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轨迹优化 | 基于激光雷达的欧氏距离场ESDF地图构建(附ROS C++仿真)在机器人路径规划与自主导航领域，欧氏符号距离场(Euclidean Signed Distance Field, ESDF)是一种用于高效表示环境几何信息的关键数据结构。它通过量化空间中每个点到最近障碍物的有符号欧氏距离，将复杂的障碍物分布转化为连续的数值场，为轨迹优化、碰撞检测等任务提供了强大的数学工具。本文将从数学定义出发，结合轨迹优化的具体场景，阐述ESDF的核心思想与应用

计算机视觉---RealSense深度相机技术定义与定位 RealSense是英特尔开发的深度感知技术平台，通过融合多种传感器（红外、RGB、IMU等），为设备提供高精度的三维空间感知能力。其核心目标是让机器“看懂”世界，广泛应用于机器人、AR/VR、安防监控、工业检测等领域。

龙猫略略略

ros+px4仿真中的二维激光雷达消息ros 提供了一个特殊的消息类型 LaserScan来存储激光信息。LaserScan 消息是 ros 激光扫描数据的软件层表示。消息的规范定义如下：

ROS2的topic桥接ROS1ROS2的topic桥接ROS1环境：桥接方式如下：安装依赖库。开启新终端，运行 ros1：开启新终端，运行桥接指令：

障碍感知 | 基于3D激光雷达的三维膨胀栅格地图构建(附ROS C++仿真)在机器人环境感知领域，传统2D激光雷达通过单层扫描平面提供高效的二维轮廓信息，在室内导航、仓库AGV等结构化环境中表现出色。其优势在于数据量小（通常每秒数千个点）、处理简单，且成本相对低廉。然而，这种"切片式"感知存在根本性局限：当遇到多层货架、悬空障碍物或复杂地形时，单平面扫描会丢失关键的三维信息。更严重的是在物体遮挡场景中——例如机器人前方的低矮障碍物被较高物体部分遮挡时，2D雷达只能返回最近物体的距离数据，无法区分垂直方向上的空间关系，导致"盲区效应"。

ROS2---话题重映射在 ROS2（Robot Operating System 2）中，话题重映射（Topic Remapping）是一种灵活的机制，允许用户在不修改代码的情况下，改变节点发布或订阅的话题名称。这一机制在多机器人协作、系统集成、设备重命名等场景中至关重要，它通过建立「原始话题名」与「目标话题名」的映射关系，实现运行时的动态调整。

城北有个混子

【机器人】—— 1. ROS 概述与环境搭建机器人是一种高度复杂的系统性实现，机器人设计包含了机械加工、机械结构设计、硬件设计、嵌入式软件设计、上层软件设计....是各种硬件与软件集成，甚至可以说机器人系统是当今工业体系的集大成者。

龙猫略略略

px4仿真使用fastlio的定位数据飞行前提是已经配置好 px4 的仿真以及 fastlio 的环境，可以用 XTDrone 的教程配置，比较快一些。我是按照 XTDrone 的教程配置好了 livox_avia 的环境。可以参考我之前的博文：https://blog.csdn.net/a_xiaoning/article/details/148305871?spm=1001.2014.3001.5501

ros中相机话题在web页面上的显示，尝试js解析sensor_msgs/Image数据思路： rosbridge websocket 开启ros与web的通路，话题数据转换为image或者绘制在 canvas中。

2.5 Rviz使用教程新建终端，键入命令再新建终端，键入命令修改Fix Frame 为 base_footprint点击add之后选择RobotModel

2.1话题发布在chao_node.cpp新增加代码全体代码使用终端工具检测活跃话题查看话题里的消息内容由于编码问题导致中文不能直接显示，另启终端执行命令，后面编码就上上图的编码

机器人坐标变换TF(ROS Transform)示例解释用于发布固定不变的坐标系变换（如传感器与机器人本体的固定关系），常用工具为 static_transform_publisher，语法如下：

在MATLAB中使用自定义的ROS2消息简明结论：问题：你的问题非常具有代表性，下面分点详细回答：结论小结：MATLAB与python的版本对应关系： https://www.mathworks.com/support/requirements/python-compatibility.html?s_tid=srchtitle_site_search_1_python+compatibility MATLAB2024b和python3.12是对应的。

Ubuntu22.04 安装 ROS2 HumbleROS2 Documentation: HumbleUbuntu 22.04 对应的 ROS 2 版本是 ROS 2 Humble Hawksbill (LTS)。

干啥都是小小白

话题通信之python实现在机器人操作系统（ROS）中，话题通信是一种常见的通信方式，它允许不同的节点之间通过主题进行数据交换。本文将介绍如何使用Python实现ROS话题通信，包括发布者和订阅者的编写。这种方法与使用C++实现类似，但Python的简洁性使得代码更加易于理解和维护，具体C++示例请看开始通信之旅-----话题通信-CSDN博客

ROS架构ROS（Robot Operating System）是一个灵活的机器人软件开发框架，其核心架构设计为分布式、模块化和松耦合。首先是ROS架构的详细讲解：

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

略无慕艳意

【教程】Ubuntu 16.04 配置 CLion 开发 ROS Melodic去官网下载 CLion 最新版，链接地址如下：https://www.jetbrains.com/clion/download/#section=linux

足式机器人经典控制常用的ROS库介绍1. ros-noetic-rosbash 作用: 提供与 ROS 相关的 Shell 命令（如 roscd, rosls, roscp 等），用于快速操作 ROS 包、节点和文件。典型场景: 快速在终端中切换 ROS 工作空间、查看或复制 ROS 包内的文件。 2. ros-noetic-xacro 作用: 用于创建模块化、可重用的机器人模型文件（URDF 的扩展），支持宏定义、变量、条件判断和数学计算等，简化复杂机器人模型的编写。典型场景: 用模块化方式定义机器人的连杆、关节、传感器等，生成最终

深度强化学习 | 基于SAC算法的移动机器人路径跟踪(附Pytorch实现)本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学习技术在机器人运动规划中的实战应用