首飞的博客
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下面介绍一下如何在ROS2节点中使用多线程。

使用多线程就涉及到回调组（CallbackGroup）了。

使用示例

创建回调组的函数如下：

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/// Create and return a callback group.
RCLCPP_PUBLIC
rclcpp::CallbackGroup::SharedPtr
create_callback_group(
  rclcpp::CallbackGroupType group_type,
  bool automatically_add_to_executor_with_node = true);
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jenkins是老牌的CI/CD工具。下面记录一下在云服务器上的安装过程。

基于docker安装jenkins

下面记录了如何在云服务器上安装jenkins。

新建一个jenkins_docker文件夹，在文件夹里新建一个data文件夹。并给data文件夹读写权限。

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chmod -R a+w data/

新建一个docker-compose.yml文件。添加下面的内容：

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version: "3.1"
services:
  jenkins:
    image: jenkins/jenkins:2.332.3-lts
    container_name: jenkins
    ports:
      - 8080:8080
      - 50000:50000
    volumes:
      - ./data/:/var/jenkins_home/

注意，这里是将data目录映射到了docker环境里。

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我们使用backward_ros功能包来快速实现用GDB调试ROS2程序。

backward_ros功能包介绍

backward_ros功能包是对backward-cpp包的ROS2封装，以便可以简单快速地使用GDB工具。

backward-cpp包的介绍可以查看其仓库：

https://github.com/bombela/backward-cpp

使用backward_ros功能包实现GDB调试ROS2程序只需下面三个步骤：

  1. 添加backward_ros到package.xml 文件。
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<depend>backward_ros</depend>
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编译选项有很多，这里列出一些常用的编译选项设置，并说明作用。

指定使用的C++版本

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set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

可以根据需求设置11, 14, 17, 20等等C++版本。

设置编译选项

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add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic -Wno-unused-parameter -g)

告警选项：

告警选项 作用描述
-Wall 允许发出gcc提供的所有有用的报警信息
-Wextra 对所有合法但值得怀疑的表达式发出警告
-Werror 把告警信息当做错误信息对待
-Wpedantic 允许发出ANSI C标准所列的全部警告信息
-w 关闭所有警告（不推荐使用）
-Wfatal-errors 遇到第一个错误就停止，减少查找错误时间

我们加上了告警都转成错误后常常会看到下面的错误信息。

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error: unused parameter ‘test’ [-Werror=unused-parameter]
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BehaviorTree.CPP是一个开源的C++行为树库。在游戏领域，行为树已经比较流行了。主要用于维护游戏角色的各种动作和状态。但在机器人领域还很少使用的。Navigation2中引入了行为树来组织机器人的工作流程和动作执行。

行为树是树状的结构，它的逻辑流程是由xml文件描述的。我们可以用其配套的工具Groot来可视化行为树。如下图所示：

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编译完ros2程序后，我们会发现install目录下有两个脚本local_setup.bash 和 setup.bash。执行程序前，通常需要source一下install目录下的脚本，以便环境变量准备就绪。这样ros2 run和ros2 launch就能找到对应的执行文件和依赖。

下面的内容是从setup.bash中截取出来的一段。可以发现它会先source 一下/opt/ros/galactic目录再source 一下/home/ubuntu/turtlebot3_ws/install目录，最后再source一下当前目录。这样就会把外部的多个工作空间囊括进来。如果多个工作空间中有相同名字的功能包可能就会互相冲突。

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# source chained prefixes
# setting COLCON_CURRENT_PREFIX avoids determining the prefix in the sourced script
COLCON_CURRENT_PREFIX="/opt/ros/galactic"
_colcon_prefix_chain_bash_source_script "$COLCON_CURRENT_PREFIX/local_setup.bash"
# setting COLCON_CURRENT_PREFIX avoids determining the prefix in the sourced script
COLCON_CURRENT_PREFIX="/home/ubuntu/turtlebot3_ws/install"
_colcon_prefix_chain_bash_source_script "$COLCON_CURRENT_PREFIX/local_setup.bash"

# source this prefix
# setting COLCON_CURRENT_PREFIX avoids determining the prefix in the sourced script
COLCON_CURRENT_PREFIX="$(builtin cd "`dirname "${BASH_SOURCE[0]}"`" > /dev/null && pwd)"
_colcon_prefix_chain_bash_source_script "$COLCON_CURRENT_PREFIX/local_setup.bash"

unset COLCON_CURRENT_PREFIX
unset _colcon_prefix_chain_bash_source_script
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注意：下面的解释说明是以Navigation2 v1.0.12来进行的。其对应的ROS2版本为Galactic。

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Nav2具有下列工具：

● 加载、提供和存储地图的工具（地图服务器Map Server）

● 在地图上定位机器人的工具 (AMCL)

