  使用git命令从仓库中下载程序。

powershell 复制代码
https://gitee.com/xu783462354/ros_arduino_bridge.git

3 程序修改

  ros_arduino_bridge的ROS端功能包主要是使用 ros_arduino_python,程序入口是该包launch目录下的arduino.launch文件,内容如下:

shell 复制代码
<launch>
   <node name="arduino" pkg="ros_arduino_python" type="arduino_node.py" output="screen">
      <rosparam file="$(find ros_arduino_python)/config/my_arduino_params.yaml" command="load" />
   </node>
</launch>

  需要载入yaml格式的配置文件,该文件在 config 目录下已经提供了模板,只需要复制文件并按需配置即可,复制文件并重命名,配置如下:

yaml 复制代码
# For a direct USB cable connection, the port name is typically
# /dev/ttyACM# where is # is a number such as 0, 1, 2, etc
# For a wireless connection like XBee, the port is typically
# /dev/ttyUSB# where # is a number such as 0, 1, 2, etc.

port: /dev/ttyUSB0
baud: 57600
timeout: 0.1

rate: 50
sensorstate_rate: 10

use_base_controller: True
base_controller_rate: 10

# For a robot that uses base_footprint, change base_frame to base_footprint
base_frame: base_footprint

# === Robot drivetrain parameters
wheel_diameter: 0.065
wheel_track: 0.155
encoder_resolution: 1560 # from Pololu for 131:1 motors
#gear_reduction: 1.0
#motors_reversed: True

# === PID parameters
Kp: 2
Kd: 15
Ki: 0
Ko: 50
accel_limit: 1.0

# === Sensor definitions.  Examples only - edit for your robot.
#     Sensor type can be one of the follow (case sensitive!):
#	  * Ping
#	  * GP2D12
#	  * Analog
#	  * Digital
#	  * PololuMotorCurrent
#	  * PhidgetsVoltage
#	  * PhidgetsCurrent (20 Amp, DC)



sensors: {
  #motor_current_left:   {pin: 0, type: PololuMotorCurrent, rate: 5},
  #motor_current_right:  {pin: 1, type: PololuMotorCurrent, rate: 5},
  #ir_front_center:      {pin: 2, type: GP2D12, rate: 10},
  #sonar_front_center:   {pin: 5, type: Ping, rate: 10},
  arduino_led:          {pin: 13, type: Digital, rate: 5, direction: output}
}

4 测试

  • 创建工作空间,并进入工作空间编译。
powershell 复制代码
mkdir -p catkin_ws/src
cd ./catkin_ws
catkin_make
  • 将ros_arduino_bridge程序放入src目录中。
  • 再次进行编译。
powershell 复制代码
catkin_make
  • 在Jetson nano端启动 ros_arduino_bridge 节点。
  1. 刷新环境变量,运行ros节点

  2. 发现错误,需要添加权限

进入catkin_ws/src/ros_arduino_bridge/ros_arduino_python/nodes,为文件添加权限。

powershell 复制代码
chmod +x ./*
  1. 运行ros_arduino_bridge节点
  • 在PC端启动键盘控制节点。
powershell 复制代码
rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py
  • 启动rviz查看数据
相关推荐
GlobalInfo7 小时前
全球及中国风电叶片检测机器人行业研究报告(2026版):市场现状、行业前景与占有率分析
运维·网络·人工智能·机器人
天树星智源16 小时前
相机轨迹为什么对不上:问题不在控制模块,而在两段噪声不是同一份
论文阅读·机器人·大模型
Wanda121417 小时前
机器人与机电一体化3D数字孪生机器-Day7
人工智能·3d·机器人·数字孪生
ergevv19 小时前
如何使用 NIS 判断观测是否可靠:从卡尔曼滤波推导到机器人实践
机器人·卡尔曼滤波·nis·观测可靠性
todoitbo1 天前
在 Ubuntu ARM64 上运行 Q1 V3.0 MuJoCo 模型:加载、步进和单执行器响应
linux·运维·ubuntu·ai·机器人·仿真教程·启元
dghongcheng1 天前
喷涂机器人品牌推荐:六轴 vs 协作机器人怎么选
机器人·喷涂·喷漆设备·自动喷涂线·自动喷涂
todoitbo1 天前
Q1 MuJoCo 模型里的 49 项传感器定义与 60 维数据:一次关节和 IMU 输出核验
人工智能·ai·机器人·1024程序员节·启元机器人
SteveSenna1 天前
aubo学习:启动真实机械臂
机器人
Wanda12142 天前
机器人与机电一体化3D数字孪生机器-Day6
unity·机器人·数字孪生·1024程序员节
真的想上岸啊2 天前
笔记3:思小伴 搭载 EEG 脑电专注力监测的多功能儿童陪伴桌宠
机器人