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边缘计算与ROS结合：如何实现分布式机器人智能决策？在现代机器人系统中，分布式决策能力正成为实现群体协作任务的关键需求。传统集中式架构存在决策延迟、通信瓶颈以及容错性低等问题，而边缘计算结合 ROS（Robot Operating System）为分布式机器人智能决策提供了全新的解决方案。通过将计算和存储任务分散到边缘设备，机器人能够实时处理传感器数据并快速做出决策，特别适用于动态和多变的环境。

ROS应用之SwarmSim在ROS 中的协同路径规划在多机器人系统（Multi-Robot Systems, MRS）中，SwarmSim 是一个常用的模拟工具，可以对多机器人进行仿真以实现复杂任务的协同。除了任务分配逻辑以外，SwarmSim 在协同路径规划方面也具有重要意义。协同路径规划是指多机器人在同一环境中找到彼此不发生冲突的最优路径，以完成各自的目标任务。本文将从理论到实现详细解析 SwarmSim 在协同路径规划中的应用。

ROS2测试仿真电脑配置：R7-7840H 核显结论：turtlebot3 运行失败。 turtlebot4 可以进入仿真环境，但是无法操作。现在在用 ign gazebo 驱动简单的差分机器人

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

ROS2 与机器人视觉入门教程（ROS2 OpenCV）由于现有的ROS2与计算机视觉（特别是机器人视觉）教程较少，因此根据以往所学与积累的经验，对ROS2与机器人视觉相关理论与代码进行分析说明。

为什么使用ROS的remap标签不起作用？1. remap的作用 remap可以让ROS节点订阅发布的topic名字更换为另外一个名字。例如 <remap from="/old_topic" to="/new_topic"/> “” 或者 <remap from="topic" to="/device1/topic"/>

加点油。。。。

ubuntu22.4 ROS2 安装gazebo（环境变量配置）最近在学习ROS2 视频教程古月居的入门课：视频教程文字笔记在学到关于Gazebo的时候，遇到下面问题：运行

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

ROS1 与 ROS2 使用区别【命令】param 参数是节点所需的配置设置，可以是整数，浮点数，布尔值，字符串或列表。在 ros2 中参数是基于 service 构建的。依旧用表格的方式描述 ROS1 和 ROS2 中参数设计的差异。注：ROS2 的参数是存储在节点中的，ROS1 的参数是存储在 ROS Master 中的，所有在使用的时候一般会有一个节点名称的差距。

无人船 | 图解推导三自由度USV的运动学和动力学建模USV的数学模型分为运动学和动力学两个部分，其中运动学描述了USV作为质点的几何运动规律；动力学描述了USV在来自螺旋桨、水扰、风扰等力作用下产生的运动规律。为了更好地表达USV的运动学和动力学模型，定义

ROS2软件架构全面解析-学习如何设计通信中间件框架ROS（Robot Operating System） 2 是一个用于开发机器人应用的软件平台，也称为机器人软件开发工具包 (SDK)。 ROS2是ROS1的迭代升级版本，最主要的升级点是引入DDS（Data Distribution Service）为基础的底层通信系统。为解决ROS1存在主要几个缺陷：

ubuntu 18.04安装GCOPTER（最新）GCOPTER 是浙大Fast-Lab实验室发布的一种高效、多功能的多旋翼飞行器轨迹优化器，基于一种名为 MINCO（unconstrained control effort minimizer）的新型稀疏轨迹表示法。它支持用户自定义的状态输入约束，用于处理涉及非线性阻力效应的动力学问题。

程序员大志

ROS1入门教程6：复杂行为处理服务端：客户端：

程序员大志

ROS1入门教程5：简单行为处理

程序员大志

ROS1入门教程2：主题发布和订阅创建源文件publisher.cpp，并写入以下内容：创建源文件subscriber.cpp，并写入以下内容：

障碍感知 | 基于2D激光点云的行人检测器DROW算法详解(附Python实现与ROS仿真)检测人类是服务机器人在应用中的关键技能，许多检测算法已在3D激光雷达中得到了发展，这些方法大致可以分为两类。第一类方法使用点云数据的有序投影，第二类方法则通过设计神经网络架构处理无序的点云数据并对其进行推理，例如PointNet和VoxelNet。然而与室外场景(如自动驾驶等)不同，对于许多服务型和家用应用中的移动机器人来说，广泛采用的是水平安装的2D激光扫描仪，目前，针对使用2D激光雷达数据进行人类检测的研究仍然较少。

ubuntu20.04+ROS Noetic 安装PX4+Mavrosubuntu 20.04 ROS Noetic如果系统安装了Anaconda等虚拟环境管理器，要退出虚拟环境的激活，再进行下列安装，以下的安装过程我们默认退出了Anaconda的虚拟环境

ros项目dual_arm_pick-place（urdf文件可视化查看）一直想写一些项目的讲解，今天（2024.12.05）可以说正式开始了。dual_arm_pick-place项目，是关于两个机械臂协同传递物品。

ros项目dual_arm_pick-place（moveit配置助手）这个项目，其实已经有moveit配置助手配置的包了，也就是marmbots。但是初学者，对moveit配置，有时候比较欠缺经验。

ros项目dual_arm_pick-place（编辑已有的moveit配置助手包）这是我在写好上一篇文章后，想到了。其实我们可以用moveit配置助手配置之前配置过的包。本文就带大家，一起来看看。