机器人操作系统ROS应用实践 - 习题及答案 第1-11章 机器人系统组成 - ROS 20介绍与编程基础

第1章机器人系统组成

(1)城市场景下，交通工具常使用哪种移动底盘驱动方式，为什么

不使用全向驱动方式？

答：在城市场景下，交通工具常使用的是后轮驱动或前轮驱动方式的移动底

盘驱动。这种选择主要基于以下几个原因：

1.车辆稳定性：后轮驱动或前轮驱动方式可以提供更好的车辆稳定性。在加

速时，后轮驱动可以将动力传递到后轮上，使重量分布更加均匀，降低车辆打滑

的风险；而前轮驱动则使得车辆前部的重量更重，增加了前轮的抓地力。

2.成本和复杂度：后轮驱动或前轮驱动的设计相对简单，制造成本较低。与

之相比，全向驱动方式需要更复杂的机械结构和控制系统，增加了生产和维护的

成本。在城市交通工具中，成本和可靠性往往是决策的重要考虑因素。

3.效率与能耗：后轮驱动或前轮驱动方式的移动底盘在行驶中相对较为高

效。反向转弯时，全向驱动需要同时调整多个驱动系统，并可能会引起能量损耗。

而后轮驱动或前轮驱动方式可以更有效地控制车辆的转向和行进方向。

(2)机器人系统的硬件选型，一般从哪几方面考虑？为什么？

答：在进行机器人系统的硬件选型时，通常会考虑以下几个方面：

1.功能需求：首先需要明确机器人系统的功能需求，包括所需的感知、运动、

处理和交互等能力。硬件选型应能够满足机器人实现这些功能的基本要求。

2.性能与精度：根据机器人的具体应用场景，需要选择适当的硬件来实现所

需的性能和精度。例如，在工业机器人中，需要高精度的关节控制和执行器，而

在移动机器人中，需要具备较强的定位和导航能力。

3.可靠性与耐用性：机器人系统往往需要长时间稳定运行，因此硬件的可靠

性和耐用性也是重要考虑因素。选用质量可靠的硬件材料和组件，可以提高机器

人系统的稳定性和寿命。

4.尺寸与重量：机器人系统的尺寸和重量对于其在目标环境中的操作和移动

能力有直接影响。需要根据具体应用场景的空间限制和使用需求，选择合适尺寸

和重量的硬件组件。

5.成本与可行性：硬件选型还需要考虑成本和可行性。需要在所给定的预算

范围内选择合适的硬件，确保整体系统的可行性和经济性。

(3)从控制的角度简述机器人系统的组成，以及各部分之间的关系。

答：机器人系统通常由以下几个主要组成部分构成，并且各部分之间存在密

切的关系：

1.感知系统：感知系统用于获取环境信息，并将其转化为机器可理解的数据。

这包括传感器(如摄像头、激光雷达、触觉传感器等)，用于检测周围的物体、障

碍物、距离、温度等。

2.控制系统：控制系统负责根据感知系统获取的信息，做出决策并生成控制

指令，以实现特定的任务或行为。控制系统通常由中央处理单元(CPU)或微控制

器、算法和控制器组成。

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3.执行系统：执行系统是机器人进行具体动作的部分，包括电机、执行器、

