ROS语音控制机器人教程

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机器人操作系统ROS培训教程

机器人操作系统ROS培训教程机器人操作系统ROS（Robot Operating System）是一个灵活、可跨平台、可重用的开源机器人操作系统。

通过使用ROS，机器人开发人员可以更加方便地开发、测试和部署各种类型的机器人系统。

下面是一个关于ROS培训教程的详细介绍。

1.ROS的基本概念- 节点（Nodes）：节点是ROS中的基本组成单元，每个节点执行一个特定的任务，例如控制机器人的运动或处理感知数据。

- 话题（Topics）：节点通过发布或订阅话题来进行通信，发布者将消息发送到话题，订阅者从话题接收消息。

- 服务（Services）：节点可以提供或调用服务，提供者接收请求并返回响应。

- 动作（Actions）：动作是一种更复杂的行为，它可以被取消或者生成一系列的反馈。

2.安装和配置ROS- 在Ubuntu操作系统上安装ROS-设置ROS工作环境-创建和管理ROS工作空间3.ROS常用工具和命令- roscore：启动ROS的核心功能- rosrun：运行ROS节点- rostopic：查看和调试话题- rosservice：查看和调试服务- rosbag：记录和回放ROS消息4.编写ROS节点- 使用ROS的Python或C++ API编写节点-发布和订阅话题-提供和调用服务-执行动作5.使用ROS操作机器人-控制机器人的运动-处理和分析感知数据-与外部设备和系统进行通信-进行导航和路径规划6.使用ROS工具分析和调试- 使用rviz可视化机器人和环境- 使用rqt图形界面工具- 使用roslaunch启动复杂的机器人系统- 使用rosparam管理参数7.ROS的进阶主题-ROS消息和消息类型-ROS插件和插件管理-ROS包的创建和发布-ROS的分布式计算和通信机制8.ROS应用案例-使用ROS进行机器人仿真-使用ROS进行机器人导航和路径规划-使用ROS进行机器人操作和控制- 使用ROS进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）建图总结：ROS培训教程提供了全面的指南，帮助机器人开发人员快速入门并掌握ROS的常用工具和概念。

ROS控制Turtlebot3移动机器人的基础教程

让环境生效：
source ~/.bashrc
到此这篇关于ROS控制Turtlebot3移动机器人的文章就介绍到这了,更多相关ROS控制Turtlebot3移动机器人内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！
这篇文章主要给大家介绍了关于ros控制turtlebot3移动机器人的相关资料文中通过示例代码介绍的非常详细对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
ROS控制 Turtlebot3移动机器人的基础教程
中文教程
官方教程
注意
需要注意的是ROS需要IP地址在turtlebot和远程PC之间进行通信修改.bashrc
nano ~/.bashrc
Pቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ端配置
export ROS_MASTER_URI=http://PC端IP:11311 export ROS_HOSTNAME=PC端IP
Turtlebot端配置
export ROS_MASTER_URI=http://PC端IP:11311 export ROS_HOSTNAME=Turtlebot端IP

机器人操作系统ROS的使用方法及特点

机器人操作系统ROS的使用方法及特点机器人操作系统（Robot Operating System，简称ROS）是一个开源的、灵活的机器人软件平台，被广泛应用于机器人研究和开发领域。

