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ipsec诞生于20世纪90年代,迄今为止,在实现内网互通解决方案中ipsec都是较为常用的。不少网关设备都会考虑集成ipsec的能力,ros便是如此,它作为一个软路由系统,支持的ipsec算法较为完善,本文将以GUI、CLI两种方式讲解ros的ipsec配置,与云上VPC网络实现内网互通。
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课程编号854,已经学习人数超过1.6万。 可以通过蓝桥云课上的ROS机器人相关课程学习,结合实践操作、练习以及参与相关的社区讨论,不断优化和提高自己的ROS机器人开发实践能力和水平,从而提升学习效率。
FogROS 2: An Adaptive and Extensible Platform for Cloud and Fog Robotics Using ROS 2 Abstract— Mobility, power, and price points often dictate that robots do not have sufficient computing power on board to run modern robot algorithms at desired rates. Cloud computing providers such as AWS, GCP, and Azure offer immense computing power on demand, but tapping into that power from a robot is non-trivial. In this paper, we present FogROS2, an easy-to-use, open-source platform to facilitate cloud and fog robotics that is compatible with the emerging Robot Operating System 2 (ROS 2) standard. FogROS 2 provisions a cloud computer, deploys and launches ROS 2 nodes to the cloud computer, sets up secure networking between the robot and cloud, and starts the application running. FogROS 2 is completely redesigned and distinct from its predecessor to support ROS 2 applications, transparent video compression and communication, improved performance and security, support for multiple cloud-computing providers, and remote monitoring and visualization. We demonstrate in example applications that the performance gained by using cloud computers can overcome the network latency to significantly speed up robot performance. In examples, FogROS 2 reduces SLAM latency by 50%, reduces grasp planning time from 14s to 1.2s, and speeds up motion planning 28x. When compared to alternatives, FogROS 2 reduces network utilization by up to 3.8x. FogROS2, source, examples, and documentation is available at github.com/BerkeleyAutomation/FogROS2.
☞ 蓝桥ROS机器人之曾经新版本(indigo/kinetic/melodic/ardent/dashing)
整体信息到智能的基础设施,由硬到软,机器人越来越会思考,从身体(硬)到大脑(软)已经完成构建了。
ROS1云课适用于kinetic/melodic/noetic。以蓝桥ROS云课为模板重新梳理。
在学习ROS机器人的过程中,需要学习ROS机器人的基本知识、编程语言、开发工具和机器人硬件等方面的知识。如果你是初学者,建议先学习ROS机器人的基础知识,然后再逐步学习ROS机器人的开发和应用。
Vulcanexus 是用于开发机器人应用程序的开源软件堆栈。 它提供了各种库和工具,用于轻松和个性化地配置机器人项目。 Vulcanexus 是一个一体化的 ROS 2 工具集,可确保固定的 DDS 中间件、Fast DDS,并包括选定的组件以提供优化的机器人开发。
首先安装并打开猿如意 其次打开蓝桥云课ROS并加入课程 在猿如意输入问题得到答案 在蓝桥云课ROS验证 ---- 📷 如何通过turtlesim入门ROS机器人 您可以通过以下步骤入门ROS机器人: 安装ROS:您需要安装ROS,可以在ROS官网上找到安装指南。 安装turtlesim:turtlesim是ROS中的一个仿真器,可以帮助您学习ROS的基础知识。您可以在终端中输入以下命令安装turtlesim: sudo apt-get install ros-<distro>-tur
ROS实时工作组已经开发了一个Raspberry Pi 4映像,内置了ROS 2和实时内核。
关于机器人技术的一个重要公告是在Google IO 2011上发布的,该公告是对Android Open Accessory Kit的公告的补充。如以下有关Cloud Robotics的视频中所示(此演示非常有趣,并探讨了一些涉及机器人的编程),其中有ROS新的实现方式,ROS是机器人的流行操作系统,可直接在Android上运行。甚至PR2也被邀请参加了演讲!
ROS1从kinetic之后,生态非常成熟,但是由于ROS1内核设计比较早,不能高效稳定地适应分布并行和实时等应用,存在缺陷,从melodic和noetic之后,一直是ROS1和ROS2并存地状态。
TIAGo ROS Simulation Tutorial 2 – Autonomous robot navigation
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输,同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow(CDF)提供了一种解决方案,可从边缘抓取数据并将其连接到云,并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
官宣,ROS1成为ROS2普及最大竞争对手,为啥,使用习惯使然,然而未来只有ROS2。