关节等。它们根据控制系统发送的指令来实现机器人的运动、抓取、操作等功能。

4.电源与供电系统：机器人需要电源来为各个组件提供能量，使其正常运行。

电源与供电系统负责管理和提供适当的电力供应，以满足机器人各部分的能量需

求。

5.通信与网络系统：通信与网络系统用于机器人内部各部分之间的数据传输

和交流，以及机器人与外部环境或操作者之间的信息交互。这包括有线或无线通

信设备、传输协议和接口。

这些部分相互之间存在密切的关系和协作：

-感知系统获取环境信息，将数据传递给控制系统。

-控制系统根据感知系统的数据分析和处理，生成相应的控制指令。

-执行系统接收控制指令，并根据指令实施具体的动作和行为。

-控制系统可能会根据执行系统的状态反馈进行调整和优化，以实现更精确

的控制。

电源与供电系统为各个部分提供稳定的电力支持，确保整个系统的正常运

行。

-通信与网络系统负责实现各组件之间的数据传输和机器人与外界的信息交

互。

通过这种紧密的组合和协调，机器人系统能够感知环境、做出决策并执行任

务，从而实现特定的功能和目标。

(4)简述机器人常使用的传感器有哪些，它们各自的作用是什么。

答：机器人常使用的传感器有多种类型，每种传感器都有不同的作用。下面

是一些常见的机器人传感器及其作用：

1.视觉传感器：包括摄像头和深度相机等。视觉传感器用于获取环境中的图

像或视频信息，可以用于目标检测、位姿估计、场景理解、导航和人机交互等。

2.激光雷达(LiDAR)：激光雷达利用激光束扫描周围环境，并测量物体与机

器人之间的距离和空间信息。它常用于障碍物检测与避障、建图和定位导航等任

务。

3.距离传感器：例如超声波传感器和红外线传感器。距离传感器可以测量机

器人与物体之间的距离，常用于避障、边缘检测和接近物体等。

4.接触力传感器：接触力传感器用于检测机器人与物体之间的力的作用。它

可以检测到接触点的力和压力分布，常用于机器人抓取、装配和力控制等。

5.姿态传感器：例如加速度计、陀螺仪和磁力计等。姿态传感器可以测量机

器人的角度、方向和加速度等信息，用于姿态估计、姿态控制和姿势识别。

6.温度传感器：温度传感器用于测量环境或机器人部件的温度，可用于热管

理、故障检测和环境监测等。

7.声音传感器：声音传感器可以感知声音信号，并转化为电信号。它常用于

语音识别、环境监测和声音定位等。

8.触觉传感器：例如力传感器和压力传感器。触觉传感器用于检测物体表面

的力、压力和接触质量，可用于物体识别、捡取操作和力反馈控制等。

•9・

这些传感器在机器人系统中起着关键的作用，通过获取环境和自身状态的信

息，使机器人能够感知周围环境、做出决策，并执行相应的任务和行为。根据具

体的应用场景和需求，机器人可以使用不同类型的传感器来完成不同的任务。

(5)介绍激光雷达的优缺点，简述单线激光雷达和多线激光雷达的

区别。

答：激光雷达是一种常见的传感器，用于测量周围环境中物体与机器人之间

的距离和空间信息。它通过发送激光束并接收反射回来的光来实现测距。

激光雷达的优点包括：

1.高精度：激光雷达可以提供高精度的距离测量结果，通常具有毫米级别的

精确度。

2.大范围：激光雷达可以覆盖较大的测量范围，通常可以在几米到几十米的

距离内进行有效测量。

3.高分辨率：激光雷达可以生成点云数据，提供对环境中物体的详细结构信

息，使得机器人能够进行三维感知和识别。

4.适应性强：激光雷达对环境光线的依赖性较低，可以在不同光照条件下工

作。

然而，激光雷达也存在一些缺点：

1.成本较高：激光雷达通常价格较高，这限制了它在某些应用中的普及和采

用。

2.体积较大：由于激光雷达需要较多的光学、电子和机械元件，因此其体积

较大，不方便在一些小型或紧凑空间中使用。

3.数据点稀疏：激光雷达在测量过程中只能获取有限数量的数据点，这可能

导致对细节和边缘特征的损失。

单线激光雷达和多线激光雷达是两种常见的激光雷达类型，它们之间的区别

在于：

1.单线激光雷达：单线激光雷达一次只能发送一条激光束，然后通过旋转或

扫描来获取整个环境的数据。它可以在水平方向上获取距离信息，并通过旋转或

扫描来获取垂直方向上的数据。由于采样速度较低，单线激光雷达通常需要更长

