《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

导语:

在机器人项目中,调试工具往往比算法本身更耗时间。Foxglove 作为新一代机器人可视化平台,提供了强大的话题订阅、视频显示、3D 展示和日志分析能力。本篇从零开始,手把手带你完成 Foxglove 的环境搭建,包含依赖安装、连接配置以及常见踩坑点。

《机器人实践开发》系列文章索引

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位)》

《机器人实践开发②:Foxglove 嵌入式移植 + CMake 集成》

《机器人实践开发③:Foxglove可视化机器人的眼睛-视频》

《机器人实践开发④:Foxglove可视化机器人的耳朵-声音》

《机器人实践开发⑤:Foxglove可视化机器人的3D显示》

《机器人实践开发⑥:Foxglove可视化机器人传感器数据》

《机器人实践开发⑦:Foxglove可视化机器人的日志显示》

《机器人实践开发⑧:Foxglove可视化机器人的地图显示》

《机器人实践开发⑨:Foxglove可视化机器人的MyBag 数据回放》


foxglove 官网

Foxglove 是一个专为机器人团队打造的平台,用于收集、分析和学习构建、训练、部署和操作可靠机器人所需的大量多模态数据。

foxglove_Home_hero_2024_new

foxglove 安装

在这里插入图片描述

ubuntu运行foxglove_bridge完成

echo "start run foxglove ... ... " killall -9 foxglove_bridge ros2 launch foxglove_bridge foxglove_bridge_launch.xml port:=8765

Ros 运行仿真测试程序

在这里插入图片描述

运行 macOS 上面的Foxglove studio,设置远程连接的地址:

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

控制面板设置-主题是否可见

在这里插入图片描述

web网页端也可以使用

注意:webs 没有 ssl 所以chrome 认为不安全,需要网页加载脚本

选择设置面板

在这里插入图片描述

友情提示🔔

🙏 感谢你的阅读!
如果这篇文章对你有所启发,欢迎关注我 ⭐,欢迎点击 “打赏支持作者” 支持一下我,你的支持是我持续创作的最大动力!
我会持续分享更多关于 智能摄像头 📷、机器人实践、 🤖音视频 RTC 🎧、App 开发 📱、嵌入式开发 🔧 等方向的实战经验,让你更快落地、更少踩坑。
欢迎浏览我其他文章 📚,或许能解决你当前的难题。
如果你正好在做相关项目产品,也欢迎随时私信我,一起技术交流、一起搞事情! 🤝💬📞 联系微信/电话:13826173658

Read more

微信群“智”变:扣子机器人无缝接入实战

微信群“智”变:扣子机器人无缝接入实战

一、引言 在数字化时代,微信群已经成为人们日常沟通、工作协作和社群运营的重要阵地。但随着群成员数量的增加和信息交流的日益频繁,群管理的难度也在不断攀升。想象一下,你运营着一个几百人的技术交流群,每天要回复大量重复的问题,还要时刻关注群内动态,防止广告和不良信息的干扰,这无疑是一项耗时耗力的工作。 这时,扣子(Coze)机器人的出现,为我们解决这些问题提供了新的思路。扣子机器人是一款强大的人工智能工具,它能够理解自然语言,执行各种任务,如自动回复问题、智能提醒、信息整理等 。将扣子机器人无缝接入微信群,就相当于为你的微信群配备了一位不知疲倦、反应迅速的智能助手,能够大大提升群管理的效率和质量,让你的微信群运营更加轻松高效。接下来,本文将详细介绍如何将扣子机器人接入微信群,让我们一起开启微信群智能管理的新篇章。 二、准备工作 2.1 注册与账号准备 要使用扣子机器人,首先需要在扣子平台进行注册。打开扣子平台的官方网站,点击注册按钮,按照提示填写有效的邮箱地址、设置密码,并完成人机验证。注册成功后,系统会发送一封验证邮件到您填写的邮箱,点击邮件中的验证链接,激活账号。 登录扣子

【复现】基于动态反演和扩展状态观测器ESO的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器(包括Simulink和m脚本)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 📋📋📋本文内容如下:🎁🎁🎁  ⛳️赠与读者 👨‍💻做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路,它不足为你揭示全部问题的答案,但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云,也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致,万一它给你带来了一场精神世界的苦雨,那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。      或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎 💥第一部分——内容介绍 基于动态反演和扩展状态观测器(ESO)的无人机鲁棒反馈线性化自适应姿态控制器研究 摘要:本文聚焦于无人机姿态控制领域,提出一种鲁棒的反馈线性化控制器。该控制器旨在实现无人机滚转角、俯仰角和偏航角对给定轨迹的精确跟踪。通过动

FPGA模块如何助力现代工厂实现高速数据采集和实时处理

1. 工业 4.0 背景下的数据挑战 在智能制造的浪潮下,现代工厂正加速从“自动化”向“智能化”迈进。随着传感器部署密度的迅速上升,工厂内部产生的数据量呈几何级增长,涵盖结构化数据(如温度、湿度、压力)与非结构化数据(如图像、视频、音频)等多种类型,对数据采集与处理能力提出了前所未有的挑战: * 实时性要求高:在高速生产线、精密制造与运动控制等场景中,关键数据必须被及时采集与处理,以确保生产过程的高效运行与安全性。这不仅要求系统具备高速采集能力,更要求具备每秒处理百万乃至千万数据点的能力。 * 传输与处理带宽受限:庞大的原始数据若未经处理直接上传至数据中心或云端,将对网络带宽造成巨大负担,且传输延迟难以控制,极易影响系统响应速度和可靠性。 * 多协议兼容的复杂性:现代工厂常用的工业以太网、CAN、Profibus 等通信协议并存,系统需兼容上百种协议并实现无缝对接,大大增加了系统集成的复杂性。 2. FPGA 技术的核心优势 传统处理器架构逐渐难以胜任智能制造的核心需求。FPGA(现场可编程门阵列)凭借其强大的并行处理能力、毫秒级低延迟响应以及灵活可重构的架构,

实测|龙虾机器人(OpenClaw)Windows系统部署全攻略(含避坑指南)

作为一名热衷于折腾新技术的ZEEKLOG博主,最近被一款名为「龙虾机器人」的开源AI工具圈粉了!它还有个更正式的名字——OpenClaw(曾用名Clawdbot、MoltBot),不同于普通的对话式AI,这款工具能真正落地执行任务,比如操作系统命令、管理文件、对接聊天软件、自动化办公,而且支持本地部署,数据隐私性拉满。 不过调研发现,很多小伙伴反馈龙虾机器人在Windows系统上部署容易踩坑,官方文档对Windows的适配细节描述不够细致。今天就结合自己的实测经历,从环境准备、分步部署、初始化配置,到常见问题排查,写一篇保姆级攻略,不管是新手还是有一定技术基础的同学,都能跟着一步步完成部署,少走弯路~ 先简单科普下:龙虾机器人本质是一款开源AI代理框架,核心优势是“能行动、可本地、高灵活”——它不内置大模型,需要对接第三方AI接口(如GPT、Claude、阿里云百炼等),但能将AI的指令转化为实际的系统操作,相当于给AI配了一个“能动手的身体”,这也是它和普通对话大模型的核心区别。另外要注意,它还有一种“生物混合龙虾机器人”的概念,是利用龙虾壳改造的柔性机器人,本文重点分享的是可本