ros2的dds是怎么实现的

浅学 ros 二多天，诸位献丑了。首先启动三 d 建模仿真，这是我粗略建模的，房间 有点卡，不过不影响 接下来启动导航节点 好了，启动成功， 不过由于没给初始位置，所以代价地图等都没完全加。 最后发布初始位置和目标坐标， 初始未知，发布成功。代价地图出现了，开始发布目的地坐标 发布成功。开始导航。 跟着鱼香 ros 的教程学的教程，直接百度鱼香 ros 就能找到。 速度有点慢，不过我不想改， 因为速度太快，定位容易漂移。瞧见红蓝线焦点有两个坐标轴跑来跑去吗？ 那就是定位在漂移。原因有很多，可能是雷达数据有噪声，也有可能是里程记有噪声，也有可能是陀螺仪有噪声或者其他原因。反正跑到越慢，单位地点数据就越多，漂移幅度就越小。 好了，已经到达目的地，导航成功。

全新一代 road 二机器人来了！松甲面相教育场景打造的开源 road 二机器人，搭载了树莓派五、 stm 三二控制版、激光雷达、 ai 大 模型、语音交互模块等，无论你是学生，即刻还是工程师，总能找到适合自己的编程方式。 小贾小贾，抓取橙色的圆柱体，然后放置到蓝色的框中。好的，我将按照指令执行，实现机器人 ai 大 模型语音交互、场景理解和运动控制、手机控制、 手柄操控部署。 ai 大 模型通过无人驾驶场景将 rosa 功能项目化、场景化，助您轻松玩转 ai 无人驾驶项目。 小贾小贾，在的拾取垃圾木块，然后把它放到垃圾回收站，然后去超市看看有哪些水果，接着去花园看看猫咪在不在。最后去快递站帮我把红色包裹放回到家里， 垃圾木块已成功夹起，现在出发去垃圾回收站， 安全抵达垃圾回收站，马上放下垃圾木块，垃圾木块已归位，现在去超市看看有什么水果。 超市水果清单，苹果，梨，橙子还有桃子。接下来去花园找猫咪， 到花园了，赶紧看看猫咪在不在，猫咪在花园里乖乖等我呢。现在出发去快递站取红色包裹， 到快递站了，马上找红色包裹，红色包裹已到手，现在回家放好它， 安全到家。马上放下红色包裹，红色包裹已放好，所有任务圆满完成，可以休息啦！ c 二融合了多模态 ai 大 模型，深度理解周围环境、物体和事件的一异信息。 小贾小贾，在的，去篮球场里看看谁在打篮球。去水下科研中心跟研究人员见面问好，到动物园看看有什么动物，最后回到出发区。好的，我将按照指令执行。 小科比正准备投篮呢，二十四号球衣闪闪发亮，旁边还放着篮球，看来要来一场精彩对决了。 好的，我这就过去打招呼，顺便看看他们需要什么帮助，确保一切顺利进行。 围栏里有狮子、长颈鹿和老虎，外面还有羚羊，旁边站着一个管理员，场景生动有趣呢！ 聚深智能应用视觉追踪小贾，小贾在的追踪前面的老虎。好的，我将按照指令执行。 激光雷达，见图导航 c 二通过激光雷达三百六十度探测周围环境，可以获取高精度地图。 s r a m 多点导航，实现厘米级定位导航， 对于自由设置的障碍物可以重新规划路线。导航。搬运分拣，根据用户不同的指令将物品搬运至指定区域。 逆运动学视觉交互 c 二部署了一台性能卓越的三 d 视觉机械臂，不仅可以识别出物品的颜色，还能通过深度相机的三 d 点云图像获取目标。异于机身内置的高阶逆运动学算法。 在三维空间内，它可以精准抓取目标物品，让机械臂手眼合一的全感知能力上升到全新高度。精准识别人体骨骼姿态，支持复杂动作分析和运动捕捉。 k c f 追踪人脸识别，实时追踪手指运动路径， 能够精准识别视野内不同的手势，并执行不同的反馈动作。视觉追踪，自主巡线，自动搬运， 提供近三百节交互式学习课程，丰富的二次开发案例，开放底层源码，帮助您快速玩转 road 二机器人。