的时间来完成一次扫描，但成本相对较低。

2.多线激光雷达：多线激光雷达同时发送多条激光束，可以在一次扫描中获

得更多的距离数据。它可以在水平和垂直方向上同时获取数据，从而提供更丰富

的环境信息。多线激光雷达采样速度较高，可以实时获取大量的数据点，但相应

地成本较高。

(6)在测量物体深度信息时，RGB-D相机有哪些测量方式？有什么

优缺点？其原理与双目相机测量原理有什么区别？

答：RGB-D相机是一种集成了RGB摄像头和深度传感器的设备，可以同时获

取彩色图像和物体的深度信息。在测量物体深度信息时，RGB-D相机主要使用以

下两种测量方式：

1.结构光：RGB-D相机通过发射一系列结构化的光纹或条纹，并利用深度传

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感器捕捉这些光纹的形变来计算物体的深度。这种方法常用的技术有三维结构光

和重投影结构光。结构光方法的优点是测量速度快，精度较高，适用于近距离测

量。缺点是对于反射性表面和透明物体的测量效果较差。

2.时间飞行（Time-of-Flight,TOP）：RGB-D相机通过发送脉冲光源，记录

光传播的时间来计算物体的距离。T0F方法的优点是适用范围广，对不同类型的

表面都能进行准确测量，而且能够实现高帧率的深度图像采集。缺点是测量精度

相对较低，特别在较大距离上会有一定的误差。

RGB-D相机与双目相机的测量原理存在一些区别：

1.视差计算：双目相机通过摄像头之间的视差（左右图像中同一物体的位置

差异）来计算物体的深度。而RGB-D相机则直接通过结构光或T0F方法测量物体

的深度，不需要进行视差计算。

2.测量范围：双目相机的测距范围通常较短，适用于近距离的深度测量。

RGB-D相机可以在相对较远的距离上获取深度信息，适用范围更广。

3.精度和速度：双目相机通常具有较高的深度测量精度，但在速度上相对较

慢。RGB-D相机可以实现较快的深度图像采集，但深度测量精度可能相对较低。

（7）简述自动驾驶L2、L3和L4级的区别。

答：自动驾驶技术按照自动化程度可以分为多个级别，其中常见的包括L2级、

L3级和L4级。这些级别代表着自动驾驶系统在不同情况下的功能和驾驶控制能

力。

LL2级（部分自动驾驶）：L2级自动驾驶系统具备一定的自动化功能，例如

车道保持辅助和自适应巡航控制等。该级别下的系统可以在某些情况下为驾驶员

提供支持，但驾驶员仍需保持对驾驶环境的监控，并随时准备接管控制权。L2级

自动驾驶系统可以同时执行纵向和横向控制，但需要驾驶员在特定条件下进行干

预。

2.L3级（条件自动驾驶）：L3级自动驾驶系统在特定场景下能够实现高度自

动化驾驶。该级别下的系统可以在一些特定条件下完全接管驾驶任务，驾驶员无

需持续监控环境。然而，当系统无法处理特定场景或出现故障时，驾驶员需要被

要求尽快介入并接管驾驶控制权。L3级系统通常具备感知、决策和控制等功能，

但在特定条件下需要驾驶员的辅助。

3.L4级（高度自动驾驶）：L4级自动驾驶系统在特定环境或道路类型下能够

实现高度自动化驾驶，无需驾驶员持续监控。该级别下的系统可以在更广泛的情

况下接管驾驶任务，并在大部分场景下进行自主驾驶。然而，在特定条件或不支

持的区域，驾驶员可能需要重新接管控制。L4级系统通常拥有更强的感知、决策

和控制能力，并能够应对更复杂的交通环境。

需要注意的是，L2、L3和L4级的自动驾驶系统虽然在特定条件下可以实现

一定程度的自动驾驶，但驾驶员在任何时候都应保持警惕，并准备接管控制权，

以确保安全。自动驾驶技术仍处于演进和发展阶段，各级别之间的差异和功能范

围可能因不同厂商和系统而有所变化。

（8）对于两轮差速底盘模型，若车体速度为匕左右轮速度分别为

•4•

K和K,车体角速度为3,转弯半径为凡左右轮的间距为。，两轮到

车体中心的距离为，求其运动学方程。

答：对于两轮差速底盘模型，可以使用以下运动学方程描述其运动状态：

1.车体速度与左右轮速度之间的关系：

V=(VR+VL)/2

2.车体角速度与左右轮速度之间的关系：

3=(VR-VL)/D

3.转弯半径与车体速度和角速度之间的关系：

R=V/G)

