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ROS2机器人案例学习linorobot2机器人模型
ROS2之G/F版本支持较多的机器人为turtlebot3和即将发布的turtlebot4： turtlebot4+树莓派4+ros2专属机器人 2022 ros@ros:~ sudo apt install (y or n) ros@ros:~ ---- 如果学习导航包，并且想自己从零起步搞定一款机器人，可以参考： linorobot2，如下引用 ---- 编译完成即可学习机器人模型/SLAM/导航等。 export LINOROBOT2_BASE=2wd ros2 launch linorobot2_description description.launch.py ros2 launch linorobot2 _viz robot_model.launch.py ---- export LINOROBOT2_BASE=mecanum ros2 launch linorobot2_description description.launch.py ros2 launch linorobot2_viz robot_model.launch.py ---- Gazebo： ros2 launch linorobot2_gazebo gazebo.launch.py
1.2K10编辑于 2022-05-10 - 来自专栏石云升
创业使人成长系列 （2）
建议大家多接触一些人。坦诚就好。 这个项目可以说是成功的，项目在运行半年多的时候，公司就开始赚钱了。主要是前期不懂，做运营活动亏了很多，不然还会更早盈利。 公司赚了钱之后，开始给我们几个联合创始人发生活费了，也不多，几千块钱。再后来公司开始扩张业务，成立了更多新的公司。引进了更多合伙人，成立了董事会。 如果要分红，达到什么阶段分，如果有投资人进来，又该如何处理，都要明确。就算后期有变动，也是协商修改，不能大股东一言堂，这样大家才有预期。 2、给股份不能太随便，要落地可执行。 所以给的时候不能太随意， 合伙人的股权，在一年内，由创始股东代持。或者分4年分批兑现，根据合伙人的贡献，逐步兑现。 3、中途退出、溢价回购。 已经发放给合伙人的股份，如果合伙人中途退出，基于“散伙协议”，公司需要回购他全部、或者部分股权。
39210编辑于 2022-08-25 - 来自专栏流式抗体推文
靶向人 CCL2 蛋白！Elabscience PE 标记抗人CCL2 抗体，科研数据更可靠
内容概要Elabscience PE 标记的 PE Anti-Human CCL2 Antibody[2H5]源自亚美尼亚仓鼠，专为流式细胞术（FCM）设计，可特异性识别人类 CCL2 蛋白（又称 MCP 检测原理PE Anti-Human CCL2 抗体 [2H5] 通过特异性结合样本中的 CCL2 蛋白，利用 PE 标记物的荧光特性实现检测。 疾病相关研究：适用于心血管疾病、自身免疫病、肿瘤微环境等领域，分析 CCL2 在疾病发生发展中的作用。药物研发：评估候选药物对 CCL2 表达或活性的影响，筛选抗炎、抗肿瘤等潜在药物。 总结Elabscience PE 标记抗人CCL2 抗体[2H5]凭借高特异性、稳定性能及专业适配性，成为流式细胞术检测 CCL2 的优选工具。 无论是基础科研中的机制探索，还是疾病相关的应用研究，该抗体都能提供精准可靠的实验数据支持。
31810编辑于 2025-11-11 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人笔记-221031
---- (⊙﹏⊙) ---- SMACC2 SMACC2是一个事件驱动的异步行为状态机库，用于用C++编写的实时ROS2(机器人操作系统)应用程序，旨在允许程序员以直观和系统的方式为多组件机器人构建机器人控制应用程序 在ROS 2的背景下，性能信息可以帮助机器人专家设计更高效的机器人系统，并为其机器人应用选择正确的硬件。它还可以帮助理解实现相同功能的不同算法之间的权衡，并帮助他们选择适合其用例的最佳方法。 性能数据也可以用来比较不同版本的ROS 2和确定回归。最后，性能信息可以用来帮助确定未来开发工作的优先级。 机器人硬件和机器人软件的无数组合使得以架构中立、有代表性和可重复的方式评估机器人系统的性能具有挑战性。 该报告试图提供一些指导方针，帮助机器人专家通过遵循定量方法，以一致和可重复的方式对他们的系统进行基准测试。该报告还提供了一套工具和示例，帮助机器人专家收集和报告性能数据。
1.1K10编辑于 2022-11-14 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人笔记2106