ROS不仅提供了一系列工具和库，还为研究者和开发者提供了丰富的资源和社区支持。

本文将介绍ROS的使用方法和其独特的特点。

一、ROS的使用方法1. 安装ROS：首先，要使用ROS，需要在计算机上安装ROS软件包。

ROS目前支持多个操作系统，包括Ubuntu、Fedora和Mac OS。

安装ROS后，可以通过命令行或图形界面来管理和使用ROS。

2. 创建和管理工作空间：ROS使用工作空间（workspace）来组织和管理项目。

创建一个新的工作空间后，可以在其中添加和管理各个功能包（package），每个功能包都包含了特定的代码和文件。

通过合理地组织工作空间和功能包，可以更方便地进行开发和调试。

3. 使用ROS命令行工具：ROS提供了一系列命令行工具，用于快速实现各种功能。

例如，可以使用roscd命令定位到某个功能包的目录下，使用roscore命令启动ROS的核心功能，使用rosrun命令运行节点（node）等。

熟悉并灵活运用这些命令行工具，可以大大提高工作效率。

4. 编写ROS程序：ROS支持多种编程语言，包括C++、Python和Lisp等。

可以根据自己的需求选择合适的编程语言，并通过ROS提供的API进行开发。

编写ROS程序时，可以利用ROS的通信机制实现不同节点之间的数据交流和协作，从而构建复杂的机器人应用。

5. 使用ROS的传感器和执行器接口：ROS提供了丰富的传感器和执行器接口，方便开发者与机器人的硬件进行通信。

例如，可以使用ROS提供的ROS driver来访问和控制摄像头、激光雷达等传感器；使用ROS的控制器接口来操作机械臂、轮式驱动等执行器。

这些接口可以大大简化硬件驱动的开发工作。

6. 利用ROS社区资源：ROS拥有庞大的用户社区，研究者和开发者可以在社区中获取各种资源和支持。

rosbridge使用案例心得

rosbridge使用案例心得rosbridge是一个允许ROS和其他语言、平台之间进行通信的工具，它提供了一个WebSocket服务器，可以通过JSON格式的消息进行通信。

下面是我使用rosbridge的一些案例心得：1. 控制机器人移动：通过rosbridge，我可以向机器人发送控制指令，比如让机器人向前移动一段距离或者转动一定角度。

这样，我可以通过编写程序来实现自动化控制，而不是手动操作。

2. 获取机器人传感器数据：通过rosbridge，我可以订阅机器人的传感器数据，比如摄像头的图像、激光雷达的距离数据等。

这样，我可以实时获取机器人周围环境的信息，用于后续的处理和决策。

3. 远程监控机器人：通过rosbridge，我可以将机器人的传感器数据发送到远程服务器，然后通过Web界面进行监控。

这样，我可以在任何地方通过网络监控机器人的状态，而不需要直接接触机器人。

4. 与其他平台的集成：通过rosbridge，我可以将ROS系统与其他平台进行集成，比如将机器人的数据发送到物联网平台，实现与其他设备的联动。

这样，我可以将机器人作为物联网系统的一部分，与其他设备进行交互。

5. 多机器人协同控制：通过rosbridge，我可以实现多个机器人之间的协同控制。

比如，我可以通过rosbridge将多个机器人连接在一起，然后通过发送指令来实现它们之间的协同移动。

6. 语音控制机器人：通过rosbridge，我可以将语音识别系统与机器人进行连接，实现通过语音指令控制机器人的功能。

这样，我可以通过语音与机器人进行交互，实现更加智能化的操作。

7. 数据记录与回放：通过rosbridge，我可以将机器人的传感器数据记录下来，然后进行回放。

这样，我可以重现机器人在某个时间点的行为，用于故障分析和调试。

8. 在Web界面中可视化机器人：通过rosbridge，我可以将机器人的状态和传感器数据以图形化的方式展示在Web界面上。

一步一步制作自己的ROS仿真机器人-键盘+手柄+App控制

⼀步⼀步制作⾃⼰的ROS仿真机器⼈-键盘+⼿柄+App控制第⼀步：create ROS package>mkdir-p ~/catkin_ws/src>cd ~/catkin_ws/src>catkin_init_workspace>cd ..>catkin_make>source devel/setup.bash>catkin_create_pkg ros_robotichou@houROS:~/catkin_ws/src $ catkin_create_pkg ros_roboticCreated file ros_robotic/CMakeLists.txtCreated file ros_robotic/package.xmlSuccessfully created files in /home/hou/catkin_ws/src/ros_robotic. Please adjust the values in package.xml.第⼆步：创建差速轮URDFURDF is an XML format specifically defined to represent robot models down to theircomponent level. These URDF files can become long and cumbersome on complexrobot systems. Xacro (XML Macros) is an XML macro language created to makethese robot description files easier to read and maintain. Xacro helps you reducethe duplication of information within the file.我们将“增量式“的来建⽴我们的机器⼈，并在RVIZ⾥⾯进⾏显⽰。

机器人操作系统ROS的初步使用方法

机器人操作系统ROS的初步使用方法机器人操作系统（Robot Operating System，ROS）是一个用于编写机器人软件的开源框架。

它提供了一系列工具、库和约定，使开发者能够更轻松、更高效地构建机器人应用程序。

本文将介绍ROS的初步使用方法，帮助读者快速上手。

一、ROS的安装与配置1. 下载安装：ROS支持多个操作系统，包括Ubuntu、Mac OS和Windows。

在安装ROS之前，确保你的操作系统符合ROS的要求。

然后，根据官方文档下载并安装ROS的适用版本。

2. 配置工作空间：ROS的开发过程中，采用工作空间（workspace）的概念。

你需要创建一个工作空间来存放你的ROS包。

首先，创建一个文件夹作为你的工作空间，然后使用以下命令初始化工作空间：```$ mkdir -p ~/catkin_ws/src$ cd ~/catkin_ws/$ catkin_make$ source devel/setup.bash```二、创建ROS包和节点1. 创建ROS包：包是ROS系统的基本组织单位。