根据以上方程，可以根据已知量求解其他未知量。例如，若已知车体速度V

和车体角速度3,则可以计算出左右轮速度VL和VR,以及转弯半径R。反之亦然,

若已知左右轮速度VL和VR,可以计算出车体速度V和车体角速度3,以及转弯

半径R。

(9)设移动机器人底盘电机旋转一圈产生12个脉冲，轮子直径为

68mm,减速器减速比为61.6:1,如果单位时间内的脉冲数为用计算

轮子转速。

答：略

第2章将机器人连接到ROS

(1)ROS的主要架构分为哪三层？每层的作用是什么？

答：ROS(RobotOperatingSystem)的主要架构分为三层，分别是：

1.底层设备驱动层(DeviceDrivers)：该层与硬件设备直接交互，负责提

供设备驱动程序，实现底层硬件和ROS的通信。它能够读取传感器数据、控制执

行器，并提供一个统一的接口供上层使用。

2.中间件层(Middleware)：该层主要是ROS的核心部分，提供了一系列功

能强大的工具和服务，用于实现进程间通信(IPC,InterprocessCommunication)>

消息传递和资源管理。中间件层使得不同节点之间可以轻松地进行通信和协作，

从而实现高效的分布式计算。

3.高层功能包层(High-LevelFunctionality)：该层包含了各种功能包

(Packages),以实现各种机器人相关的任务和应用。这些功能包可以是感知、定

位、导航、运动控制等。开发者可以使用已有的功能包进行快速开发，也可以根

据需要自行开发新的功能包来实现特定的功能。

总体而言，底层设备驱动层负责与硬件设备的交互，中间件层提供了跨节点

的通信和协作机制，而高层功能包层则包含各种机器人相关的功能和应用。这种

分层架构使得ROS具有良好的可扩展性和灵活性，能够方便地构建复杂的机器人

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系统。

(2)ROS的主要特点有哪些？其在机器人应用开发中有哪些优势？

答：ROS(RobotOperatingSystem)具有以下主要特点：

1.分布式计算：ROS支持分布式计算，可以在多个计算节点上实现并行处理

和协作。这使得开发者能够将系统的不同部分独立开发、测试和部署，提高了开

发效率和系统的可扩展性。

2.灵活性和模块化：ROS采用模块化的设计，将机器人系统划分为独立的节

点，每个节点执行特定的功能。这种设计使得开发者可以通过组合和重用现有的

节点来构建复杂的系统，同时也方便了代码的维护和扩展。

3.消息驱动通信：ROS使用轻量级的消息通信机制进行节点间的数据交换。

开发者可以定义各种类型的消息，并通过发布订阅模式或服务调用方式进行通信。

这种松耦合的通信机制使得节点之间的耦合度降低，系统更加灵活。

4.大量的工具和库支持：ROS拥有丰富的工具和库，开发者可以利用这些工

具和库快速开发和调试机器人应用。例如，可视化工具RViz可以实时显示机器人

状态，导航功能包可用于路径规划和导航控制等。

在机器人应用开发中，ROS具有以下优势：

1.社区支持和资源丰富：ROS拥有庞大的开发者社区，提供了大量的文档、

示例和教程。开发者可以借助这些资源快速上手ROS,并解决开发过程中的问题。

2.通用性和可移植性：ROS是一个通用性强的机器人操作系统，支持多种硬

件平台和操作系统，如Linux、Windows和macOS等。这使得开发者可以在不同平

台上开发和运行ROS应用，具备较高的可移植性。

3.多样化的功能包：ROS生态系统中存在众多的功能包，涵盖了各种常见任

务和功能，如感知、定位、导航、图像处理等。开发者可以直接使用这些功能包,

加速开发进程，降低开发成本。

4.可视化和调试工具：ROS提供了多种可视化和调试工具，如RViz、rqt和

rosbag等。这些工具帮助开发者实时监控机器人的状态、可视化传感器数据、回

放记录的数据等，方便开发和调试。

