从一张图开始：逐步实现一个机器人框架
在deepseek匹配下，得到这样一个图：!(data/attachment/forum/202506/19/101438h1y9y9k9dtzk11in.png "deepseek_mermaid_20250618_c2a891.png")
以下是需要构建的核心ROS2节点列表（基于Ubuntu 24.04 + ROS2 Jazzy）：
---
### **必须构建的ROS2节点**
1. vision_processor`节点（感知层）
* **功能**：处理相机图像数据
* **订阅话题**：
* `/camera/image`（原始图像输入）
* **发布话题**：
* `/object/detections`（物体检测结果 → 规划层）
* `/vision_processor`（视觉处理中间结果，可选）
2. navigation`节点（感知层）
* **功能**：融合传感器数据生成导航信息
* **订阅话题**：
* `/sensor/pose`（相机位姿）
* `/IMU/encoder`（IMU和编码器数据）
* **发布话题**：
* `/obstacle/map`（障碍物地图）
* `/navigation_obstacle`（导航障碍物信息 → 交互层）
3. task_planner`节点（规划层）
* **功能**：任务规划与路径生成
* **订阅话题**：
* `/system/status`（系统状态）
* 规划层内部状态反馈（来自 `motion_controller`）
* **发布话题**：
* `/point/planned`（路径点序列 → 运动控制）
* `/task_planner`（任务状态更新）
4. `motion_controller`节点（规划层）
* **功能**：路径跟踪与运动控制
* **订阅话题**：
* `/point/planned`（路径点输入）
* `/object/detections`（物体检测结果）
* **发布话题**：
* `cmd_vel`（速度指令 → 控制层）
5. `qt_ui`节点（交互层）
* **功能**：用户交互与状态显示
* **订阅话题**：
* `/scene`（场景状态）
* `/navigation_obstacle`（障碍物信息）
* `/system/status`（系统状态）
---
### **其他需集成的节点/模块**
1. **传感器驱动节点**（外部依赖）：
* **相机驱动**：发布 `/camera/image` 和 `/sensor/pose`
* **IMU/编码器驱动**：发布 `/IMU/encoder`
2. `ROS2 Control` 节点（控制层，官方框架）：
* **功能**：执行底层运动控制
* **订阅**：`cmd_vel`（速度指令）
* **发布**：`/joint_states`（关节状态反馈）
3. **伺服驱动器**（硬件层，非ROS节点）：
* 通过 `ROS2 Control` 的硬件接**互
---
### **关键消息流总结**
1. **感知 → 规划**
* `/object/detections`（物体检测）→ `motion_controller`
* `/obstacle/map`（地图）→ 路径规划（图中未明示订阅者，推测由 `task_planner` 使用）
2. **规划 → 控制**
* `/point/planned`（路径点）→ `motion_controller` → `cmd_vel` → `ROS2 Control`
3. **系统状态循环**
* `/system/status`（系统状态）→ `task_planner` 和 `qt_ui`
---
### **开发建议：**
1. **使用标准消息类型**：
* 图像：`sensor_msgs/Image`
* 路径：`nav_msgs/Path`
* 速度：`geometry_msgs/Twist`
* 关节状态：`sensor_msgs/JointState`
2. **自定义消息需求**：
* **物体检测**：`vision_msgs/Detection2DArray`
* **障碍物地图**：`nav_msgs/OccupancyGrid`
* **系统状态**：自定义 `SystemStatus.msg`（包含电池、错误码等）
3. **工具推荐**：
* **RVIZ**：可视化 `/obstacle/map` 和 `/point/planned`
* **rqt\_graph**：调试节点拓扑
* **ROS2 Control**：配置硬件接口（YAML + URDF）
---
### **总结需主动开发的节点**
| 节点名 | 层级 | 编程语言 | 主要依赖库 |
| --------------------- | ------ | ---------- | ---------------------- |
| `vision_processor`| 感知层 | C++/Python | OpenCV, ROS2 CV Bridge |
| `navigation` | 感知层 | C++ | Nav2, TF2 |
| `task_planner` | 规划层 | C++ | ROS2 Action |
| `motion_controller` | 规划层 | C++ | ROS2 Control |
| `qt_ui` | 交互层 | C++ | Qt6, rclcpp |
完整系统需通过 **Launch文件** 集成所有节点，并配置参数（如传感器帧率、控制频率等）。
### 系统集成说明
1. **完整节点列表**：
* `vision_processor`: 物体检测
* `path_planner`: 路径规划
* `task_planner`: 任务规划
* `vision_control_ui`: 用户界面
* `navigation`: 导航控制
* `motion_controller`: 运动执行
2. **数据流**：
```
vision_processor → (检测结果) → task_planner
task_planner → (任务) → path_planner
path_planner → (路径) → navigation
navigation → (速度指令) → motion_controller
motion_controller → (关节指令) → 机器人硬件
vision_control_ui ↔ (UI交互) ↔ 所有节点
```
```
```
3. **关键特性**：
* 所有节点参数化配置，可通过launch文件调整
* 使用标准ROS消息接口
* 差速驱动模型支持多种轮式机器人
* 导航算法包含简单的位置控制回路
4. **使用流程**：
1. 启动所有节点：
```
ros2 launch vision_processor vision_processor.launch.py
ros2 launch navigation navigation.launch.py
ros2 launch motion_controller motion_controller.launch.py
```
```
```
2. 通过UI或命令行发送任务
3. 系统自动执行检测、规划、导航流程
这些实现提供了完整的ROS 2节点框架，您可以根据实际机器人平台和需求调整参数和控制算法。特别是导航控制算法和运动学模型部分，可能需要根据您的机器人具体特性进行优化。
错误：
--- stderr: navigation
In file included from /opt/ros/jazzy/include/rclcpp/rclcpp/logging.hpp:24,
from /opt/ros/jazzy/include/rclcpp/rclcpp/copy_all_parameter_values.hpp:27,
from /opt/ros/jazzy/include/rclcpp/rclcpp/rclcpp.hpp:171,
from /home/kevin/vision_control_ws/src/navigation/include/navigation/navigation.hpp:4,
