@k1ngwr 镜像可能不完整或者写入USB时有问题
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weijiz 发布的帖子
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RE: 使用xiaoqiang_track进行人体跟随和追踪
@httttt 相关依赖没有安装吧
sudo pip install scipy scikit-image matplotlib pyyaml easydict cython munkres==1.0.12
也可以使用https://git.bwbot.org/publish/body_pose 包。catkin_make时会自动安装依赖
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Ubuntu 共享打印机
CUPS 简介
CUPS(Common UNIX Printing System,通用Unix打印系统)是Fedora Core3中支持的打印系统,它主要是使用IPP(Internet Printing Protocol)来管理打印工作及队列,但同时也支持"LPD"(Line Printer Daemon)和"SMB"(Server Message Block)以及AppSocket等通信协议。
简单来说它会给你的打印机添加网络控制协议,让它变成一个网络打印机。这样我们就可以在局域网内共享打印机了。
安装和配置
安装cups程序
sudo apt-get install cups sudo usermod -a -G lpadmin $USER sudo cupsctl --remote-any
配置cups
在浏览器输入 http://127.0.0.1:631/admin,进入cups网页配置界面,第一次进入可能会要求输入用户密码。
选择add printers添加打印机
在打印机列表中添加自己的的打印机。选择完成后点击continue
location里面可以随便写,注意选中share this printer。设置完成后继续点continue
在上面的界面中选择自己的打印机型号和对应的驱动,pdd文件可以不选。选择完成后点击add printer。
上面是设置打印机的默认参数。可以不做修改直接点击set default option
这样打印机就添加完成了,紧接着页面会自动跳转到打印机详情
接着进入到Ubuntu 系统设置, 选择设置中的printer
然后点击Addtional Printer Settings,打开打印机额外设置界面
选择其中的Server -> settings, 启用其中的允许网络访问
windows添加共享
进入控制面板中的设备和打印机
选择添加打印机 正常应该会显示出打印机,如果未显示则选择我所需的打印机未列出。
进入之前的打印机网络管理界面,找到自己的打印机列表
选择自己的打印机
现在浏览器地址栏就是我们需要输入的打印机地址
添加完成后点击下一页,选择对应的打印机品牌和驱动
这样就添加成功了
iPhone添加共享
按照以上的设置后iPhone可以直接使用不用手动添加
Android添加共享
Android 需要安装对应的打印APP才能使用
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RE: 使用xiaoqiang_track进行人体跟随和追踪
@huapiaoxiang21 python2.7也可以,只不过这里好像已经移除了。可以直接装pip里面的cpu版本tensorflow
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Galileo API 日志过大导致系统错误的解决方法
首先删除日志文件
rm /home/xiaoqiang/Documents/ros/src/galileo_api/galileo/galileo.log
然后更新系统
sudo apt update
如果出现错误,可能是由于软件源太老的原因,需要更新软件源
sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654 sudo apt update
执行系统更新指令
sudo apt-fast upgrade -y
更新完成后开始更新机器人软件,如果失败可以多次尝试,可能由于网络原因下载失败。
bwupdate
更新成功后重启服务
sudo service mongodb restart sudo service startup restart
现在机器人应该恢复正常状态了。
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RE: 使用xiaoqiang_track进行人体跟随和追踪
@huapiaoxiang21 https://github.com/lakshayg/tensorflow-build/ 可以在这个软件源里面找
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ROS 中 TF的方向性
在发布tf的时候下面的消息是等效的吗, 假设T是一个变换, inv(T)是T的逆变换
frame_id: map child_frame_id: odom transform: T
frame_id: odom child_frame_id: map transform: inv(T)
实际上并不是,下面的这种写法是无效的。因为TF是具有方向性的,而且一个frame可以有多个child_frame,但是一个child_frame只能有一个frame。而下面的写法违背了这个原则。对于odom,它的下一级frame正常应该是base_footprint,如果发布第二种TF变换,那么base_footprint和map的上一级frame就都是odom了,这是不允许的。
但是如果发布了第二种TF变换,通过tf2_tool view_frame 是看不出任何异常的。虽然没有异常,但是在具体使用的时候有些情况下能正常获取到TF变换,有些时候就获取不到,非常难定位到这个问题。希望各位遇到TF异常的时候可以检查一下上下层级是否正确。