(3)ROS功能包可以包含哪些内容？其中哪两项在构成功能包的最

小单元时是不可缺少的？

答：ROS功能包可以包含以下内容：

1.节点(Nodes)：实现具体功能的独立进程，可以是一个传感器读取数据的

节点、一个执行器控制的节点或者其他自定义功能的节点。

2.消息(Messages)：定义不同节点之间传递的数据结构，包括传感器数据、

控制指令等。消息使用ROS提供的消息通信机制进行传递。

3.服务(Services)：定义节点之间的请求和响应方式，用于实现节点之间

的远程过程调用(RemoteProcedureCall)o

4.动作(Actions)：定义一系列相对复杂的操作，如路径规划、导航等。与

服务不同的是，动作支持异步执行和取消操作。

•6•

5.参数(Parameters)：用于配置节点的参数，例如设定传感器的采样频率、

设置运动控制的速度等。

6.启动文件(Launchfiles)：用于配置和启动多个节点的文件，通过启动

文件可以一次性启动整个系统的所有节点。

在构建ROS功能包的最小单元时，至少需要两个不可缺少的项：

1.CMakeLists.txt：CMakeLists.txt是一个用于编译云口构建ROS功能包的配

置文件，其中包含了编译选项、依赖项和生成链接库或可执行文件的指令等。它

指明了如何构建该功能包，并将其链接到ROS系统中。

2.package,xml：package.xml是ROS功能包的描述文件，其中包含了功能包

的基本信息，如名称、版本、作者、依赖关系等。该文件不仅提供了对功能包的

描述，还能够在使用依赖管理工具时指定功能包的依赖关系，确保正确安装和使

用。

这两个文件是构建ROS功能包必不可少的组成部分，它们定义了功能包的构

建规则和描述信息，使得功能包可以被正确编译、安装和使用。

(4)工作空间的框架是怎样的？有几个文件夹？

答：在ROS中，工作空间(Workspace)是一种组织和管理ROS功能包的方式。

它是一个包含一组功能包的目录，并提供构建、编译和运行这些功能包的环境。

工作空间通常包含以下文件夹：

1.src(Source)：src文件夹是存放源代码和功能包的目录。在这个文件夹

中，可以包含一个或多个ROS功能包的源代码文件夹，每个功能包对应一个独立

的文件夹。

2.build：build文件夹是用于存放构建过程中生成的中间文件和构建产物的

目录。当进行构建操作时，CMake会生成构建系统所需的Makefile等文件，并将

编译生成的库、可执行文件等放在build目录中。

3.devel：devel文件夹是用于存放编译生成的可执行文件、库文件和其他资

源文件的目录。在构建完成后，ROS会将编译生成的文件放在devel目录中，以

便后续的运行和调试。

4.install：install文件夹是用于存放功能包的安装文件的目录。在使用

'catkinmakeinstall'命令进行安装时，编译生成的文件会被复制到install目

录中，以便将功能包安装到系统的特定位置。

此外，工作空间还可能包含其他配置文件和辅助文件，例如：

-CMakeLists.txt：用于配置工作空间的CMake文件，指明如何编译构建工

作空间中的功能包。

-package,xml：工作空间的描述文件，提供了对工作空间的基本信息和依赖

关系的描述。

-setup,bash/setup.zsh：用于设置ROS环境变量的脚本文件，通过运行其

中的命令，可以将工作空间添加到ROS环境中。

需要注意的是，ROS工作空间是一个可以自由组织的目录结构，并不强制要求

上述文件夹的名称和位置。在创建工作空间时，可以根据实际需要修改文件夹的

名称和层级关系，但通常遵循这样的约定以保持一致性和可读性。

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(5)ROS的三种通信机制是什么？说明它们的特点与区别。

