当前ROS是只支持Python2.7的。Python3的支持在ROS的计划中，详细的可以看这里。简单说来就是要到2020年ROS的N版本才能完全支持Python3。首先要了解为什么ROS不能支持Python3.对于纯的Python代码同时支持Python3和Python2.7是比较容易的，基本上ROS的代码也都是支持的。问题在于包含了C++或者C的那部分Python代码。Python2.7和Python3的cmodule代码相差很大。一次只能编译其中的一种版本。而且很多module没有做好Python3的支持。在Python3环境下也无法编译。这就是ROS无法支持Python3的原因。目前ROS的**包都是支持用Python3从源码编译的。但是官方并没有发布Python3的软件包。所以想要使用的话要自己编译。蓝鲸智能机器人论坛介绍两种使用Python3的方法，具体可以登陆蓝鲸智能官方论坛查看。针对机器人无轨导航的新方案。广西配送机器人小车
实时显示机器人当前姿态是一件很酷的事情，在ROS中借助rviz可以轻松实现这个目标。先用solidworks 建立小车模型，并下载安装好solidwork转udrf插件。打开udrf插件。两个轮子底盘整个模型需要3个link，3个joint.首先编辑base_link,留意上文中全局坐标系。左右轮设置后开始导出。现在我们已经获到了机器人的udrf文件，生成的整个文件夹是一个ROS包， 修改launch文件夹内的文件 ,false改true。将这个ros包复制到ROS工作空间中，catkin_make编译后就可以用本文开头的方法测试使用了。重庆自动机器人运输蓝鲸智能带你认识AI Planning。
单目视觉slam算法分成两种，一种是基于特征点，另一种是不用特征点的直接法。特征点法通过相邻图像帧的特征点匹配和三角定位来确定特征点的三维坐标，然后利用这些已经确定三维坐标的特征点来确定摄像头的运动和姿态。直接法则利用相邻图像强度变化信息，来直接计算摄像头姿态和图像像素的深度信息。特征点法的优势是，特征点的提取和匹配比较稳定，不容易受光照变化的影响，同时特征点还能用于闭环检测，闭环检测可以消除累计误差，极大地提高建图定位精度。因为要进行特征点的提取和匹配，特征点方法的运算量比较大。直接法的优势是，相比特征点方法只计算特征点的三维信息，它可以计算图像中绝大部分像素的深度信息，从而建立稠密的三维地图，稠密的三维地图能很方便的运用于后续的机器人导航避障。但是直接法容易受光照强度变化的影响，同时缺乏可靠、稳定的闭环检测方法，大场景的建图误差会更大。
服务机器人领域，送餐机器人凭借引人注目的外形和实用的功能开始在餐饮行业得到越来越多的应用。当前市场上的送餐机器人大多数都是在传统的巡线式AGV底盘结构上更换外形而来，需要在餐厅地面上铺设轨道。轨道对餐厅布局影响很大，同时维护困难（餐厅地面需要经常清洗）。如果将送餐机器人的控制系统用自主移动系统替换，去除餐厅轨道部署要求同时引入更灵活的配送功能。这将极大提高送餐机器人的实用性，加速送餐机器人的推广应用，促进国内服务机器人的技术发展。 已被广泛应用的驱动方式有，液压伺服驱动、电机伺服驱动，近年来气动伺服驱动技术也有一定进展。
伽利略视觉导航系统是一个融合了多种传感器以视觉导航为主导的机器人定位和运动控制系统。通过加载本系统可以实现机器人的定位和导航功能。适用于自动巡检机器人工业AGV,服务机器人等多种应用场景。在发布伽利略SDK之后，用户一直反馈需要HTTP协议的伽利略API。现在它终于发布了。通过HTTI我们可以控制机器人导航，比运动到环境中的某个位置。还可以控制机器人创建地图，遥控，自动充电等等。同时为了方便用户控制机器人实现一连串动作，我们引入了任务的概念。一个任务可以包含多个动作。比如控制机器人到某点然后说一句话等。 单目视觉导航早已投入工业应用。江西自动机器人消杀
激光SLAM，地图边缘平滑算法。广西配送机器人小车
AGV即无人搬运小车，也可称“自动导引运输车”,AGV是装备有磁导航或激光导航等导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车；具有安全保护以及各种移载功能的运输车，工业应用中不需驾驶员的搬运车，以可充电之蓄电池为其动力来源。A、G、V三个字母的意义AAutomated，自动化，自动的。GGuided，指引，导引。VVehicle，车辆。AGV概念提出在什么时代背景20世纪40年代-60年代（第三次工业自动化时代）初是社会生产向批量化、标准化、自动化发展的重要时期,市场竞争,资源利用,减轻劳动强度,提高产品质量,适应批量生产需要等需求动力使生产自动化成为主流趋势,进入了单机自动化阶段,在此阶段,各种单机自动化加工设备出现,并不断扩大应用和向工业自动化纵深方向发展,AGV正是在这个时期产生的。 广西配送机器人小车
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