使用以下命令在工作空间内创建一个ROS包：```$ cd ~/catkin_ws/src$ catkin_create_pkg my_package rospy std_msgs```2. 创建ROS节点：节点是ROS的基本通信单元。

使用以下命令创建一个ROS节点：```$ cd ~/catkin_ws/src/my_package$ mkdir scripts$ cd scripts$ touch my_node.py$ chmod +x my_node.py```然后，在my_node.py中编写你的节点逻辑。

三、ROS的核心概念1. 发布与订阅（Publish/Subscribe）：ROS使用发布与订阅模型进行通信。

一个节点可以发布消息，其他节点可以订阅这些消息。

这种松耦合的通信方式使得节点之间的通信更加灵活。

机器人操作系统ROS的入门教程与开发实践

机器人操作系统ROS的入门教程与开发实践机器人操作系统(ROS)是一个开源的机器人软件平台，旨在为机器人开发提供通用的软件框架，以提高开发效率和可复用性。

本文将介绍ROS的入门教程，并提供一些开发实践的示例。

一、什么是ROSROS是机器人操作系统的缩写，它并不是一个操作系统，而是一个软件平台，用于开发和管理机器人软件。

ROS提供了一系列的库、工具和约定，使得开发者能够更加方便地编写机器人控制软件。

ROS具有以下特点：1. 基于发布-订阅模型：ROS使用消息传递机制来实现不同节点之间的通信。

一个节点可以发布消息到一个主题，而其他节点可以订阅这个主题来获取消息。

2. 多语言支持：ROS支持多种编程语言，包括C++、Python等，使得开发者能够使用自己熟悉的语言进行开发。

3. 软件包管理：ROS使用软件包来组织和管理代码。

开发者可以轻松地安装、发布和共享自己的软件包。

4. 调试和可视化工具：ROS提供了一些调试和可视化工具，用于监视和分析机器人的运行状态。

二、安装与配置ROS在开始使用ROS之前，您需要先安装ROS并进行基本的配置。

以下是安装和配置ROS的基本步骤：1. 安装ROS发行版：根据您的操作系统版本，选择并安装适当的ROS发行版。

目前ROS最新的发行版是ROS Melodic，在Ubuntu 18.04 LTS上受到广泛支持。

2. 初始化ROS工作空间：在安装完ROS后，您需要创建一个工作空间来存放您自己的ROS软件包。

首先，创建一个目录用于存放工作空间，并初始化工作空间：```$ mkdir -p ~/catkin_ws/src$ cd ~/catkin_ws/$ catkin_make$ source devel/setup.bash```3. 设置环境变量：为了能够在终端中访问ROS命令，您需要将ROS的环境变量添加到.bashrc文件中：```$ echo "source /opt/ros/melodic/setup.bash" >> ~/.bashrc$ source ~/.bashrc```三、ROS的基本概念在开始开发机器人应用程序之前，您需要了解一些ROS的基本概念和术语。

ROS简单的机器人仿真教程

ROS简单的机器人仿真教程ROS（Robot Operating System）是一个用于构建机器人应用程序的开源框架，它提供了一系列工具和库，可以帮助开发人员更高效地构建和管理机器人系统。

下面我们将介绍ROS的基本概念和一些简单的机器人仿真教程。

首先，我们需要安装ROS。

ROS支持多个操作系统，包括Ubuntu、macOS和Windows。

在这里，我们将以Ubuntu为例进行介绍。

2.创建工作空间：在终端中输入以下命令创建一个ROS的工作空间：```bash$ mkdir -p ~/catkin_ws/src$ cd ~/catkin_ws/$ catkin_make```这将创建一个名为catkin_ws的目录，并在其中创建一个src目录用于存放ROS程序包。

3.创建ROS程序包：在终端中输入以下命令来创建一个ROS程序包：```bash$ cd ~/catkin_ws/src$ catkin_create_pkg robot_sim_demo std_msgs rospy roscpp```这将在src目录中创建一个名为robot_sim_demo的ROS程序包，并添加std_msgs、rospy和roscpp等依赖项。

4. 创建ROS节点：在src目录中创建一个Python脚本文件，例如demo_node.py，并添加以下代码：```python#!/usr/bin/env pythonimport rospyrospy.init_node('demo_node')def main(:while not rospy.is_shutdown(:rospy.loginfo('Hello, ROS!')if __name__ == '__main__':try:mainexcept rospy.ROSInterruptException:pass```这个脚本创建了一个名为demo_node的ROS节点，并在循环中每隔一段时间输出一条日志。