答：ROS提供了三种主要的通信机制，分别是话题(Topics)、服务(Services)

和动作(Actions)o它们具有不同的特点和用途。

1.话题(Topics)：

-特点：话题是一种发布者-订阅者(Publisher-Subscriber)模型的通

信机制。发布者将消息发布到某个话题上，所有订阅该话题的节点都会接收到该

消息。发布者和订阅者之间是一对多的关系。

-区别：话题是一种异步通信机制，消息的发布者不需要等待订阅者的回

应。订阅者可以选择性地订阅自己感兴趣的话题，而发布者也不需要知道消息是

否被接收。

-应用场景：适用于实时数据的传输，如传感器数据、图像、激光扫描等。

2.服务(Services)：

■特点：服务是一种请求-响应(Request-Response)模型的通信机制。

一个节点可以向另一个节点发送请求，并等待该节点的响应。请求和响应是一对

一的关系。

-区别：服务是一种同步通信机制，请求方需要等待响应方的回应。请求

者需要明确指定服务的名称和消息类型，响应者根据请求者发送的消息进行处理,

并返回相应的结果。

-应用场景：适用于需要进行特定操作或获取特定信息的场景，如传感器

数据查询、执行控制命令等。

3.动作(Actions)：

-特点：动作是一种扩展的请求-响应模型通信机制。一个节点可以向另

一个节点发送请求，并等待该节点的响应，但响应可以是一个连续的过程，而不

仅仅是单次的响应。

-区别：动作与服务类似，但支持异步执行和取消操作。请求方可以设置

执行的目标和取消请求，响应方可以实时报告进度，并在完成后返回结果。

-应用场景：适用于需要执行长时间运行的任务，如路径规划、导航等。

这三种通信机制在ROS中提供了灵活多样的方式来实现不同节点间的数据交

换和互动。选择合适的通信机制依赖于具体的应用需求，例如实时性要求、数据

类型和处理方式等。根据需求合理选择通信机制可以提高系统的可靠性和效率。

(6)什么是节点？如何运行一个节点？

答：在ROS中，节点(Node)是指一个执行特定功能的进程。节点可以是一

个独立的可执行文件，也可以是一个脚本文件或者插件。每个节点都有一个唯一

的名称，以便在ROS网络中进行通信和识别。

运行一个ROS节点的步骤如下：

1.创建一个ROS工作空间(如果还没有)：可以使用'catkinjnake'命令创建

一个ROS工作空间，并设置环境变量。

2.编写节点代码或功能包：在工作空间的'src'目录下，可以创建一个新的

功能包，或者在已有功能包的基础上编写节点代码。节点代码可以使用各种编程

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语言（如C++、Python等）进行编写。

3.构建工作空间：在工作空间的根目录下，运行'catkin_make'或'catkin

build'来构建工作空间，生成可执行文件。

4.启动R0S核心：在终端中运行'roscore'命令，启动ROS核心，用于管理

ROS系统运行时的各种功能。

5.运行节点：在终端中通过'rosrun'命令来运行节点。命令的格式为'rosrun

package_namenode_name,其中package_name为节点所在的功能包名称，

'node_name'为节点的名称。

例如，假设我们有一个名为'my_package'的功能包，其中包含一个名为

'mynode'的节点，可以通过以下命令来运行该节点：

shell

rosrunmy_packagemy_node

运行节点后，节点将执行相应的功能，可以与其他节点进行通信、发布和订

阅话题、提供或调用服务等。

需要注意的是，运行一个节点之前，确保ROS环境已经设置正确，即先运行

'sourcedevel/setup.bash'命令（如果使用的是bash终端）或者'source

