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  • 校正kinect tf 关系

    教程10使用kinect避障过程中,我们可能会遇到kinect前端显示有障碍物而实际上没有的情况。这可能是由于kinect的tf关系和默认值差别太大的原因。导致kinect没有正确的识别水平面而把地面当作了障碍物。我们可以重新对kinect tf关系进行校准修复这个问题。

    首先启动服务

    sudo service startup start
    

    将Kinect放置于空旷的地方,保证kinect前面2m范围内没有障碍物。然后启动kinect驱动程序

    roslaunch freenect_launch freenect-xyz.launch
    

    设置kinect角度

    rostopic pub /set_tilt_degree std_msgs/Int16 '{data: -19}' -1
    

    运行校正程序

    rosrun nav_test kinect2base.py
    

    等待程序运行完成,会有如下输出

    
    FINAL R: [[ 0.         -0.34659864  0.93801353]
     [-1.          0.          0.        ]
     [ 0.         -0.93801353 -0.34659864]]
    

    这个R是经过校正的kinect的tf旋转矩阵。把这个值设置到 /home/xiaoqiang/Documents/ros/src/image_pipeline/depth_image_proc/occupancy_xyz.yaml文件中的 transform rotation matrix。

    这样就可以了。

    发布在 产品服务
  • RE: 谷歌cartographer使用速腾聚创3d激光雷达转二维数据进行2d建图

    @Duke-Allen

    # cartographer_ros/configuration_files/xiaoqiang_rslidar_scan.lua文件里面设置是否使用imu、odom数据的参数是这两个:
    use_odometry = true  #true使能里程计,false禁用里程计
    TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_imu_data = false  #true使能IMU,false禁用IMU
    
    发布在 激光雷达
  • 如何在Windows上使用roscpp

    原理说明

    基本想法就是把roscpp库编译成dll或者lib的形式,然后项目通过引用对应的链接库文件使用roscpp的功能。
    roscpp的代码本身是支持在Windows平台编译的。但是这个库依赖于其他很多ros库。有些库不支持在Windows平台上编译,有些库在Windows平台上编译非常麻烦。所以我们要对相关文件进行修改,删除不必要的依赖就可以编译了。下面是具体的编译方法。

    如果你不想自己编译相关的库,想要直接使用,那么可以跳到最后,看创建项目使用roscpp的内容。

    安装boost

    下载boost库源代码 下载链接
    注意版本,版本应该是越新越好。我使用的是1.66版本。

    解压后以管理员身份开启一个powershell窗口,cd到boost源代码目录。然后执行下面指令

    .\bootstrap.bat
    .\b2.exe variant=release threading=multi threadapi=win32 link=static runtime-link=shared --prefix=C:\boost address-model=64 architecture=x86 install -j8
    .\b2.exe variant=debug threading=multi threadapi=win32 link=static runtime-link=shared --prefix=C:\boost address-model=64 architecture=x86 install -j8
    

    这样程序会在C:/boost文件夹内安装boost库

    安装CMake

    下载相关安装包 下载地址

    安装完成即可,注意cmake的路径也要添加到系统环境变量里面。

    安装catkin_pkg

    如果系统没有安装Python2.7需要先安装Python2.7。并且设置好环境变量把python添加到Path里面去

    以管理员权限打开一个powershell窗口,然后执行下面的指令

    pip install catkin_pkg
    

    准备ros工作空间

    创建一个文件夹名称随意,这里取为catkin_ws,作为caktin的工作空间。
    执行下面指令下载相关源代码

    cd [到你的工作空间]
    mkdir src
    cd src
    git clone https://github.com/ros/catkin
    git clone https://github.com/ros/gencpp
    git clone https://github.com/jsk-ros-pkg/geneus
    git clone https://github.com/ros/genlisp
    git clone https://github.com/ros/genmsg
    git clone https://github.com/RethinkRobotics-opensource/gennodejs
    git clone https://github.com/ros/genpy
    git clone https://github.com/ros/message_generation
    git clone https://github.com/ros/message_runtime
    git clone https://github.com/BluewhaleRobot/rosconsole
    git clone https://github.com/BluewhaleRobot/roscpp_core
    git clone https://github.com/BluewhaleRobot/ros_comm
    git clone https://github.com/ros/ros_comm_msgs
    git clone https://github.com/ros/std_msgs
    

    编译安装

    cd [到你的工作空间]
    python .\src\catkin\bin\catkin_make
    # 此时会提示错误,但是没有关系。这个程序会帮我们创建很多相关文件
    cd build
    # 把build文件夹内容删除后执行下面的指令
    cmake E:\workspace\catkin_ws\src -DCATKIN_DEVEL_PREFIX=E:\workspace\catkin_ws\devel -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=E:\workspace\catkin_ws\install -G "Visual Studio 15 2017 Win64" -DCATKIN_ENABLE_TESTING=OFF -DBoost_USE_STATIC_LIBS=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF
    # 其中的E:\workspace\catkin_ws\src是我的工作空间相关路径,你要换成自己的对应路径。Visual Studio 15 2017 Win64 为Visual Studio的版本信息,根据自己的Visual Studio版本进行设置。这个指令可以没有错误正常执行。
    