from /home/kevin/vision_control_ws/src/navigation/src/navigation.cpp:1:
/home/kevin/vision_control_ws/src/navigation/src/navigation.cpp: In member function ‘void Navigation::path_callback(nav_msgs::msg::Path_<std::allocator<void> >::SharedPtr)’:
/home/kevin/vision_control_ws/src/navigation/src/navigation.cpp:42:31: warning: format ‘%d’ expects argument of type ‘int’, but argument 5 has type ‘std::vector<geometry_msgs::msg::PoseStamped_<std::allocator<void> >, std::allocator<geometry_msgs::msg::PoseStamped_<std::allocator<void> > > >::size_type’ {aka ‘long unsigned int’} [-Wformat=]
42 | RCLCPP_INFO(get_logger(), "Received new path with %d points", msg->poses.size());
| ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
| |
| std::vector<geometry_msgs::msg::PoseStamped_<std::allocator<void> >, std::allocator<geometry_msgs::msg::PoseStamped_<std::allocator<void> > > >::size_type {aka long unsigned int}
/home/kevin/vision_control_ws/src/navigation/src/navigation.cpp:42:56: note: format string is defined here
42 | RCLCPP_INFO(get_logger(), "Received new path with %d points", msg->poses.size());
| ~^
| |
| int
| %ld
---
--- stderr: vision_processor
/usr/bin/ld: warning: libopencv_imgcodecs.so.406, needed by /opt/ros/jazzy/lib/libcv_bridge.so, may conflict with libopencv_imgcodecs.so.410
/usr/bin/ld: warning: libopencv_core.so.406, needed by /opt/ros/jazzy/lib/libcv_bridge.so, may conflict with libopencv_core.so.410
---
已经实现的节点图：
要让ROS Jazzy与OpenCV 4.10兼容，需解决两个核心问题：**ROS默认依赖旧版OpenCV**，以及**符号冲突/API差异**。以下是完整解决方案：
---
### **步骤1：源码编译安装OpenCV 4.10**
**bash**
```
# 安装编译依赖
sudo apt install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt install -y libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libdc1394-22-dev
# 下载源码
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 4.10.0
# 编译安装（关键：自定义安装路径）
mkdir build && cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv-4.10.0 \
-D BUILD_opencv_cudacodec=OFF \# 禁用CUDA避免冲突
-D WITH_GTK=ON \
-D BUILD_EXAMPLES=OFF ..
make -j$(nproc)
sudo make install
```
---
### **步骤2：从源码重新编译 `cv_bridge`**
#### 2.1 创建独立工作空间
**bash**
```
mkdir -p ~/cv_bridge_ws/src
cd ~/cv_bridge_ws/src
git clone -b ros2 https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git
```
#### 2.2 修改 `cv_bridge`配置
编辑 `vision_opencv/cv_bridge/CMakeLists.txt`：
**cmake**
#### 2.3 编译 `cv_bridge`
**bash**
```
cd ~/cv_bridge_ws
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
colcon build --packages-select cv_bridge \
--cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
-DOpenCV_DIR=/usr/local/opencv-4.10.0/lib/cmake/opencv4
```
---
### **步骤3：解决符号冲突问题**
若运行时出现 `libopencv_*.so`冲突，强制链接新版OpenCV：
**bash**
```
# 创建自定义环境变量脚本
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/opencv-4.10.0/lib:$LD_LIBRARY_PATH' > ~/set_opencv_env.sh
source ~/set_opencv_env.sh# 每次使用ROS前执行
```
---
### **步骤4：在ROS项目中使用兼容环境**
**bash**
```
# 终端1：加载cv_bridge和OpenCV环境
source ~/cv_bridge_ws/install/setup.bash
source ~/set_opencv_env.sh
# 终端2：正常启动ROS节点
source /opt/ros/jazzy/setup.bash
ros2 run your_package your_node
```
---
### **关键注意事项**
1. **版本检查**
在代码中验证OpenCV版本：
**cpp**
```
#include <opencv2/core/version.hpp>
std::cout << "OpenCV version: " << CV_VERSION << std::endl;
```
2. **API适配**
OpenCV 4.10中移除的API（如 `CV_BGR2GRAY`）需替换：
**cpp**
```
// 旧版 (<=3.x)
cv::cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
// 新版 (4.x+)
cv::cvtColor(image, gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);
```
3. **隔离依赖**
在 `package.xml`中声明兼容性：
**xml**
```
<depend>cv_bridge</depend>
<build_depend>opencv</build_depend>
```
页:
[1]