ROS Melodic怎么创建工作空间和编译功能包

创建ROS Melodic工作空间：
1. 打开终端，输入以下命令创建一个名为“catkin_ws”的工作空间：

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/
catkin_make

2. 等待catkin_make生成工作空间

编译功能包：
1. 在工作空间的“src”文件夹下创建一个功能包：

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp

2. 在工作空间中编译功能包：

cd ~/catkin_ws
catkin_make

3. 激活工作空间：

source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

现在你就可以在ROS Melodic中创建工作空间和编译功能包了。

相关问题

ros打开usb摄像头并创建功能包和节点将消息以规定的message发送

### 回答1：
好的，下面是具体的步骤：

1. 首先需要安装ROS，可以参考官方文档进行安装：http://wiki.ros.org/ROS/Installation

2. 然后需要安装ROS与usb摄像头相应的驱动和包，可以使用以下命令进行安装：

   sudo apt-get install ros-<distro>-usb-cam

其中，`<distro>`是你使用的ROS版本，比如`kinetic`、`melodic`等。

3. 创建一个ROS功能包，可以使用以下命令：

   catkin_create_pkg <package_name> roscpp std_msgs sensor_msgs

这里我们添加了三个依赖项，分别是`roscpp`、`std_msgs`和`sensor_msgs`，这些依赖项用于创建ROS节点和消息。

4. 在功能包的`src`文件夹中创建一个ROS节点，用于读取usb摄像头的图像数据并发布到ROS话题上。以下是一个简单的示例程序：

   #include <ros/ros.h>
   #include <sensor_msgs/Image.h>
   #include <opencv2/opencv.hpp>
   #include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
   #include <image_transport/image_transport.h>
   #include <cv_bridge/cv_bridge.h>

   using namespace cv;
   using namespace std;

   int main(int argc, char** argv)
   {
       // 初始化ROS节点
       ros::init(argc, argv, "usb_cam_publisher");
       ros::NodeHandle nh;

       // 创建一个ROS节点句柄
       image_transport::ImageTransport it(nh);

       // 创建一个ROS话题，用于发布图像数据
       image_transport::Publisher pub = it.advertise("usb_cam/image_raw", 1);

       // 打开usb摄像头
       VideoCapture cap(0);

       // 设置摄像头分辨率
       cap.set(CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640);
       cap.set(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480);

       // 检查摄像头是否打开成功
       if (!cap.isOpened())
       {
           ROS_ERROR("Failed to open camera!");
           return -1;
       }

       // 循环读取摄像头图像数据并发布到ROS话题上
       while (nh.ok())
       {
           Mat frame;
           cap >> frame;

           // 将OpenCV图像数据转换为ROS图像消息
           sensor_msgs::ImagePtr msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", frame).toImageMsg();

           // 发布图像消息
           pub.publish(msg);

           // 按一定频率循环
           ros::spinOnce();
           ros::Rate(30).sleep();
       }

       // 关闭摄像头
       cap.release();

       return 0;
   }

这个节点会读取usb摄像头的图像数据，并将其转换为ROS消息后发布到`usb_cam/image_raw`话题上。

5. 编译功能包：

   cd <workspace>/src
   catkin_make

6. 运行节点：

   rosrun <package_name> <node_name>

其中，`<package_name>`是你创建的ROS功能包名称，`<node_name>`是你创建的ROS节点名称。

现在，你就可以在ROS中接收到usb摄像头的图像数据了。

### 回答2：
要在ROS中打开USB摄像头并创建功能包和节点来发送消息，需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了ROS和所需的依赖项。

2. 创建一个新的ROS功能包，可以使用以下命令：

   $ catkin_create_pkg camera_pkg roscpp sensor_msgs cv_bridge

3. 在功能包的源文件夹中创建一个新的节点文件，可以使用以下命令：

   $ cd camera_pkg/src
   $ touch camera_node.cpp

4. 打开camera_node.cpp文件，并用所需的代码填充它。以下是一个简单的例子，展示了如何打开USB摄像头并发送消息：

   #include <ros/ros.h>
   #include <sensor_msgs/Image.h>
   #include <opencv2/opencv.hpp>
   #include <cv_bridge/cv_bridge.h>

   int main(int argc, char** argv)
   {
       ros::init(argc, argv, "camera_node");
       ros::NodeHandle nh;

       ros::Publisher image_pub = nh.advertise<sensor_msgs::Image>("camera/image", 10);

       cv::VideoCapture cap(0);
       if (!cap.isOpened())
       {
           ROS_ERROR("Failed to open USB camera!");
           return -1;
       }

       cv::Mat frame;
       sensor_msgs::ImagePtr msg;

       ros::Rate loop_rate(10);
       while (ros::ok())
       {
           cap >> frame;