ROS虚拟机器人竞赛，优势低成本切入，使用Gazebo！ 关注 vrx-2022 robotx.org image.png rosbag1和rosbag2高效转换库。 ROS2 wiki案例很多情况下会搜索到ROS1案例。 Dashing停止维护，目前Foxy还剩24个月，Galactic已经发布。 image.png ROS2教程多起来了，官网文档仍然是比较好的，维护比较及时。 如果已经有很多ROS1代码，切换ROS2，意味着必须重写很多节点。 rospy2，tf_transformations 改善ROS工作流程的工具，workon_ros RoboCup人形机器人中使用ROS2。 covered are:ROS2 Foxy ROS2 basics Composed node, publish / subscribe, services, actions, parameters,
88500发布于 2021-07-04 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人坐标工具→tf2简介
本教程将了解 tf2 可以做什么。它在使用 turtlesim 的多机器人示例中展示了 tf2 的一些功能。这也介绍了使用 tf2_echo、view_frames 和 rviz。 2. 本教程关于如何将机器人的状态广播到 tf2。 4. 编写一个 tf2 监听器 (Python) (C++)。 本教程关于如何使用 tf2 访问坐标系转换。 5. 本教程介绍了调试 tf2 相关问题的系统方法。 通过 tf2 使用传感器消息 使用带有 tf2_ros::MessageFilter 的标记数据类型。 转换接口 tf2 为外部库提供模板化转换接口，以指定 tf2 特定数据类型和用户定义数据类型之间的转换。 tf2_ros 中的各种模板化函数使用转换接口将 tf 服务器的转换应用于这些自定义数据类型。 转换接口在 tf2/convert.h 中定义。
2.4K10编辑于 2022-06-02 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人笔记2105
关于研究ROS1还是ROS2的讨论延续了好多年，现在有一些答复，参考discourse.ros.org clalancette：ROS 2 is the future, and there will be releases of ROS 2 for the foreseeable future (ROS 2 Foxy is supported until 2023, Galactic will be supported ROS2才是未来！ Integrating ROS2 with Eclipse zenoh VSCode ROS1的功能包可以直接转换到ROS2下使用： an offline rosbag to rosbag2 converter that supports all default messages in ROS1 and ROS2 leo-drive/ros1_bridge ROS2硬件加速工作小组 在开放标准（C++和OpenCL
91050发布于 2021-05-08 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2之机器人辅助医疗 （医护服务机器人）
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。 将ROS2引入医疗物联网系统，实时无死角监控病患状况，服务机器人送药等，将极大减轻人员负担，提高效率，有效隔离等。 ---- 一些新动态汇总： Springer Book on ROS已经更新约稿至第6卷； ROS和ROS2安全工具越来越重视，如wolfSSL等； 传感器由向3D过渡，到3D为主流； ROS2 Foxy 版本，C++ 17，与AI融合，实时性； 云ROS（AWS）； Canonical旨在支持用户转向ROS2，并促进已经在实践中的机器人系统的过渡； 开发人员环境Visual Studio Code提供了几个 还包括ROS2支持； EnrichMe –协助老年人的TIAGo机器人试点； …
94521发布于 2020-02-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
P2P网站(人人贷)散标投资数据和借贷人的信息数据爬取
有一篇有关爬取P2P网站上散标投资数据和借贷人的信息数据的博文，整合前人资料（http://sanwen8.cn/p/156w57U.html），说一下爬取中遇到的问题： （一）首先分析"散标投资"这一个模块 pageIndex=2&_=1474379219318，你会发现数据是Json格式，查看下一页，发现也是如此，不同页面的数据格式是相同的。 pageIndex=2&_=1457395836611,删除&_=1457395836611后的链接依然有效，打开链接发现是json格式的数据，而且数据就是当前页面的数据。 （二）如何获取借贷人信息 a.点击其中一栏即可进入借贷人信息 ? ? 记住Request Headers->Cookie, 后面代码需要用到它 c.爬取借贷人信息的源代码 整理出来的数据可能会有点乱，但总的来说还是不错的。（相信大家还是能清理的） ?
