联合标定三维雷达和IMU,第一步要先对齐两种传感信息的时间戳. ros官网提供了message_filters用于对齐多种传感信息的时间戳. http://wiki.ros.org/message_filters#Time_Synchronizer 需要提示一点,对齐时间戳有两种方式,一种是时间戳完全对齐 ExactTime Policy ,另一种是时间戳相近 ApproximateTime Policy ,前者更为严格. 本人选用时间戳相近的对齐方法,代码如下: #include <messa

对于一些只订阅一个话题的简单节点来说,我们使用ros::spin()进入接收循环,每当有订阅的话题发布时,进入回调函数接收和处理消息数据.但是更多的时候,一个节点往往要接收和处理不同来源的数据,并且这些数据的产生频率也各不相同,当我们在一个回调函数里耗费太多时间时,会导致其他回调函数被阻塞,导致数据丢失.这种场合需要给一个节点开辟多个线程,保证数据流的畅通. 为了观察不同话题的消息被阻塞的情况,可以参考以下实验代码 https://github.com/wenglihong/wlh_ros_de

PHP 的redis扩展是阻塞式 IO ,使用订阅/发布模式时,会导致整个进程进入阻塞.因此必须使用Swoole\Redis异步客户端来实现. 实例代码 $server = new swoole_websocket_server("0.0.0.0", 9501); $server->on('workerStart', function ($server, $workerId) { $client = new swoole_redis; $client->on('messag

一,消息的持久化和非持久化 ①DeliveryMode 这是传输模式.ActiveMQ支持两种传输模式:持久传输和非持久传输(persistent and non-persistent delivery),默认情况下使用的是持久传输. 可以通过MessageProducer 类的 setDeliveryMode方法设置传输模式: MessageProducer producer = ...; producer.setDeliveryMode(DeliveryMode.PERSISTENT); 持

激光雷达工作时会先在当前位置发出激光并接收反射光束,解析得到距离信息,而后激光发射器会转过一个角度分辨率对应的角度再次重复这个过程.限于物理及机械方面的限制,激光雷达通常会有一部分“盲区”.使用激光雷达返回的数据通常可以描绘出一幅极坐标图,极点位于雷达扫描中心,0-360°整周圆由扫描区域及盲区组成.在扫描区域中激光雷达在每个角度分辨率对应位置解析出的距离值会被依次连接起来,这样,通过极坐标表示就能非常直观地看到周围物体的轮廓,激光雷达扫描范围示意图可以参见下图. 激光雷达通常有四个性能衡量指标

学会使用日志(log)系统,做ROS大型项目的主治医生 通过显示进程的运行状态是好的习惯,但需要确定这样做不会影响到软件的运行效率和输出的清晰度.ROS 日志 (log) 系统的功能就是让进程生成一些日志消息,显示在屏幕上.发送到特定 topic 或者储存在特定 log 文档中,以方便调试.记录.报警等.下面简单介绍如何生成和查看日志消息. 日志消息 在ROS中,有一个特殊的话题叫作/rosout,它承载着所有节点的所有日志消息./rosout消息的类型是rosgraph_msgs/Log: r

转:http://www.rosclub.cn/post-1030.html 最近实验室老师在做一个多传感器数据采集实验,涉及到了消息同步.所以就学习了ROS官网下的消息同步工具message_filters. http://wiki.ros.org/message_filters 消息同步有两种方式,暂且称之为松同步与紧同步,紧同步是精确的同步,松同步是粗略的同步.我使用的是C++下的松同步我的代码如下:#include <message_filters/subscriber.h> #inc

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部

RBMQ发布和订阅消息 exchange 参考翻译自: RabbitMQ官网 生产者并非将消息直接发送到queue,而是发送到exchange中,具体将消息发送到特定的队列还是多个队列,或者是丢弃,取决于exchange的类型 exchange的类型 direct topic headers fanout bindings(绑定队列) 当生产/消费exchange时,可以绑定队列到exchange中: channel.queueBind(queueName, EXCHANGE_NAME, "&q