三步，实现机械臂下棋。普通棋盘和棋子，一个 usb 摄像头，自制的六种机械臂。第一步，相机识别棋盘，把真实棋盘格对应到电脑里。第二步，让机械臂知道格子在哪，规划仿真就能精准放置棋子。 第三步，设定游戏规则，比如说简单的五子棋对应 游戏，自动判输赢。 想要更安全，可以加个三 d 传感器，机械臂还能自动避障。老样子，代码已同步，更 half。

朋友们好，欢迎大家和我一起来学习机器人应用开发系列。第一部分，机器人编程入门 来看章节目录，第一章呢讲机器人编程基础，第二章讲 r o s r 安装，第三章我们写一个 hello world， 就是 机器人的程序啊。好，来看第一章机器人编程基础。 首先介绍什么是 l s r 啊？ l s r 呢，是下一代机器人中间件框架，它是中间件啊，就是它要衔接操作系统，然后上面呢需要衔接应用的啊，它是这么一个地位啊， 它呢是建立在 dds 就是 数据分布式服务的这个基础上，它呢支持实时系统和嵌入式设备啊，这个很好理解，因为我们这门课也是基于这个飞腾派这开发版的，这肯定是嵌入式啊，实时系统呢，就是看你是什么需求了 啊，钩都可以做成实时的啊，而且具备生产级的可能性和性能，就说我即使量产做成产品也是没问题的， 那它支持多机器人系统，就是你多个实体同时工作也没问题啊。 然后第五就是跨平台，这个呢就说我在 windows 下可以使用 r i s， 二，在 linux， 苹果 r t i s 都可以用啊，那我们这门课呢，是以优邦兔就是 linux 系统为例啊，来讲的。 好，来看什么是节点？ r s r 节点呢，是 r s r 系统中的基本组成部分，它负责执行特定的任务啊，相当于就是个执行的这么一个环节。 那节点呢，它也是通过这个 r s r 提供的这个通信机制和其他节点通信，好实现协助啊，实现一个复杂的机器人的行为和功能。 机器人呢，我们一般拿到一功能以后，我们给它划分成不同的节点，这样的话呢，既是用了模块化，就是用系统设计方法也用了，可也增增强了可重用性和可扩展性啊。 这是我们举了个势例啊，就是 r o s 通信，它是负责提供，比如说有的时候是定位节点，什么导航节点啊？底盘控制节点，比如你是，如果你是个 机器人，可能是个需要底盘是个车呢，对吧？有激光雷达接点，摄像头接点，都是一个一个的接点，那通过我们这个通信的这个层面实现他们之间的互联， 已实现一完整的一个机器人的功能啊，比如说我们这个，呃，机器人的这个路由，路由规划，路径规划啊，可能就是需要定位、导航、底盘控制都需要啊。好，我们举个例子， 比如说我们用 l s 二开发的一个机器人无人自动驾驶小车， 就像这个图，当然这个图是个示意图啊，真实的可能不是这样啊，没那么好看。它呢就可以分成几个节点，模块化一下，比如说控制车轮啊，前进或者转向的这个节点。然后呢，控制雷达测距和定位的， 还有呢控制传感器的，获取一些外部的数据啊， 那我们再来看什么是包啊？包呢是一个逻辑上独立的代码单元， 它可以理解为是一个容器，它包含了一组相关的节点、服务、消息类型、配置文件。就说一个包相当于它包含了这所有的内容，一个工程所有的内容啊， 每个包呢都可以独立地进行版本控制、编印和分发。基本上包呢就是 l s r 代码组织的基本单位，就是我们创建一个项目上，就是创建一个包，把这个代码呢和资源放同一个包里边，这样便于管理啊。 第三个什么是工作空间？工作空间的 r s r 呢，分为几个子空间啊？第一个呢是 s r c， 这个用来存储代码或者说脚本的空间啊。 第二个呢是 build 空间，它用于产生一些编辑过程中的一些缓存呢，或者中间文件呢这一类的。 第三个是 install， 就是 安装空间，它呢就是产生最终的这个可执行文件和脚本的。第四个呢是 log， 就是 日记空间，它可能会产生这个警告啊，报错呀，这日记信息啊。 