02 ros發布訂閱原理(如何在c++定義一個學生類以實現平均成績的計算和查詢功能？)

ind(&callback, _1, _2));

ros::spin();

return 0;

}

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從下圖可以看出，雖然該方法允許時間之間存在偏差，但實際上偏差并不大。而且比起上一種方法，這個方法的回調函數的觸發頻率快多了。

關于ApproximateTime，我還有一個不解的地方，這里做一下記錄：

If not all messages have a header field from which the timestamp 買粉絲uld be determined, see below for a workaround.

If some messages are of a type that doesn’t 買粉絲ntain the header field, ApproximateTimeSynchronizer refuses by default adding such messages.

以上這兩句話，似乎自相矛盾。不知道是不是我理解的問題。。。從時間同步的角度看，話題消息內容中應該必須要帶上時間輟信息才能進行同步，但第一句話卻說可以允許一些消息不帶時間輟？

[補充于2021.2.11: 今天在使用ApproximateTime時同步了一個自定義的消息類型，發生了如下圖所示的錯誤。后來查閱資料才發現是沒有加header的原因，即沒有時間輟，程序就無法根據時間進行同步。換句話說，該方法也是必須需要時間輟信息的。加上header后錯誤就沒有了。]

另外需要注意的是，使用message_filters時，需要在CMakeLists.txt和package.xml中添加相關依賴：

# CMakeLists.txt

find_package( catkin REQUIRED COMPONENTS

...

message_filters

)

# package.xml

find_package( catkin REQUIRED COMPONENTS

<build_depend>message_filters</build_depend>

<build_export_depend>message_filters</build_export_depend>

<exec_depend>message_filters</exec_depend>

)

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c++

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激光雷達SLAM算法

機器人研究的問題包含許許多多的領域，我們常見的幾個研究的問題包括：建圖(Mapping)、定位(Localization)和路徑規劃（Path Planning），如果機器人帶有機械臂，那么運動規劃（Motion Planning）也是重要的一個環節，SLAM需要機器人在未知的環境中逐步建立起地圖，然后根據地區確定自身位置，從而進一步定位。

ROS系統通常由大量節點組成，其中任何一個節點均可以通過發布/訂閱的方式與其他節點進行通信。舉例來說，機器人上的一個位置傳感器如雷達單元就可以作為ROS的一個節點，雷達單元可以以信息流的方式發布雷達獲得的信息，發布的信息可以被其他節點如導航單元、路徑規劃單元獲得。

ROS的通信機制：

ROS（機器人操作系統）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我們不會去關注算法背后的數學原理，而是更注重工程實現上的方法，告訴你SLAM算法包是如何工作的，怎樣快速的搭建起SLAM算法。

地圖 ： ROS中的地圖很好理解，就是一張普通的灰度圖像，通常為pgm格式。這張圖像上的黑色像素表示障礙物，白色像素表示可行區域，灰色是未探索的區域

地圖在ROS中是以Topic的形式維護和呈現的，這個Topic名稱就叫做 /map ，由于 /map 中實際上存儲的是一張圖片，為了減少不必要的開銷，這個Topic往往采用鎖存（latched）的方式來發布。地圖如果沒有更新，就維持著上次發布的內容不變，此時如果有新的訂閱者訂閱消息，這時只會收到一個 /map 的消息，也就是上次發布的消息；只有地圖更新了（比如SLAM又建出來新的地圖），這時 /map 才會發布新的內容。 這種方式非常適合變動較慢、相對固定的數據（例如地圖），然后只發布一次，相比于同樣的消息不定的發布，鎖存的方式既可以減少通信中對帶寬的占用，也可以減少消息資源維護的開銷。

Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷達和里程計方案里面比較可靠和成熟的一個算法，它基于粒子濾波，采用RBPF的方法效果穩定，許多基于ROS的機器人都跑的是gmapping_slam。

gmapping的作用是根據激光雷達和里程計（Odometry）的信息，對環境地圖進行構建，并且對自身狀態進行估計。因此它得輸入應當包括激光雷達和里程計的數據，而輸出應當有自身位置和地圖。

論文支撐：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation

6軸 IMU：高頻，聚焦自身運動，不采集外界環境數據

3D LiDAR：低頻，聚焦車體運動，采集外界環境數據

R-LINS使用以上兩種傳感器來估計機器人的運動姿態， 對于任一傳感器而言，單獨的依靠自己的數據是很難實現地圖構建的， 比如純雷達模型使用的傳感器是激光雷達，可以很好的探測到外界的環境信息。但是，同樣的，也會受到這些信息的干擾，再長時間的運算中會產生一定的累計誤差。為了防止這種誤差干擾到后續的地圖構建中，需要使用另一種傳感器來矯正機器人自身的位姿信息， 即IMU傳感器，IMU傳感器由于是自身運動估計的傳感器，所以，采集的都是自身運動的姿態信息。可以很好的矯正激光雷達里程計的位姿信息。所以，通常使用激光雷達和慣導來進行數據融合，實現姿態信息的矯正。

一共分為三大塊：

如何在c++定義一個學生類以實現平均成績的計算和查詢功能？

一．中間件的定義與作用

1.什么是中間件？

圖片摘自買粉絲“筋斗云與自動駕駛”

筆者在交流中發現，不同的人對中間件的理解并不一樣，甚至可以說，到現在，這個概念還是模糊不清的。比如：

（1）有的人認為中間件僅指位于OS內核之上、功能軟件之下的那部分組件，為上層提供進程管理、升級管理等服務；而有的人則認為中間件還應包括功能軟件和應用軟件中間的那部分（參見上圖）。按茅海燕的說法，前者是“通用中間件”，而后者是“專用中間件”。本文中提到的“中間件”，若不做專門說明，便特指“通用中間件”。

（2）有一些人提到的自動駕駛中間件，包括了AUTOSAR（又分為AUTOSAR CP和AUTOSAR AP），還有一些人口中的中間件，特指ROS2、Cyber RT、DDS等。

（3）未動科技VP蕭猛認為，“中間”一詞是相對的，當有多層堆疊的時候，每一層都是其上下兩層的中間層，因此，在用“中間件”這個詞的時候，我們需要特別指明它究竟位于“哪兩層之間”。按蕭猛的說法，當我們稱“ROS/ROS2 為中間件”時，其含義與 “AUTOS

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