一:ROS2+gazebo+PX4环境搭建:环境搭建到无人机起飞

前言

写博客记录学习的过程。

由于博客是安装完环境后写的,因此实际可能会有一些出入,但是实际上也大差不差的。

环境搭建

前置环境

  • ROS2 humble
  • Gazebo Classic (11)

1.下载 PX4 源码

在你的 Home 目录下,用 Git 克隆 PX4 的代码仓库,并更新所有子模块。

git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive

注意:由于这个源码中包含许多子模块,因此不建议到github主页下载zip再解压,这样做会缺失许多子模块。使用大陆的网络克隆起来会十分慢,因此强烈建议大家使用网络加速!

2.运行自动安装脚本

PX4 提供了自动化脚本,可以帮你安装编译仿真环境所需的所有依赖。

cd PX4-Autopilot bash ./Tools/setup/ubuntu.sh

由于我这里只用到仿真,并没有与阵势的硬件交互,所以我在运行自动安装脚本的时候,选择不安装固件/编译环境,还有一个原因是安装编译环境的时间太长了,大家可以自行选择。

cd PX4-Autopilot bash ./Tools/setup/ubuntu.sh --no-nuttx

3.编译并运行一个事例

PX4-Autopilot目录下

make px4_sitl gazebo-classic_iris

注意:第一次编译会有点慢,这是正常情况,请耐心等待

像这样弹出gazebo,并且gazebo中显示一个黑色的无人机,则成功了!

4.安装并配置 QGC(地面站)

QGroundControl (QGC) 就是你在地面监控和操控飞机的电脑软件 。安装前,需要先给 Ubuntu 系统做一点小配置,确保它能正常和“飞机”通信。

# 将你的用户添加到 dialout 组,以便访问 USB 设备 sudo usermod -aG dialout "$(id -un)" # 移除 ModemManager,它会干扰串口通信 sudo apt-get remove modemmanager -y # 安装 GStreamer 相关库,用于支持视频流 sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-gl -y sudo apt install libfuse2 -y sudo apt install libxcb-xinerama0 libxkbcommon-x11-0 libxcb-cursor-dev -y

https://docs.qgroundcontrol.com/master/zh/qgc-user-guide/getting_started/download_and_install.html中找到linux版本下载并将固件移到主目录下。

# 赋予 AppImage 文件执行权限 chmod +x ./QGroundControl-x86_64.AppImage

5.安装 Micro-XRCE-DDS-Agent(ROS2与PX4通信桥梁)

# 安装依赖 sudo apt install -y ros-humble-ros-base ros-humble-geometry-msgs ros-humble-sensor-msgs # 编译Micro-XRCE-DDS-Agent cd ~ git clone https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS-Agent.git cd Micro-XRCE-DDS-Agent mkdir build && cd build cmake .. make sudo make install sudo ldconfig /usr/local/lib/

注意:在编译Micro-XRCE-DDS-Agent时,对网络的要求很高,使用国内网络的朋友建议开启网络加速,即使开启了网络加速,也需要一定时间,此时需要耐心等待。

6.配置 PX4 的 ROS2 接口

cd ~/PX4-Autopilot # 你的PX4目录 # 安装Python依赖 pip3 install --user -U empy pyros-genmsg setuptools # mkdir -p ros2_ws/src cd ros2_ws/src # 克隆PX4消息包 git clone https://github.com/PX4/px4_msgs.git git clone https://github.com/PX4/px4_ros_com.git # 编译 cd .. colcon build

注意:在安装Python依赖时,可能会出现版本的问题,此时需要调整版本,反正我是用这个:

# 降级到稳定组合 pip3 install --user empy==3.3.4 setuptools==59.8.0

注意:每次创建PX4的工作空间,都要克隆PX4的消息包。

7.启动

# 终端1:启动Micro-XRCE-DDS-Agent(通信桥梁) MicroXRCEAgent udp4 -p 8888 # 终端2:启动Gazebo仿真 cd ~/PX4-Autopilot make px4_sitl gazebo-classic_iris # 或者其他机型:gazebo-classic_iris_depth_camera, gazebo-classic_iris_vision等 # 终端3:启动QGroundControl(可选,用于监控) ./QGroundControl-x86_64.AppImage # 终端4:进入工作空间再启动,无人机起飞! ros2 run px4_ros_com offboard_control

总结

本文章完成了ROS2 + gazebo classic + PX4的仿真环境搭建,对后续无人机仿真的学习打下了坚实的环境基础。

这篇文章是我第一次写的文章,有些不足的地方可及时指出,也请多多包容。

参考资料

PX4飞控官网:https://docs.px4.io/main/zh/

QCG地面站:https://qgroundcontrol.com/

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微搭低代码MBA培训管理系统07——用户登录

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目录 * 前情回顾与本节目标 * 第一步:数据与变量准备 * 1.1 数据源配置 * 1.2 门户页变量设置 * 第二步:门户页初始化与 User 对象构造 * 第三步:门户卡片跳转与拦截 * 总结 前情回顾与本节目标 在上一讲中,我们完成了页面管理与角色权限的分配。至此,系统的“骨架”和“规则”已经搭建完毕。 本节我们将正式打通用户登录与鉴权闭环。为了最大化提升开发效率,我们将直接启用云开发的“手机号验证码登录”功能。当用户通过身份验证进入门户页时,我们再根据其手机号拉取完整的组织架构和权限信息,实现千人千面的工作台入口控制。 本节核心目标: 1. 拥抱云原生认证:基于云开发内置的 $w.auth.currentUser 获取已登录用户的手机号。 2. 构造全局 User 对象:在门户页初始化时,聚合用户的部门、岗位、角色与权限信息。

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一、概述 OpenClaw-Docker-CN-IM(OpenClaw 中国IM平台整合Docker版本)是一款容器化应用,旨在提供集成中国主流IM平台的AI机器人网关解决方案。该镜像预装并配置了飞书、钉钉、QQ机器人、企业微信等插件,支持通过环境变量灵活配置,实现快速部署与数据持久化。 同时集成了OpenCode AI代码助手、Playwright浏览器自动化工具及中文TTS语音合成功能,适用于需要构建多平台IM机器人的开发者与科研用户。 本指南将详细介绍其Docker部署流程,包括环境准备、镜像拉取、容器配置、功能测试及生产环境优化建议,帮助用户快速实现服务部署与应用。 二、项目简介与核心特性 2.1 项目简介 OpenClaw 中国 IM 插件整合版 Docker 镜像,预装并配置了飞书、钉钉、QQ机器人、企业微信等主流中国 IM 平台插件,让您可以快速部署一个支持多个中国 IM 平台的 AI 机器人网关。 官方项目地址: https://github.com/justlovemaki/

FPGA 实现 OV5640 摄像头视频图像显示

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目录 一、工程介绍 二、Verilog 实现 (1)OV5640初始化         (1.1)SCCB控制器         (1.2)ov5640初始化数据表 (2)DVP数据采集 (3)RAM数据缓存 (3)VGA控制器 (4)顶层模块 三、效果演示 一、工程介绍         OV5640摄像头通过DVP接口输出视频图像数据,并通过VGA接口输出给显示器。FPGA需要完成的功能包括:OV5640初始化、DVP接口数据采集、图像数据缓存、VGA数据输出。模块设计也相应按照这四个部分进行划分。         本文为学习笔记,旨在对设计过程做简要记录,存在不足,可供学习参考。 二、Verilog 实现 (1)OV5640初始化         (1.1)SCCB控制器         ov5640摄像头初始化需要向其内部配置寄存器写入数据进行配置,实现对图像数据格式、图像大小、图像反转镜像、