devel/setup.zsh'命令（如果使用的是zsh终端），以便将工作空间添加到ROS环

境中。

（7）什么是节点管理器？它的作用是什么？

答：节点管理器（NodeManager）是ROS中的一个重要组件，用于管理和协

调多个节点的创建、运行和通信。

节点管理器的主要作用如下：

1.节点的注册和发现：节点管理器负责节点的注册和发现。当一个节点启动

时，它会向节点管理器注册自己的名称和功能，以便其他节点能够找到它并与之

通信。

口2.节点间的通信：节点管理器使节点能够进行相互之间的通信。它维护一个

话题（Topics）列表，用于管理话题的发布者和订阅者之间的连接。当节点发布

消息时，节点管理器将该消息传递给所有订阅该话题的节点。

3.服务和动作的匹配：节点管理器还负责服务（Services）和动作（Actions）

的匹配。当一个节点请求某个服务或动作时，节点管理器将该请求发送给提供相

应服务或动作的节点，并将其回应返回给请求方。

4.节点的生命周期管理：节点管理器可以监测节点的状态，并进行生命周期

管理。例如，当一个节点异常终止时，节点管理器可以重新启动该节点。它还可

以协调节点的顺序和依赖关系，确保节点按照正确的顺序启动和关闭。

5.资源分配和调度：节点管理器可以进行资源分配和调度，以确保多个节点

在共享资源时能够合理利用。它可以监测节点的运行状态和资源占用情况，并根

据需要进行资源分配和调整。

总之，节点管理器在ROS中起着重要的作用，它提供了一个集中管理、协调

和控制节点的机制，使得多个节点可以相互通信和协作，从而构建出一个强大而

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灵活的分布式系统。

(8)简述主题与服务的区别。

答：在R答中,主题(Topics)和服务(Services)是两种不同的通信机制,

用于节点之间进行信息交换。

主题(Topics)是一种发布者-订阅者(Publisher-Subscriber)模式的通信

方式。一个节点可以发布一个特定主题的消息，而其他节点可以订阅该主题以接

收消息。主题是一种异步通信方式，发布者和订阅者之间没有直接的请求和响应

关系。发布者发送消息到主题后，所有订阅该主题的节点都能接收到这些消息。

主题的特点是广播性，适用于多个节点之间实时的消息传递和数据共享。

服务(Services)是一种客户端-服务器(Client-Server)模式的通信方式。

一个节点可以提供一个特定服务，而其他节点可以向该服务发出请求，并等待服

务节点的响应。服务是一种同步通信方式，请求方发送请求后，会一直等待直到

接收到响应。服务的特点是点对点的交互，适用于节点之间需要请求和响应的情

况，例如发送一个查询请求并等待某个节点返回结果。

区别总结如下：

1.主题是发布者-订阅者模式，服务是客户端-服务器模式。

2.主题是异步通信，发布者发布消息后，订阅者可以接收到，但发布者不需

要等待订阅者的响应。服务是同步通信，请求方发送请求后需要等待服务节点的

响应。

3.主题是广播性的，一个消息可以同时被多个订阅者接收。服务是点对点的,

一次请求只会有一个服务节点进行响应。

4.主题适用于实时消息传递和数据共享。服务适用于需要点对点交互、请求

和响应的情况。

根据应用需求，选择合适的通信方式可以更好地实现节点之间的通信和协作。

(9)坐标变换的含义是什么？举例说明在哪些机器人应用场景中可

能会使用到坐标变换。

答：坐标变换(CoordinateTransformation)是指将一个坐标系中的坐标点

转换到另一个坐标系中的过程。在机器人领域中，坐标变换是非常重要的，因为

机器人通常需要在不同的坐标系中进行感知、定位和运动控制。

举例说明在哪些机器人应用场景中可能会使用到坐标变换：