Jupyter 笔记本 (以前称为 IPython Notebook) IPython Notebook 现在被称为 Jupyter Notebook。 它是一个交互式计算环境,您可以在其中结合代码执行、富文本、数学、绘图和富媒体。 有关 Jupyter Notebook 的更多详细信息,请参阅 Jupyter 网站。
在这段视频中,我们准备深入探讨一个主题,那就是ROS的功能和应用。ROS,也就是机器人操作系统,对于许多从事机器人技术研究和开发的人来说,是一个至关重要的工具。然而,如何清晰明了地解释ROS的功能,让初学者也能快速上手,这确实是一个挑战。
Windows安装ROS参考:https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/82928141
演讲分享了新加坡公共医疗保健领域采用机器人技术和智能系统的路线图以及复杂且分散的技术系统与HIT和基础架构之间的互操作性需求。 由卫生部任命的医疗辅助与机器人技术中心(CHART)与各种政府机构和行业合作伙伴合作,在部署之前将ROS 2用作机器人中间件框架的一部分,并将Gazebo作为QA周期的一部分。 开发的框架不仅适用于ROS设备,还适用于非ROS设备。 它能够支持ROS与非ROS设备 和模型之间的近实时通信,用于协调异构机器人机队的导航,实现优化公共基础设施资源的利用,满足医疗保健需求。
第一级是文件系统级。在这一级,通过一组概念来解释ROS1的内部构成、文件夹结构,以及工作所需的核心文件。
云上运维,那就是和云上资源和产品打交道,无疑会涉及到一系列的资源部署。比如简单地使用一台云服务器,就需要运维人员依次创建 VPC、VSwitch、安全组和云服务器实例,如果想创建一个集群,那还要进一步创建负载均衡、数据库和多个云服务器实例。
具体资源英文链接参考:微软Windows操作系统全面兼容机器人操作系统ROS1和ROS2
虽然几乎每个人都会告诉使用 Wiki来学习 ROS(发音为“Ross”,就像这个人的名字一样),但第一次设置可能会非常混乱和令人沮丧。
简而言之,工作空间就是一个包含功能包、可编辑源文件或编译包的文件夹。当想同时编译不同的功能包时非常有用,并且可以用来保存本地开发包同时是集中管理开发包的一种好方式。
选择,任一个按“ROS1云课→03工作空间”中内容,进行编译,以ros_tutorials为例:
搞来一套OrangePi Kunpeng Pro玩,来感受一下这香橙派和华子联合打造的小板子怎么样,首先开箱:
ROS2趣味题库之turtlesim魔幻步伐(轨迹类题型)_zhangrelay的博客-CSDN博客
我们的客户一直在忙于开发他们的汽车、卡车、机器人出租车、农用拖拉机和 ADAS/AD 产品,Apex.AI 支持他们加快新车的交付。我们客户的见解和反馈帮助 Apex.AI 产品迅速成熟。这些最新版本的 Apex.AI 产品延续了我们在每个版本中提供创新、简化开发和提供更好性能的实践。
在左边有一个Displays面板,在面板的中间有一个包含了模拟环境下不同参数项的树形列表。在示例中,已经加载了部分参数项。实例中的配置和布局都存储在了config/***.rviz文件中,可以通过点击File | Open Config加载。
1 Using ROS with Docker in macOS: https://www.xiaokeyang.com/blog/using_ros_with_docker_in_macos
sudo apt install ros-kinetic-desktop-full
ROS1使用了一种简化的消息类型描述语言来描述ROS节点发布的数据值。通过这样的描述语言,ROS1能够使用多种编程语言生成不同类型消息的源代码。
简述 ROS为Robot Operating System(机器人操作系统)的简写,是一个面向机器人的开源元操作系统(open-source,meta-operating system)。它能够提供类似传统操作系统的诸多功能,如硬件抽象、底层设备控制、进程间消息传递和程序包管理等。此外,它还提供相关工具和库,用于获取、编译、编辑代码以及在多个计算机之间运行程序完成分布式计算。ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构,它执行若干种类型的通讯,包括基于服务的同步RP
最近,一直在网络授课之余,回顾和总结已经开发过的课程。网络授课效果不佳,反思博文链接如下:
机器人硬件和机器人软件的无数组合使得评估机器人系统性能具有挑战性,特别是在架构中立、代表性和可复制的方式下。RobotPerf解决了这个问题,提供了一个参考性能基准测试套件,用于评估CPU、GPU、FPGA和其他计算加速器的机器人计算性能。
ROS2的开发存在一个“鸡与蛋”问题,先后问题。ROS的最重要组成部分是生动活跃的软件包生态系统,因为引入支持各种传感器和机器人的现成软件包的能力为机器人专家带来了巨大的优势。尽管核心rclcpp软件包功能齐全且功能强大,但我们需要用于机器人应用中常用的传感器和机器人的更多ROS2接口软件包,目前不如ROS1丰富。这种差距带来了一个难题:由于缺乏对硬件的支持,因此不鼓励潜在用户使用ROS2,这减少了供应商为其产品开发和支持新ROS2软件包的动力。
ROS开源社区级的概念主要是ROS资源,其能够通过独立的网络社区分享软件和知识。这些资源包括:
NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统,实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。它集成了可扩展的平台软件、现代化的人工智能堆栈、灵活的微服务和API、ROS包以及特定应用的人工智能工作流程。在本次讲座中,您将学习到使用新升级的NVIDIA Jetson软件堆栈加快开发视觉人工智能和工业机器人应用的技能。
上述过程是一个详细的步骤列表,用于在ROS Noetic环境中设置并运行Tianbot的Tianracer项目。这个过程涉及多个方面,包括更新软件包、安装ROS包、克隆源代码、构建工作空间、配置环境以及启动仿真。以下是对整个过程的详细总结:
重要网址:https://microsoft.github.io/Win-RoS-Landing-Page/
本书最后一章的内容是通过Web网页对机器人进行监测和控制等,使用的是Robot Web Tools。
物流装备行业近些年在国内发展的不错,各种物流技术不断出现,但是底层的技术却实际上被国外牢牢把控,我们只是在应用场景层面玩,并无高利润高价值的空间。
越来越多的ROS内容在云端混合展开,并全面支持ROS2,关于ROS官网有如下建议:
目前已经正式支持ROS1和ROS2:https://microsoft.github.io/Win-RoS-Landing-Page/#
<arg name="initial_pose_x" default="1.0"/> <arg name="initial_pose_y" default="1.0"/>
在我开始探索机器人这个领域时,尤其是做Webots上的机器人仿真时,发现中文互联网对苹果党不是很友好。基本没有什么中文的基于MacOS的Webots + ROS2的安装指南。折腾了好久,总算摸索出了一条路。特此记录,希望能帮助后来者。这是Webots系列的第一篇,后续会有腾讯云服务器上相关的内容。
现在想想当年还是很莽的,总想着一个网页+云服务,把机器人相关不涉及硬件的课程全囊括。
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