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ROS与Conda的兼容性问题深度解析与解决方案在机器人开发领域，ROS（Robot Operating System）是事实上的标准。在深度学习领域，Conda是管理Python环境的首选工具。当你想在机器人上运行一个基于PyTorch/TensorFlow的视觉算法时，你不可避免地要让这两者“共处一室”。

利用Terraform格式模板文件创建和部署基本网络资源⚡⚡⚡ 新年新文⚡⚡⚡某SAAS公司原先使用手动的方式进行云上资源的部署。现在由于公司业务扩大，因此对IT资源的管理合规性提出了较高的要求。需要将应用的部署改为先编写Terraform格式模板文件，在审计之后统一部署的方式。

ROS开发实战：如何用rviz文件保存和加载你的SLAM可视化配置（附避坑指南）在SLAM（即时定位与地图构建）项目的开发流程中，可视化调试占据了工程师近一半的工作时间。一个精心调整好的rviz界面，包含了恰到好处的相机位姿轨迹、点云地图、栅格占据信息以及各种传感器数据，它不仅是项目进度的展示窗口，更是算法调试的“眼睛”。然而，很多开发者，包括我自己，都曾经历过这样的窘境：在实验室工作站上花了几个小时才调好的rviz视图，换到机器人实车上或者分享给团队成员时，一切又得从头再来——手动添加每一个显示项，调整视角，设置颜色和尺寸。这种重复劳动不仅低效，更可能因为细微的配置差异导致调试结论

DDS 协议详解DDS（Data Distribution Service，数据分发服务）是由 OMG（Object Management Group）制定的工业级通信中间件标准，用于分布式实时系统中的高效、可靠数据交换。可将其理解为一种「数据邮局」：自动把数据从发布者送到订阅者，并保证准时、不丢、不乱序。

Solidworks 2024 根据机器人装配体，生成urdf文件ROS官方提供了对solidworks的插件 solidworks_urdf_exporter，用于将solidworks装配体转为URDF，但是其github官方库上介绍，最新只支持solidworks2021版本。

ros-day5创包写代码编译运行保存地图保持运行查看将图像放在创包代码运行启动rviz 发送目标点navfn默认用dijk算法后可用A*（有bug）

DailyCoding C++ CMake | CMake 踩坑记：解决 ROS 项目中的“循环引用”与库链接依赖问题在开发基于 ROS (Robot Operating System) 的激光 SLAM 系统时，我们经常需要引入大量的第三方库（如 PCL, GTSAM, Eigen, OpenCV）。在使用 CLion + Docker 进行环境配置时，我遇到了一个非常棘手的 CMake 报错：Cannot generate a safe runtime search path... cycle in constraint graph。

DaliyCoding C++ ROS | C++ 避坑指南：ROS 回调函数中的对象生命周期陷阱 (Use-After-Free)在将 ROS2 代码迁移回 ROS1，或者编写基于类的 ROS 节点时，对象的生命周期管理是一个极其隐蔽但致命的杀手。

参数--parameters参数是节点的配置值。你可以将参数视为节点的设置。节点可以将参数存储为整数、浮点数、布尔值、字符串和列表。在 ROS 2 中，每个节点维护其自己的参数。有关参数的更多背景，请参阅概念文档。

服务--services服务是 ROS 图中节点之间的另一种通信方式。服务基于请求-响应模型，而主题则基于发布-订阅模型。主题允许节点订阅数据流并持续接收更新，而服务仅在客户端特定调用时提供数据。

节点--node在 ROS 中，每个节点都应该负责一个单一的、模块化的功能，例如控制车轮电机或发布激光测距仪的传感器数据。每个节点可以通过主题（topics）、服务（services）、动作（actions）或参数（parameters）与其他节点发送和接收数据。

VMware虚拟机安装ubuntu2022https://releases.ubuntu.com/jammy/ubuntu-22.04.5-desktop-amd64.iso

在PX4 gazebo仿真中加入Mid360（最新）测试环境：必须提前安装好ROS1、PX4 基础仿真环境你应该能在 RViz 中看到一个点云，并且在 Gazebo 窗口中看到一个旋转的激光。

SLAM 路径规划的安全走廊实现安全走廊是把 “杂乱、连续、带未知障碍的地图”，变成 “干净、可解、保证不撞墙的凸可行区域”，是从「感知」到「运动控制」的核心桥梁。有了它，原本很难的避障、轨迹优化、控制跟踪，全部变得高效、稳定、可证明安全。

滴啦嘟啦哒

【机械臂】【LLM】一、接入千问LLM实现自然语言指令解析临近本科毕业，考虑到未来读研的方向以及自己的兴趣方向，我选择的课题大致为“基于VLA结构的指令驱动式机械臂仿真系统的实现”。

Ubuntu24.04下ROS2和MoveIt2控制六轴机械臂（持续更新）vscode需要下载的插件：完成后终端如下所示：将如下部分删除：修改后的CMakeLists.txt修改后重新编译：

基于ROS的视觉导航系统实战：黑线循迹+激光笔跟随双模态实现（冰达机器人Nano改造）本篇内容是对另一篇文章《双轮智能平衡车基于图像识别技术探究道路自动驾驶理论模型与应用》的补充，有兴趣的同学可以先去那篇文章补一下课，再来看本篇文章效果更佳哦！！！

3d-navi 3D导航模拟仿真项目复现Ubuntu = 20.04ROS = NoeticCUDA = 12.1注：因为项目目前只支持ROS1Noetic，所以Ubuntu只能选择20.04（22.04后不方便使用ROS1），个人使用华硕天选笔记本（GPU4060）复现。

Carla仿真学习笔记（版本0.9.16）（ubuntu20.04）：python3.8版本及以上；pip3正常使用；掉过头重新说明一下，由于官方carla0.9.16中的编译文件只有cp310、cp311、cp312（之前官方明确规定仅支持python3.7~3.9，此次carla也是最新版，可能有所改变），所以支持python3.10~3.12版本。本次选择python3.10.12

深入浅出 ROS2 QoS：如何为你的机器人选择通信策略在 ROS1 中，底层通信主要基于 TCP（TCPROS），这虽然保证了数据的到达，但在网络环境较差（如 Wi-Fi 抖动）时，会导致数据积压和延迟。