● 避开障碍物从A点移动到B点的路径规划工具（Nav2 Planner）

● 跟随路径过程中控制机器人的工具（Nav2 Controller）

● 将传感器数据转换为机器人世界中的成本地图表达的工具（Nav2 Costmap 2D）

● 使用行为树构建复杂机器人行为的工具（Nav2 行为树和BT Navigator）

● 发生故障时计算恢复行为的工具（Nav2 Recoveries）

● 跟随顺序航点的工具（Nav2 Waypoint Follower）

● 管理服务器生命周期的工具和看门狗(Nav2 Lifecycle Manager)

● 启用用户自定义算法和行为的插件（Nav2 Core）

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安装Hexo

要使用Hexo必须先安装Git和Node.js。本文是在Ubuntu20环境下进行操作的。使用其它系统也可以将下面的操作作为参考。

安装Git

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sudo apt-get install git-core

安装Node.js

推荐安装当前最新版。不同的Hexo版本依赖不同版本的Node.js。下面是版本对照表。

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这里建议安装Node.js最新稳定版。

Node.js官方下载网址：

https://nodejs.org/en/download/

这里以二进制安装方式进行，也可使用源码编译安装。

按图示下载好二进制文件包。

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按照下面的方式操作即可安装好。

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tar xvf node-v16.15.1-linux-x64.tar.xz
mkdir /data
mv node-v16.14.2-linux-x64 /data/nodejs
ln -s /data/nodejs/bin/* /usr/bin/
npm install yarn

echo "PATH=$PATH:/data/nodejs/bin"  >> /etc/profile
source /etc/profile
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新一代的turtlebot终于来了。[撒花撒花]

turtlebot是开源的低成本移动机器人平台，希望以低成本的方式帮助更多的开发者学习实践机器人技术。

这次发布的TurtleBot 4共有两个版本：TurtleBot 4 Standard和TurtleBot 4 Lite。

它们是以iRobot Create3作为移动底盘，配备了OAK-D摄像头和2D激光雷达。计算平台是Raspberry Pi 4，并运行ROS2。

TurtleBot 4 软件运行在Ubuntu 20.04 LTS (Focal Fossa) 上，目前只支持ROS2 Galactic版本。它是目前第一个支持ROS2的Turtlebot。

开发turtlebot4的公司叫clearpathrobotics，下面是它在github上的主页：

https://github.com/clearpathrobotics

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仿真系统简介

机器人的开发需要很多的测试。而测试就需要搭建场地。测试项目一多，需要的场地的形式也会更多。搭建这样的场地不仅成本高，耗费的人力和物力都相当可观。有些场景在真实环境中不容易出现，但却可以在仿真环境中制造出来。

通过对静态环境的模拟和动态环境的模拟，仿真系统可以帮助开发人员和测试人员触及到很多长尾的情况。而做到这些的代价要比在真实环境中的测试低很多，效率也更高。不管是服务机器人领域还是自动驾驶，仿真技术已经成为一项不可或缺的关键技术。这里对仿真系统做如下简单的定义以方便大家有个整体的概念。

1）仿真系统是通过计算机仿真技术对真实环境的数学建模。它需要模拟重力，碰撞，摩擦，机器人的动力学等等基础物理现象。

2）仿真技术的基本原理是在仿真场景内，将真实控制器变成算法，结合传感器仿真等技术，完成对算法的测试和验证。

仿真软件

目前ROS中存在webots、gazebo、stage三种仿真环境。

Webots

Webots 是一个开源的三维移动机器人模拟器，它与gazebo类似都是ros中仿真环境。webots在2018年以前是一款商业软件，商业软件的好处就是安装简单，在windows和ubuntu上都可以实现一键安装，对用户很友好，webots从2018年以后webots进行了开源（自2018年12月起，Webots作为开放源码软件在Apache 2.0许可下发布。）。

Webots支持C/C++、Python、MATLAB、Java、ROS和TCP/IP等多种方式实现模型的仿真控制。Webots内置了接近100种机器人模型，包括轮式机器人、人形机器人、爬行移动机器人、单臂移动机器人、双臂移动机器人、无人机、大狗、飞艇等等，其中就包括大家比较熟悉的Boston Dynamics Atlas、DJI Mavic 2 PRO、Nao、PR2、YouBot、UR、Turtlebot3 Burger等机器人。当然还有我们需要的自动驾驶环境，webots还提供有火星车的模型可以让大家使用。

Webots的一些关键功能包括：

  • 跨平台（Windows，Linux和Mac）。
  • 稳定的物理引擎。
  • 可重现性。
  • 使用基于物理的渲染获得逼真的图像的高效渲染引擎。
  • 简单直观的用户界面。
  • 模拟各种传感器和执行器可供选择并可以工作。
  • 可用的机器人模型范围很广，可以投入使用。
  • 范围广泛的文件样本。

目前Webots是通过webots_ros2功能包来和ROS2集成的。

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