    正常应该会有下面这样的输出

    ...
    -- ==> add_subdirectory(ros_comm/clients/roscpp)
    -- Using these message generators: gencpp;geneus;genlisp;gennodejs;genpy
    -- Boost version: 1.66.0
    -- Found the following Boost libraries:
    --   chrono
    --   filesystem
    --   signals
    --   system
    -- roscpp: 1 messages, 3 services
    -- Configuring done
    -- Generating done
    -- Build files have been written to: E:/workspace/catkin_ws/build
    

    然后我们就可以开始编译了。还是在build文件夹内,执行下面的指令。等待编译完成就可以了。

    cmake --build . --config Debug --target INSTALL
    

    编译完成后,我们可以在工作空间的install 文件夹内找到我们需要的文件。

    e1bfef77-4000-45d0-ac05-51af1c956da1-image.png

    其中我们要用到的是include文件夹内的内容和lib文件夹的内容。上面的编译方式是生成静态链接库,在windows上对应.lib文件。我们把生成的头文件和静态链接库文件添加到自己的项目依赖里面就可以使用roscpp了。

    创建项目使用roscpp库

    c552797d-6c00-4bc3-8121-a5cd20b4d511-image.png

    在Visual Studio中创建一个新的Windows控制台程序,命名为roscppExample

    进入到项目目录然后创建一个include文件夹和lib文件夹

    50450419-632b-4354-bbee-fdb84f21f0bf-image.png

    把boost的头文件内容和caktin工作空间install里面的头文件内容复制进去
    复制完成后的include文件夹内容如下所示

    1a3edd10-2b33-40d2-9f1b-4cc54b0ca993-image.png

    然后从boost/lib文件夹内复制一下的几个文件到刚才创建的lib文件夹

    libboost_filesystem-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_filesystem-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_chrono-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_chrono-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_date_time-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_date_time-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_system-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_system-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_thread-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_thread-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_regex-vc141-mt-gd-x64-1_66.lib
    libboost_regex-vc141-mt-x64-1_66.lib
    

    然后把caktin工作空间install/lib文件夹内的几个.lib文件复制到之前创建的lib文件夹中
    现在的lib文件夹如下图所示

    86f781f1-a356-4217-9f46-0d8da2ac28e7-image.png

    注意上面的库编译的是64位Debug版本。如果需要Release版本对上面cmake的参数进行调整。
    设置Visual Studio项目位64 Debug版。

    打开项目属性,设置VC++目录

    d47a550a-c94b-4228-8aad-1acaa0bd5351-image.png

    在包含目录里面添加刚才创建的include目录

    5d25965a-d0af-4b2a-b062-4348513a91b0-image.png

    同理在库目录里面添加刚才创建的lib文件夹。现在的项目路径如下图所示

    c6e03adb-f98a-48d2-9576-2a106820cf91-image.png

    打开链接器输入,附加依赖项。添加上lib中文件的文件名

    libboost_filesystem-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_chrono-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_date_time-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_system-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_thread-vc141-mt-x64-1_66.lib
    libboost_regex-vc141-mt-x64-1_66.lib
    roscpp.lib
    roscpp_serialization.lib
    cpp_common.lib
    rosconsole.lib
    rosconsole_backend_interface.lib
    rosconsole_print.lib
    rostime.lib
    xmlrpcpp.lib
    

    aabffcc7-8a94-4ae6-8b88-96f1c1373811-image.png

    现在就可以在程序中使用roscpp了。下面是一个简单的发消息的cpp程序。

    #include "stdafx.h"
    #define WIN32
    #include "ros/ros.h"
    #include "std_msgs/String.h"
    #pragma comment(lib, "Ws2_32.lib")
    
    int main(int argc, char **argv)
    {
    	std::map<std::string, std::string> params;
    	params.insert(std::pair<std::string, std::string>("__master", "http://192.168.0.32:11311"));
    	params.insert(std::pair<std::string, std::string>("__ip", "192.168.0.8"));
    	ros::init(params, "talker");
    	ros::NodeHandle n;
    	ros::Publisher chatter_pub = n.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);
    	ros::Rate loop_rate(10);
    	int count = 0;
    	while (ros::ok())
    	{
    		std_msgs::String msg;
    		std::stringstream ss;
    		ss << "hello world " << count;
    		msg.data = ss.str();
    		std::cout << "send message: hello world" << std::endl;
    		chatter_pub.publish(msg);
    		ros::spinOnce();
    		loop_rate.sleep();
    		++count;
    	}
    	return 0;
    }
    

    编译完成就可以执行了。

    按F5看一下运行效果

    82a084bd-4d61-4d9c-8409-d749d0b66e92-image.png

    此时订阅/chatter可以看到输入

    b19ff302-44a2-4e9c-b6ec-b4ac1ad02f97-image.png

    这个roscppExample项目已经上传至Github。下载完成后用Visual Studio 2017可以直接打开编译运行,不需要安装其他依赖。如果想要在自己的其他项目里面使用roscpp可以把这个项目include和lib对应的添加到自己项目里。

