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运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空间进行离散化，预设一组基础运动模式（如固定转向角、恒定速度等），通过前向积分生成候选路径。以差速驱动机器人为例，算法可能预设

Launch文件笔记: 二、加载GAZEBO文件加载URDF文件,发布robot_descriptionhttps://blog.csdn.net/laocui1/article/details/148080739

AimRT 从零到一：官方示例精讲 —— 五、Parameter示例.md官方仓库：parameterAimRT 中提供了一个简单的模块级 Key-Val 参数功能，模块可以通过调用CoreRef句柄的GetParameterHandle()接口，获取aimrt::parameter::ParameterHandleRef句柄，来使用此功能。

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通过DeepSeek大语言模型控制panda机械臂，听懂人话，拟人性回答。智能机械臂助手又进一步啦通过使用智能化的工作流控制系统来精确操控机械臂，不仅能够基于预设算法可靠地规划每个动作步骤的执行顺序和力度，确保作业流程的标准化和可重复性，还能通过模块化的程序设计思路灵活地在原有工作流中插入新的控制节点，这种可扩展的架构设计使得系统能够在不影响既有功能稳定性的前提下，便捷地集成诸如视觉识别、力反馈调节或协同作业等进阶功能模块，从而持续提升机械臂在复杂工业场景中的适应性和多功能性。

无人船 | 图解基于LQR控制的路径跟踪算法(以全驱动无人艇WAMV为例)最优控制理论是一种数学和工程领域的理论，旨在寻找如何使系统在给定约束条件下达到最佳性能的方法。它的基本思想是通过选择合适的控制输入，以最小化或最大化某个性能指标来优化系统的行为。其中，系统的动态行为通常用状态方程描述，状态表示系统在某一时刻的内部状态。状态空间表示将系统的状态和控制输入表示为向量，通常用微分方程或差分方程来描述系统的演化。在最优控制理论中，会设置代价函数或者目标函数，用来衡量系统行为的好坏的函数。性能指标可以是各种形式，如最小化路径长度、最小化能量消耗、最大化系统稳定性等。最优控制理论在许

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解决ROS2安装过程中无法连接raw.githubusercontent.com的问题在安装ROS2时，许多开发者可能会遇到一个常见问题：执行sudo curl命令下载密钥时，出现**“Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443”**的报错。这一问题通常由DNS解析失败或网络限制导致。本文将详细介绍如何通过修改系统hosts文件解决这一问题。

无人船 | 图解基于PID控制的路径跟踪算法(以欠驱动无人艇Otter为例)PID控制律的定量表达请参考无人船 | 图解基于PID控制的路径跟踪算法(以全驱动无人艇WAMV为例)，本文进一步介绍PID每个部分的作用

无人船 | 图解基于PID控制的路径跟踪算法(以全驱动无人艇WAMV为例)PID控制是一种常用的经典控制算法，其应用背景广泛，例如PID代表比例(Proportional)、积分(Integral)和微分(Derivative)，它通过根据误差信号的大小和变化率来调整控制器的输出，以使系统的输出尽可能接近期望值，其控制框图如下所示

ROS2学习笔记1-起步的程序已经学习一段时间了，短短续续有两周了。首先说，体验并不是很好。首先，第一个教训是最好用实体机，不要用vmware装个ubuntu.

运动规划实战案例 | 基于四叉树分解的路径规划(附ROS C++/Python仿真)路径规划的本质是在给定环境中寻找从起点到终点的最优或可行路径，其核心挑战在于如何高效处理环境信息。传统栅格法将环境均匀划分为等大小的网格，虽直观但面临“维度灾难”——环境规模扩大时，计算量呈指数级增长。例如，一个100×100的二维栅格地图需维护10000个节点，而三维环境下这一数字将飙升至百万级别。拓扑图路径规划算法的核心思想在于将复杂的高维连续空间抽象为低维的离散图结构。基于障碍边界的可视图法(运动规划实战案例 | 基于可视图的路径规划算法(附ROS C++/Python仿真))以及维诺图法(路径规划

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实现在Unity3D中仿真汽车，而且还能使用ros2控制使用gazebo仿真可以进行机器人与环境交互的仿真，但是仿真环境搭建起来比较复杂，尤其是对于初学者来说，并且难以构建复杂的仿真环境。因此，使用Unity搭建仿真环境会更加简单，并且可以构建更加复杂的仿真环境。

轨迹优化 | 基于梯度下降的路径规划算法(附ROS C++/Python仿真)🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

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机器人ROS学习：Ubuntu22.04安装ROS2和Moveit2实现运动规划通过本篇文章学习，你可以收获以下内容：版本平台这里不在赘述，教程很多，注意我们使用的ubuntu版本和ros版本如上

、达西先生

ROS2 同一个pkg里定义自定义action、msg报错参考主要就是在定义完可执行文件后加入完整Cmakelists,txt

爱凤的小光

图漾相机-ROS2-SDK-Ubuntu版本编译(新版本)官网编译文档链接： https://doc.percipio.xyz/cam/latest/getstarted/sdk-ros2-compile.html 国内gitee下载SDK链接： https://gitee.com/percipioxyz 国外github下载SDK链接： https://github.com/percipioxyz

轨迹优化 | 基于ESDF的非线性最小二乘法路径平滑(附ROS C++仿真)🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解

亚博microros小车-原生ubuntu支持系列：1 键盘控制背景：电脑配置不太行，我在ubuntu再运行vmware，里面运行亚博官方的虚拟机镜像ubuntu，系统很卡。基本上8G内存给打满了。还是想把亚博官方的代码迁移出来，之前售后就说除了官方镜像虚拟机，需要自己摸索迁移。

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NVIDIA 下基于Ubuntun20.04下使用脚本安装 ros2-foxy 和使用docker安装 ros2-foxy本文主要采用两种方式在NVIDIA 下基于 Ubuntun20.04安装 ros2-foxy。使用环境： NVIDIA 为 Jetson 系列下 Jetson Xavier NX； Ubuntun版本：20.04

ros2笔记-6.5 使用ros2_control驱动机器人ros2_control 是使用ros2进行机器人控制的框架。简化硬件的集成。为什么要用ros2_contrl.书上、视频上小鱼老师介绍的比较清楚，这里放个control框架图。

轨迹优化 | 基于贝塞尔曲线的无约束路径平滑与粗轨迹生成(附ROS C++/Python仿真)🔥课设、毕设、创新竞赛必备！🔥本专栏涉及更高阶的运动规划算法轨迹优化实战，包括：曲线生成、碰撞检测、安全走廊、优化建模(QP、SQP、NMPC、iLQR等)、轨迹优化(梯度法、曲线法等)，每个算法都包含代码实现加深理解