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任

在此因为要总结写一个文档,所以查阅资料,将总结的内容记录下来,欢迎大家指正! 文章将介绍使用的基于机器人操作系统(ROS)框架工作的SLAM算法. 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是:HectorSLAM,Gmapping,KartoSLAM,CoreSLAM和LagoSLAM.当然最后还有比较经典的google开源的cartographer,虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它修改为基于ROS的版本的cartographer_ros, ROS(Robot Operating

记录关于我们运行roslaunch openni_launch openni.launch  命令时生成的话题以及这些话题的数据类型便于后期的处理,只有知道它们的数据结构,才能很好的对数据进行处理,我们观察到使用rostopic list的所有话题的列表,当然其中也有一些不经常使用的话题类型,比如下面这些话题是我们经常使用的/camera/depth/image/camera/depth/image_raw/camera/depth/points/camera/ir/image_raw/came

在ROS中点云的数据类型 在ROS中表示点云的数据结构有: sensor_msgs::PointCloud      sensor_msgs::PointCloud2     pcl::PointCloud<T> 关于PCL在ros的数据的结构,具体的介绍可查 看            wiki.ros.org/pcl/Overview 关于sensor_msgs::PointCloud2   和  pcl::PointCloud<T>之间的转换使用pcl::fromROSMsg

* 使用 Java 为 MQ Telemetry Transport 创建订户 * 在此任务中,您将遵循教程来创建订户应用程序.订户将针对主题创建预订并接收该预订的发布. * 提供了一个示例订户应用程序 Subscribe.Subscribe 将创建预订主题 MQTT Examples,并等待获 * 得该预订的发布,等待时间为 30 秒.订户可以创建预订并等待获得发布.它还可以接收发送至先前 * 为同一客户机标识创建的预订的发布. * MqttConnectionOptions.cleanSes

一.kafka 简介 今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础. 如今它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是全部站点在对其站点使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部分.活动数据包含页面訪问量(page view).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容.这样的数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写

使用Python发送.订阅消息 使用插件 paho-mqtt 官方文档:http://shaocheng.li/post/blog/2017-05-23 Paho 是一个开源的 MQTT 客户端项目,提供多种语言的 MQTT 客户端实现,包括 C.C++.C#.Java.Python.JavaScript 等,完全支持 MQTT v3.1 和 v3.1.1 .Paho Python Client 是它的 Python 语言版本,支持 Python 2.7 和 3.x .更多特性可以查看 http

1.msg和srv究竟有什么区别?? msg只是单向的发送和接受. srv包含两个部分:请求和响应. 2.msg和srv简介 msg:msg文件是描述ROS消息字段的简单文本文件.它们用于为不同语言(c++或者python等)的消息生成源代码. srv:srv文件用来描述服务.它由两部分组成:请求(request)和响应(response). msg文件存储在包的msg目录中,而srv文件存储在srv目录中. msg和srv文件的定义格式: msg只是简单的文本文件,每行有一个字段类型和字段名称

1.[连载]<C#通讯(串口和网络)框架的设计与实现> 2.[开源]C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 2.应用SuperIO(SIO)和开源跨平台物联网框架ServerSuperIO(SSIO)构建系统的整体方案 3.C#工业物联网和集成系统解决方案的技术路线(数据源.数据采集.数据上传与接收.ActiveMQ.Mongodb.WebApi.手机App) 5.ServerSuperIO开源地址:https://github.com/wxzz/ServerSup

1. MQ简介: 消息队列(Message Queue,简称MQ),是应用程序与应用程序之间的一种通信方法.应用程序通过发送和检索出入列队的针对应用程序的数据 - 消息来通信,而无需专用连接来链接它们.程序之间通过在消息中发送数据进行通信,而不是通过直接调用彼此来通信,直接调用通常是用于诸如RPC远程过程调用的技术.队列的使用消除了接收和发送应用程序需同时执行的要求. 2. JMS基本概念 JMS(Java Message Service) 即Java消息服务,是由Sun开发的.它提供标准的产生