下面这个图呢，就展现了这个工作空间包含的内容，我们创建工作空间实际上就是包含了这几个子空间的内容啊，刚才提到这四个子空间，同时呢每个子空间呢又包括包 不同的包，每个包呢都有自己的节点，就这么一个关系啊。 最后来看构建工具 cocon， 构建工具呢，就是构建整个机器人工程的这么一个工具啊，可以在工作空间里翻译这个 r s r 的 代码的工程， 这个呢用之前可以安装。当然这个飞腾派它已经把整个的这个 os 二以及工具链全都已经装好了，我们可以直接，而且我呢已经把这个 uuboomtwo 这个镜像全都已经做好了 啊，我可以直接放在网上去，大家可以直接下载用啊，就不用再安装了。如果说你们的环境没有安装的话，那么需要使用这个命令来安装一下啊， 好，同学们，这节课讲了机器人编程基础，讲的内容比较多啊，大家重点掌握这个，这个三个概念，一个是工作空间， 就告诉大家这个 workspace 里边都包含什么内容啊？然后它和包和节点之间是什么关系， 大家要知道。然后包是什么概念，大家要理解。 好，下一课呢，我们来讲 l s r 安装，就上到这儿，谢谢大家。

在过去的一段时间里，我系统性的深入机器人技术领域，围绕机器人系统架构、 autos 二核心框架、运动规划与控制、硬件集成等关键模块，完成了从理论到实践的全链路学习与探索， 并成功输出了多个可附用的代码仓库、艺术文档。以机器人系统框架的深入理解，我的学习始于对机器人整体架构的构建认知。我了解到一个完整的机器人系统 通常可以划分为四个核心层次，硬件执行层，作为机器人的肢体，负责最终执行动作，如电机、舵机等。 驱动层，充当硬件与上层软件的翻译官，负责控制具体硬件设备。硬件感知层，作为机器人的感官，通过传感器，如摄像头、激光雷达还没有感知外部环境。逻辑层， 机器人的大脑处理感知信息，进行决策规划并输出控制指令。这一宏观认识为我后续的学习砥定了坚实的理论基础， 让我在接触具体技术时能清晰地定位其在整体系统中的角色。以价值二 auto s 二核心机制的深度剖析与实践在 auto s 二方面，我不仅完成了基础环境配置， 更对其底层架构与核心机制进行了深入研究。架构与核心概念，我理解了 auto s 二基于 dds 数据分发 服务中间件来实现分布式通信，这为其带来了更好的实时性、可信和跨平台能力。我熟练运用了 node 节点、 topic 话题、 service 服务这些基础通信元素。高级机制、源码级分析 为了更深入地掌握 auto s 二，我重点剖析了若干高级机制的底层实现 action， 理解了其作为常识运行任务管理框架如何通过目标、反馈结果三种消息类型结合服务与话题的混合模式， 实现待状态监控的异步调用。 life cycle 研究了为配置非活跃、活跃、终结等状态切换的逻辑语意， 保证了系统启动与关闭的有序性。 executive 通过阅读源码，分析了单线城、多县城等不同执行器模型的工作机制及其对回调函数调度性能的影响。 component composition 掌握了将节点封装为可动态加载卸载的组建技术，理解了通过 composition 实现单一进程内多组建共存以降低系统开销、提升通信效率的原理。三、从模型到算法， 机器人导航为机械臂运动规划在机器人上层应用框架的学习中，我取得了扎实的进展。机器人建模，我使用二图模型格式及其红语言载客， 成功创建了机器人的三维模型，描述了其连杆、关节等物理结构，为仿真和控制提供了基础。 导航与 slam 或系统学习了 navigation 二导航框架，在理解其局部规划器、局部规划器、控制器恢复行为等模块化架构的基础上，或成功实现了使用 slam 工具箱进行室内环境的实时建图 配置，并运行了完整的自主导航功能，让机器人能够从一点安全移动至另一点。