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  • 在Windows上cmake无法正确找到boost库模块的问题

    在我们安装完boost库之后。如果有其他程序通过cmake引用boost库的时候。很有可能出现boost库已经找到,但是对应的模块无法载入。这个问题在于boost的编译版本有很多,比如32位,64位,Debug版或Release版。不同的编译版本生成的链接库文件的名字是不一样的。cmake程序要根据系统的情况和编译配置去猜测文件名。如果猜对了就可以找到,但是也有猜错的情况。这时候就需要进行配置才能找到对应的库文件。

    CMake Error at C:/Program Files/CMake 2.8/share/cmake-2.8/Modules/FindBoost.cmake:1106     (message):
    Unable to find the requested Boost libraries.
    
    Boost version: 1.54.0
    
    Boost include path: D:/boost_1_54_0
    
    The following Boost libraries could not be found:
    
          boost_thread
          boost_system
          boost_log
          boost_log_setup
          boost_program_options
    
    No Boost libraries were found.  You may need to set BOOST_LIBRARYDIR to the
    directory containing Boost libraries or BOOST_ROOT to the location of Boost.
    Call Stack (most recent call first):
    CMakeLists.txt:20 (find_package)
    

    在cmake的安装路径里找到下面的文件
    CMake\share\cmake-3.13\Modules\FindBoost.cmake

    这个文件有在开头有很多注释,里面有很多参数。通过配置这些参数可以帮助cmake找到对应的库文件。
    下面是比较关键的几个参数

    set(Boost_DEBUG ON) #是否开启Boost Debug模式,ON位开启,OFF关闭。开启之后会输出很多调试信息,方便寻找错误
    set(Boost_ARCHITECTURE "-x32") # CPU架构,对应库文件文件名里的x32或者x64
    set(Boost_THREADAPI "win32") # 线程类型,对应thread模块文件名里面的pthread或者win32
    

    只要其猜测的文件名和实际文件名能够对应上库的引用就没有问题。你可以把这几个参数设置在自己项目的CMakeLists.txt文件中

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  • 在Windows上编译安装boost库

    boost是一个C++的库,用途很广。

    下载源码

    sourceforge上下载源码

    编译安装

    下载后解压进入源码目录
    打开一个命令行程序,cd 到源码目录。注意要以管理员权限执行。

    9fffdc6f-7c48-4d80-9faf-d9ab9b6d9e9d-image.png

    执行 .\bootstrap.bat 文件,输出入下图(注意要下载新版本的,老版本的执行会出错)

    0a82a175-108a-464a-8f5f-cb679828014d-image.png

    根据提示执行b2.exe程序。根据我们不同的需求可以给b2.exe增加很多参数。下面是常用的几个参数

    安装参数

    toolset 编译器类别,可以是gcc,或者是msvc
    target-os 目标操作系统,可以是Windows,Linux
    variant 生成类型,可以是 debug或者release
    threadapi 线程API的实现,可以是win32或者pthread,在windows上编译就用win32
    link 链接库类型,可以是静态的,也可以是shared,对应windows上的库就是.lib或者是dll
    prefix 安装路径
    user-config 用户自定义配置文件,在cross compile的时候可以用来配置编译工具链
    address-model 生成32位还是64位库文件
    architecture=x86  cpu架构,一般台式机位x86,嵌入式平台位arm
    

    比如我们想要在windows上编译安装64位的Release版的静态链接库到C:\boost路径下就可以执行下面的指令

    .\b2.exe variant=release threading=multi threadapi=win32 link=static runtime-link=shared --prefix=C:\boost address-model=64 architecture=x86 install -j8
    

    最后我们加了-j8参数。这个代表8线程同时编译,可以提高编译安装的速度。

    如果我们想要安装Mingw-w64版本的boost就可以用下面的指令

    .\b2.exe toolset=gcc variant=release threading=multi threadapi=win32 link=static runtime-link=shared --prefix=C:\boost address-model=64 architecture=x86 install -j8
    

    当然前提是已经安装了mingw-w64程序。

    编译完成后可以在C:\boost文件夹内看到include和lib文件夹。这里就是编译好的boost文件。

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  • RE: The /scan observation buffer has not been updated的问题

    @kkk123The /scan observation buffer has not been updated的问题 中说:

    cc_fake_move_base_blank_map

    你可以订阅一下/scan看看实际的频率是多少。消息有没有被message filter过滤。

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  • RE: new question

    @xiaoxutongxie 已经更新了

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  • RE: 小强ROS机器人教程(22)_操作6自由度机械臂

    @kadian 没有

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  • RE: new question

    @xiaoxutongxie 先等待mini发布更新

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  • RE: 罕见bug解决办法: kienct 1代运行错误Failed to claim camera interface: LIBUSB_ERROR_NOT_FOUND

    @王雷 kinect没有识别。从错误信息看可能是硬件问题。你可以先在自己的电脑上试试能不能正常使用。

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