           // Convert OpenCV image to ROS image message
           msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::Header(), "bgr8", frame).toImageMsg();

           image_pub.publish(msg);

           ros::spinOnce();
           loop_rate.sleep();
       }

       return 0;
   }

5. 保存并关闭camera_node.cpp文件。

6. 在功能包的根目录中打开CMakeLists.txt文件，并根据需要添加以下行：

   find_package(OpenCV REQUIRED)

   include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

   target_link_libraries(camera_node ${OpenCV_LIBRARIES})

7. 编译功能包，可以使用以下命令：

   $ cd ../..
   $ catkin_make

8. 运行ROS节点，可以使用以下命令：

   $ source devel/setup.bash
   $ rosrun camera_pkg camera_node

现在，ROS节点将会打开USB摄像头，并将图像数据转换成规定的消息格式，以指定的message进行发布。你可以使用相应的订阅节点来接收这些消息，并进行进一步的处理或显示。

### 回答3：
ROS（Robot Operating System）是一个开源的机器人操作系统，其提供了一种用于构建机器人软件的框架，利用ROS，可以方便地实现摄像头的打开和消息的发送。

首先，我们需要创建一个ROS功能包，用于管理和组织我们的程序。通过在终端输入以下命令，可以创建一个名为"usb_camera"的功能包：

$ catkin_create_pkg usb_camera rospy std_msgs

接下来，我们需要在功能包中创建一个节点用于打开usb摄像头。在功能包的src文件夹下创建一个名为"usb_camera_node.py"的Python文件，并在该文件中编写如下代码：

#!/usr/bin/env python

import rospy
from sensor_msgs.msg import Image

def usb_camera_publisher():
    rospy.init_node('usb_camera_publisher', anonymous=True)
    pub = rospy.Publisher('usb_camera_image', Image, queue_size=10)
    rate = rospy.Rate(10)  # 每秒发布10帧图像

    # 在此编写打开usb摄像头的代码

    while not rospy.is_shutdown():
        # 在此编写从摄像头读取图像的代码
        
        # 构建Image消息
        img_msg = Image()
        # 在此设置Image消息的字段，如header、encoding、data等
        
        # 发布Image消息
        pub.publish(img_msg)

        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        usb_camera_publisher()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

在以上代码中，我们首先导入了必要的库和消息类型。然后，在主函数"usb_camera_publisher()"中，我们初始化了ROS节点，创建了一个发布者(pub)和一个速率(rate)对象。

接下来，在`# 在此编写打开usb摄像头的代码`的位置，我们可以添加打开usb摄像头的代码。这可以根据摄像头的具体类型、通信协议和驱动程序来实现。

在`# 在此编写从摄像头读取图像的代码`的位置，我们可以添加从摄像头读取图像的代码。这可以根据摄像头的具体类型和接口来实现。

最后，在代码的末尾部分，我们构建了一个Image消息，并通过发布者将该消息发布出去。你需要根据实际情况设置Image消息的各个字段，如header、encoding和data等。

为了编译和运行上述代码，需要在catkin工作空间中进行操作。在终端中依次输入以下命令：

$ cd catkin_workspace/src
$ git clone <代码存储的仓库地址> usb_camera
$ cd ..
$ catkin_make
$ source devel/setup.bash
$ rosrun usb_camera usb_camera_node.py

这样，我们就可以打开usb摄像头并创建一个ROS节点，以规定的Image消息频率将图像数据发布出去了。

ros系统中，在已有功能包中导入依赖包urdf、xacro、gazebo_ros、gazebo_ros_control、gazebo_plugins的命令

在ROS系统中，在已有功能包中导入依赖包urdf、xacro、gazebo_ros、gazebo_ros_control、gazebo_plugins的命令如下：

1. 进入你的功能包目录，例如：`cd ~/catkin_ws/src/my_package`

2. 执行以下命令，添加依赖包：

   rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro=melodic -y

这个命令会自动下载并安装所需要的依赖包，包括`urdf`、`xacro`、`gazebo_ros`、`gazebo_ros_control`、`gazebo_plugins`等。

3. 编译你的功能包：`catkin_make`

现在，你已经成功导入了`urdf`、`xacro`、`gazebo_ros`、`gazebo_ros_control`、`gazebo_plugins`等依赖包。在你的代码中，可以使用这些包提供的功能来创建机器人模型、控制器等。