1.9K40发布于 2018-03-14 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （2）用户属性数据：包括地址、性别、年龄、学历、国籍、兴趣爱好、邮箱等标签数据。 （2）转化率统计数据：用户行为存在先后逻辑顺序关系，则可以统计先后步骤的转化率数据，如广告投放的点击率、注册率、认证率、下单率、支付成功率等。 （2）指标的目标和结果数据，即制定的各层级、各部门团队和个人的目标、绩效结果数据，如提成佣金等数据。 参考下图，几大类数据之间的关系如下。 （1）图中最右侧的市场渠道，主要提供用户来源的数据。 （2）用户来到网站或App，会发生一定的行为，留下行为数据。
80910编辑于 2023-05-19 - 来自专栏AI科技评论
2D 数字人，深陷代理「骗」局
2023年年初，她开始接触到数字人直播，经过了解后认为「这是一种降本增效的新直播方式」，于是从一家数字人厂商处拿了代理权。 从挂小风车到挂小黄车，数字人着实是把自己的筷子伸进了别人的锅里。 「因为我们那批数字人厂商当时跟字节达成的约定是，平台全力支持在本地生活中用数字人直播。 2 风口浪尖的代理模式 数字人的技术，着实无罪。 代理的商业模式，无可厚非。 但是在数字人产业生态中，如何去运用代理模式？代理模式可以被运用到什么程度？这却是十分重要且值得商榷的。 不久前，雷峰网在深圳硅基智能的分享会上观察到，主讲人会在整堂课上花 2/3 的时间向参课学员去讲解如何快速打造 IP ，如何让 IP 流量变现，而与数字人相关的内容讲解则只占了极少的时间。 但其实，他们之中很少有人真的懂各厂商数字人技术之间的微妙差距，很少有人真的想知道当下所呈现的数字人产品背后的逻辑，很少有人真的关心数字人技术的应用场景。
1.2K20编辑于 2023-11-10 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
M2DGR：多源多场景 地面机器人SLAM数据集（ICRA 2022 ）
主讲人：M2DGR一作上交硕士殷杰，导师邹丹平教授； ICRA官方分享：https://www.bilibili.com/video/BV1q3411G7iF Paper Literature Review ：暂空缺； Notes 大纲： 1.多源SLAM发展现状 2.主流SLAM数据集回顾 3.M2DGR采集平台与环境 4.实验评估与结果分析 5.数据集使用指南 1 多源SLAM发展现状 主要内容包括：视觉 主讲人认为目前最有前景的是GNSS和SLAM的融合，因为GNSS和SLAM都是非常复杂的算法，并且做这块的并不是很多. 2 主流SLAM数据集回顾 KITTI:年代久远而且传感器较少;视觉SLAM一般不采用该数据集 如果你的算法能够稳定超过上面这些SOTA算法 (比如你的算法比orb-slam3高出2-3米), 恭喜你 , 你也可以发一篇ICRA了 以上是数据集使用的流程.作者会保持对该数据集的更新! Q&A 1.相机和IMU的标定使用calib , 效果好并且标定简单; 2.九轴的IMU比六轴的IMU能采集更加立体的信息. 3.KITTI的数据集IMU数据集可能有问题 , 不建议使用KITTI跑视觉
1.6K50编辑于 2023-04-29 - 来自专栏Android知识点总结
2-AIV--使用ContentProvider查询联系人
零、前言 [1].顾名思义,内容提供者，目的：实现跨进程间数据共享 [2].基于数据库提供数据 [3].如电话簿，短信，歌曲信息都是以数据库存储存储，都可以通过ContentProvider获取 联系人数据库 ? 联系人.png 我们关注的时三张表： 1.raw_contacts 关注一个字段contact_id ? data.png 2.实体类 /** * 作者：张风捷特烈 * 时间：2018/4/14:9:23 * 邮箱：1981462002@qq.com * 说明：联系人实体类 */ public class public String address; /** * 联系人邮箱 */ public String email; /** * 联系人电话 // 如果该联系人存在 if (cursorCantacts.getCount() > 0) { // 移动到第一条数据 cursorCantacts.moveToFirst
94910发布于 2018-09-26 - 来自专栏云头条
劫持“百度App用户”：2 人被判
被告单位：成都给速科技有限公司 被告人：余某1，男，1988年出生，初中文化 被告人：余某2，男，1992年出生，初中文化 2014年11月，余某1、余某2出资成立成都给速科技有限公司，余某1系法定代表人 在此过程中，余某1负责技术，余某2负责营销和推广。成都给速科技有限公司为成都玛利亚妇女儿童医院、洛阳第三人民医院、南昌博爱医院等多家单位提供百度劫持业务。 公诉机关认为，被告单位成都给速科技有限公司及其直接负责的主管人员余某1、余某2违反国家规定，利用劫持代码，对计算机信息系统中存储、处理的数据进行修改、增删，后果严重，其行为应当以破坏计算机信息系统罪追究其刑事责任 7、余某2的供述及辩解： 余某2称，他和余某1在2014年下半年注册成立了成都给速科技有限公司，法定代表人是余某1，余某2是股东，每人占股50%。 （2）载明“给速回头客”/后台管理/后台主页/网站公告。 （3）载明“给速回头客”/后台管理/数据分析。 （4）PC回头客管理/企业管理。