更为重要的是握基于插件机制，自主开发了简单的局域 规划与局部轨迹规划插件，并将其成功集成到 navigation 二中，验证了框架的可扩展性，即卸臂控制。通过 music 二框架， 我操控一个六自由度机械臂模型实现了以下功能，利用 music 的 规划组进行运动规划，通过编辑 python os 二代码， 实现了对机械臂的多点轨迹控制，完成了从 a 点到 b 点再到 c 点的连续平滑运动。四、软硬件一体化打通 ro s r control 控制链路为了将软件算法与物理世界连接，我深入研究了 ro s r control 框架。 我选用 dynacixl 三三零 m 二八八 t 智能舵机作为执行器，完整地实现了 ros 二 control 的 集成流程。 硬件接口编辑了与 dynacix 或舵机通信的底层驱动接口，负责读取关节状态、位置、速度和发送控制指令。 ros 二 control 集成按照框架规范，实现了 hardware interface， 将真实的舵机抽象为 ro s 二 control 系统可识别的标准化控制资源，如位置、速度接口控制器插件配置，并加载了 joint state controller 和 position controllers joint trajectory controller 等标准控制器， 接收来自 movit 等上层应用发来的轨迹命令，并通过硬件接口下发给舵机。这一过程成功打通了从 r o s 二应用层 r o s 二 control 控制框架、硬件驱动接口物理舵机的完整控制闭环， 实现了对机器人的精准软件控制。五、学习成果与未来展望在整个学习过程中，我保持了良好的文档记录习惯，累计输出了十七篇详细的学习文档， 并建立了四个 g i t 代码仓库用于规划和分享实践代码， robot r navigation 导航。二、学习与自定义插件实现 robot r movit 六轴机械臂模型与 movit 控制代码 robot r r s r control auto s 二 control 硬件接口 automixo 多机集成 learning ras r a p i auto s 二底层核心 a p i 级机制学习笔记与代码下一步，我的核心目标是整合所有易学知识，着手打造一台智能小车实体，我将亲自负责 硬件完成小车的机械结构，如激光雷达摄像头集成驱动 为电机传感器编写 auto s。 二驱动节点感知，集成 slam 与感知算法，让小车能够理解周围环境逻辑，基于 navigation 二等框架，为小车赋予自主导航预测能力。 这个项目将是对我当前所学的一次全面检验与升华，只在实现从硬件驱动感知到逻辑的全流程自主研发，最终构建一个完全由 r o s 二驱动的智能移动机器人平台。

贝赛克艾克四一人形机器人 rose two 几群协调控制，轻松完成多机编队。支持 mvoilt 逆运动学，确保肢体末端轨迹精准，响应迅捷，可做强化学习。同时支持模仿学习 act 算法模型 人体骨骼点检测，支持实时骨骼关键点抓取，实现精准的姿态跟随，与镜像动作同步。头部二自由度人脸跟踪，自定义动作录入，开始录制，比个爱心动作好啊，我比一个不好了吗？要不要再加个卑微？ 支持手动视角录入，实现复杂动作的一键存储与循环调用。停止录制，给我比个爱心，给你一个超小的爱心了，要接住哦！ 自研专业上位机，调试更高效，新人上手友好，通过模块化设计与一键部署，极度降低小白上手门槛，让用户开箱即可快速跑通。 demo 开源，源码包含算法与上位机，确保用户能复现官方功能。