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如今语音识别在PC机和智能手机上炒的火热，ROS走在技术的最前沿当然也不会错过这么帅的技术。

ROS中使用了CMU Sphinx和Festival开源项目中的代码，发布了独立的语音识别包，而且可以将识别出来的语音转换成文字，然后让机器人智能处理后说话。

一、语音识别包1、安装安装很简单，直接使用ubuntu命令即可，首先安装依赖库：$ sudo apt-get install gstreamer0.10-pocketsphinx$ sudo apt-get install ros-fuerte-audio-common$ sudo apt-get install libasound2然后来安装ROS包：其中的核心文件就是nodes文件夹下的recognizer.py文件了。

这个文件通过麦克风收集语音信息，然后调用语音识别库进行识别生成文本信息，通过/recognizer/output消息发布，其他节点就可以订阅该消息然后进行相应的处理了。

2、测试安装完成后我们就可以运行测试了。

首先，插入你的麦克风设备，然后在系统设置里测试麦克风是否有语音输入。

然后，运行包中的测试程序：$ roslaunch pocketsphinx unch此时，在终端中会看到一大段的信息。

尝试说一些简单的语句，当然，必须是英语，例如：bring me the glass，come with me，看看能不能识别出来。

我们也可以直接看ROS最后发布的结果消息：$ rostopic echo /recognizer/output二、语音库1、查看语音库这个语音识别时一种离线识别的方法，将一些常用的词汇放到一个文件中，作为识别的文本库，然后分段识别语音信号，最后在库中搜索对应的文本信息。

如果想看语音识别库中有哪些文本信息，可以通过下面的指令进行查询：$ roscd pocketsphinx/demo$ more robocup.corpus2、添加语音库我们可以自己向语音库中添加其他的文本识别信息，《ros by example》自带的例程中是带有语音识别的例程的，而且有添加语音库的例子。

首先看看例子中要添加的文本信息：$ roscd rbx1_speech/config$ more nav_commands.txt这就是需要添加的文本，我们也可以修改其中的某些文本，改成自己需要的。

然后我们要把这个文件在线生成语音信息和库文件，然后在线编译生成库文件。

把下载的文件都解压放在rbx1_speech包的config文件夹下。

我们可以给这些文件改个名字：$ roscd rbx1_speech/config$ rename -f 's/3026/nav_commands/' *在rbx1_speech/launch文件夹下看看voice_nav_unch这个文件：<launch><node name="recognizer" pkg="pocketsphinx" type="recognizer.py"output="screen"><param name="lm" value="$(find rbx1_speech)/config/nav_commands.lm"/><param name="dict" value="$(find rbx1_speech)/config/nav_commands.dic"/></node></launch>可以看到，这个launch文件在运行recognizer.py节点的时候使用了我们生成的语音识别库和文件参数，这样就可以实用我们自己的语音库来进行语音识别了。

通过之前的命令来测试一下效果如何吧：$ roslaunch rbx1_speech voice_nav_unch$ rostopic echo /recognizer/output三、语音控制有了语音识别，我们就可以来做很多犀利的应用了，首先先来尝试一下用语音来控制机器人动作。