81560编辑于 2022-05-05 - 来自专栏python数据分析实践
数据规整（2）
1 分层索引（见上一篇文章） 2 联合与合并 （1）数据库风格的联合 数据集的联合将通过一个或多个键进行联合，这些操作与数据库类似。pandas通过merge函数进行联合。 例如下面语句： pd.merge(df1, df2, left_on = 'key', right_index = True, how = 'outer') 表示数据合并是依据df1的key列和df2 如果数据是多层索引，例如df1的索引列是key1和key2，则语句应该变为： pd.merge(df1, df2, left_on = ['key1', 'key2'], right_index = True, how = 'outer') （3）联合重叠数据 另外的一个数据联合场景，既不是合并操作，也不是连接操作。 本章的数据规整到此结束，目前已经了解了pandas的基础知识，包括数据导入、清洗和重新规整。
1.3K10编辑于 2023-02-23 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS2机器人坐标工具→tf2静态广播←Python
目标：学习如何使用 tf2 广播静态坐标系。 发布静态变换对于定义机器人底座与其传感器或非移动部件之间的关系很有用。 例如，最容易推断激光扫描仪中心框架中的激光扫描测量值。 在第一部分中，将编写代码以将静态转换发布到 tf2。 在第二部分中，将解释如何使用 tf2_ros 中的命令行 static_transform_publisher 可执行工具。 在接下来的两个教程中，将编写代码来重现 tf2 教程简介中的演示。 之后，以下教程将重点介绍使用更高级的 tf2 功能扩展演示。 Usage: \n' '$ ros2 run learning_tf2_py static_turtle_tf2_broadcaster' ros2 run tf2_ros static_transform_publisher --x x --y y --z z --qx qx --qy qy --qz qz --qw qw --frame-id
1.4K50编辑于 2022-06-02 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
45110发布于 2018-08-13 - 来自专栏SAP S4HANA研习（2025年度）
SAP QM 事务代码QPV2不能同时被2个人执行？
SAP QM 事务代码QPV2不能同时被2个人执行？SAP QM模块里的事务代码QPV2很有些个性。它不是配置数据，却跟配置数据类似，执行这个事务代码的时候竟然有排他性。这是笔者今天发现的现象。 执行事务代码QPV2试图维护某个sample drawing procedure，弹出如下的报错信息：the data is locked by user MA### and can be displayed 事务代码QPV2的执行竟然有排他性，很是让人惊诧莫名啊！2025-4-29 写于杭州市西湖区。
25800编辑于 2025-05-01 - 来自专栏javascript趣味编程
数字人轻松学习Blender系列之八：建模-2
2、按E 挤压 再按Y约束轴向，移动一段距离，按鼠标左键确定。 挤压线成面： 1、切换边模式，选择这个新形成的一个的线段。 2、按E 再按Z ，移动一段距离，新生成的边被拉成了面。 2、选择区块，这些面沿着平均法线方向挤出。挤出的各个边相互平行。 3、选择“”各块“”方式挤压，每个面将沿着各自法线方向挤出，但挤出的面并没有分开。 2、按7 转换顶视图，按TAB键进入编辑模式，选择一条边。 3、按住CTRL，并用鼠标左键点击，挤压复制出一个平面。 4、连续点击，复制出一系列面。 2、挤压命令在工具栏的位置： 二、生成厚度 把一个由面构成的模型生成有厚度的模型。 做这件事情方法很多啊！ 2、现在这个立方体就不是封闭的体了，各面向外的方向，是法线方向，里面与法线相反。一般渲染器只渲染法线方向的面，里边是不会渲染（除非强制渲染里外两面）。
2.1K10发布于 2021-10-08 - 来自专栏AI技术体系搭建过程
数字人关键技术2：TTS文本转语音
使用场景在数字人领域，TTS（文本转语音）是数字人与用户实现自然、流畅语音交流的核心能力。TTS技术赋能数字人具备“发声”能力，实现文字到语音的无缝转化。使用场景主要包括：1. 2. 个性化声音塑造 借助TTS，数字人可以拥有不同的声音风格、语调和情感表达，满足品牌调性或用户偏好，增强数字人的形象辨识度和感染力。3. 2常见的开源TTS实现1. Mozilla TTS 基于深度学习的端到端语音合成系统，支持多种语言和声音定制，社区活跃且文档完善。2. Tacotron 2 Google提出的经典TTS架构，结合神经网络预测声谱图与WaveNet声码器，生成自然语音。3. 2. 阿里云语音合成 声音风格多样，灵活调节语速、语调，支持多语言。3. 腾讯云语音合成 稳定性强，适合在线服务和移动端，免费额度充足。4.
1.6K21编辑于 2025-09-15
腾讯云开发者
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