1、机器人控制节点前面说到的recognizer.py会将最后识别的文本信息通过消息发布，那么我们来编写一个机器人控制节点接收这个消息，进行相应的控制即可。

在pocketsphinx包中本身有一个语音控制发布Twist消息的例程voice_cmd_vel.py，rbx1_speech包对其进行了一些简化修改，在nodes文件夹里可以查看voice_nav.py文件：#!/usr/bin/env pythonimport roslib; roslib.load_manifest('rbx1_speech')import rospyfrom geometry_msgs.msg import Twistfrom std_msgs.msg import Stringfrom math import copysignclass VoiceNav:def __init__(self):rospy.init_node('voice_nav')rospy.on_shutdown(self.cleanup)# Set a number of parameters affecting the robot's speedself.max_speed = rospy.get_param("~max_speed", 0.4)self.max_angular_speed = rospy.get_param("~max_angular_speed", 1.5)self.speed = rospy.get_param("~start_speed", 0.1)self.angular_speed = rospy.get_param("~start_angular_speed", 0.5)self.linear_increment = rospy.get_param("~linear_increment", 0.05)self.angular_increment = rospy.get_param("~angular_increment", 0.4)# We don't have to run the script very fastself.rate = rospy.get_param("~rate", 5)r = rospy.Rate(self.rate)# A flag to determine whether or not voice control is pausedself.paused = False# Initialize the Twist message we will publish.self.cmd_vel = Twist()# Publish the Twist message to the cmd_vel topicself.cmd_vel_pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist)# Subscribe to the /recognizer/output topic to receive voice commands.rospy.Subscriber('/recognizer/output', String, self.speech_callback)# A mapping from keywords or phrases to commandsself.keywords_to_command = {'stop': ['stop', 'halt', 'abort', 'kill', 'panic', 'off', 'freeze', 'shut down', 'turn off', 'help', 'help me'],'slower': ['slow down', 'slower'],'faster': ['speed up', 'faster'],'forward': ['forward', 'ahead', 'straight'],'backward': ['back', 'backward', 'back up'],'rotate left': ['rotate left'],'rotate right': ['rotate right'],'turn left': ['turn left'],'turn right': ['turn right'],'quarter': ['quarter speed'],'half': ['half speed'],'full': ['full speed'],'pause': ['pause speech'],'continue': ['continue speech']}rospy.loginfo("Ready to receive voice commands")# We have to keep publishing the cmd_vel message if we want the robot to keep moving.while not rospy.is_shutdown():self.cmd_vel_pub.publish(self.cmd_vel)r.sleep()def get_command(self, data):# Attempt to match the recognized word or phrase to the# keywords_to_command dictionary and return the appropriate# commandfor (command, keywords) in self.keywords_to_command.iteritems():for word in keywords:if data.find(word) > -1:return commanddef speech_callback(self, msg):# Get the motion command from the recognized phrasecommand = self.get_command(msg.data)# Log the command to the screenrospy.loginfo("Command: " + str(command))# If the user has asked to pause/continue voice control,# set the flag accordinglyif command == 'pause':self.paused = Trueelif command == 'continue':self.paused = False# If voice control is paused, simply return without# performing any actionif self.paused:return# The list of if-then statements should be fairly# self-explanatoryif command == 'forward':self.cmd_vel.linear.x = self.speedself.cmd_vel.angular.z = 0elif command == 'rotate left':self.cmd_vel.linear.x = 0self.cmd_vel.angular.z = self.angular_speedelif command == 'rotate right':self.cmd_vel.linear.x = 0self.cmd_vel.angular.z = -self.angular_speedelif command == 'turn left':if self.cmd_vel.linear.x != 0:self.cmd_vel.angular.z += self.angular_incrementelse:self.cmd_vel.angular.z = self.angular_speedelif command == 'turn right':if self.cmd_vel.linear.x != 0:self.cmd_vel.angular.z -= self.angular_incrementelse:self.cmd_vel.angular.z = -self.angular_speedelif command == 'backward':self.cmd_vel.linear.x = -self.speedself.cmd_vel.angular.z = 0elif command == 'stop':# Stop the robot! Publish a Twist message consisting of all zeros.self.cmd_vel = Twist()elif command == 'faster':self.speed += self.linear_incrementself.angular_speed += self.angular_incrementif self.cmd_vel.linear.x != 0:self.cmd_vel.linear.x += copysign(self.linear_increment,self.cmd_vel.linear.x)if self.cmd_vel.angular.z != 0:self.cmd_vel.angular.z += copysign(self.angular_increment,self.cmd_vel.angular.z)elif command == 'slower':self.speed -= self.linear_incrementself.angular_speed -= self.angular_incrementif self.cmd_vel.linear.x != 0:self.cmd_vel.linear.x -= copysign(self.linear_increment, self.cmd_vel.linear.x)if self.cmd_vel.angular.z != 0:self.cmd_vel.angular.z -= copysign(self.angular_increment,self.cmd_vel.angular.z)elif command in ['quarter', 'half', 'full']:if command == 'quarter':self.speed = copysign(self.max_speed / 4, self.speed)elif command == 'half':self.speed = copysign(self.max_speed / 2, self.speed)elif command == 'full':self.speed = copysign(self.max_speed, self.speed)if self.cmd_vel.linear.x != 0:self.cmd_vel.linear.x = copysign(self.speed, self.cmd_vel.linear.x)if self.cmd_vel.angular.z != 0:self.cmd_vel.angular.z = copysign(self.angular_speed, self.cmd_vel.angular.z)else:returnself.cmd_vel.linear.x = min(self.max_speed, max(-self.max_speed,self.cmd_vel.linear.x))self.cmd_vel.angular.z = min(self.max_angular_speed, max(-self.max_angular_speed, self.cmd_vel.angular.z))def cleanup(self):# When shutting down be sure to stop the robot!twist = Twist()self.cmd_vel_pub.publish(twist)rospy.sleep(1)if __name__=="__main__":try:VoiceNav()rospy.spin()except rospy.ROSInterruptException:rospy.loginfo("V oice navigation terminated.")可以看到，代码中定义了接收到各种命令时的控制策略。