L传感器数据融合：许多机器人系统使用多种传感器来获取环境信息，例如

激光雷达、相机和惯性测量单元(IMU)o每个传感器可能使用不同的坐标系描述

其测量结果。在进行数据融合时，需要将不同传感器的数据转换到一个统一的坐

标系中，以便进行一致的感知和决策。

2.机械臂运动控制：机器人中的机械臂通常有多个关节，每个关节都有自己

的坐标系。在进行运动控制时，需要将目标位置或轨迹的描述从基座坐标系转换

到各个关节坐标系，以便将控制信号传递给每个关节。

3.移动机器人定位与导航：对于移动机器人，需要利用各种传感器来定位自

身的位置和姿态。这些传感器通常以机器人底盘为基准，而导航系统可能使用不

•10・

同的全局坐标系。为了实现准确的定位和导航，需要进行坐标变换将传感器的数

据映射到全局坐标系。

4.三维重建与建图：在进行三维环境重建或地图构建时，不同传感器可能提

供不同视角或坐标系下的点云数据。为了整合这些数据并生成一致的三维模型或

地图，需要进行坐标变换将点云数据转换到一个统一的坐标系中。

总之，坐标变换在机器人应用中广泛使用，它能够实现不同坐标系之间的联

系和转换，使得机器人能够在多个坐标系下进行感知、规划和控制，从而实现各

种复杂任务。

(10)Gazebo和rviz的区别是什么?

答:Gazebo和rviz是ROS(RobotOperatingSystem)中两个常用的可视化

工具，它们在机器人开发中有不同的使用场景和功能。

Gazebo是一个用于仿真的先进的三维模拟器。它提供了一个虚拟环境，可以

模拟机器人的感知、控制和运动等行为。Gazebo可以模拟多种传感器和执行器，

并提供强大的物理引擎，可以模拟真实世界中的力和碰撞等效果。通过Gazebo,

开发者可以在不实际进行物理硬件测试的情况下，进行各种机器人算法和控制策

略的验证和调试。因此，Gazebo主要用于机器人仿真和测试阶段。

rviz是ROS中的一个强大的三维可视化工具，用于实时查看和分析机器人的

传感器数据、状态信息和运动规划等。rviz提供了丰富的可视化插件，如点云、

激光雷达、相机图像等，可以将传感器数据以二维或三维的形式显示出来；同时

也支持可视化机器人模型、运动轨迹、地图等。开发者可以通过rviz实时监视和

调试机器人系统，例如检查传感器数据、调整导航规划参数等。因此，rviz主要

用于机器人开发和调试阶段。

区别总结如下：

1.功能:Gazebo主要用于机器人仿真和测试，提供物理引擎和三维环境模拟;

rviz主要用于机器人系统的可视化和调试，支持实时查看传感器数据、状态信息

和运动规划等。

2.使用场景：Gazebo适用于验证机器人算法和控制策略，在仿真环境中进行

各种测试；rviz适用于开发和调试阶段，对机器人的传感器数据和系统状态进行

实时监视和分析。

3.数据显示：Gazebo主要以三维场景和物体模型为主，可以模拟复杂的物理

效果；rviz可以以二维或三维的形式显示传感器数据、机器人模型和地图等。

综上所述，Gazebo和rviz在功能和使用场景上有所不司。开发者可以根据需

要选择合适的工具来进行机器人仿真、测试和调试工作。

(11)R0S的外接设备有哪些？与机器人控制器通信时，使用到了

R0S的哪种通信机制？

答：在R0S中，可以通过外接设备与机器人控制器进行通信。以下是一些常

见的外接设备：

1.传感器：包括激光雷达、相机、惯性测量单元(IMU)、超声波传感器、触

摸传感器等。这些传感器可以提供环境信息、机器人姿态和物体检测等数据。

机器人操作系统ROS应用实践

2.执行器：例如电机、伺服机构、执行气缸等。这些执行器用于控制机器人

的运动或执行特定的任务。

3.控制器：例如PID控制器、轨迹规划器、运动控制接口等。这些控制器用

于实现机渊人的运动控制、路径规划和姿态控制等功能。

4.外部计算机：除了直接与机器人连接的设备外，还可以使用外部计算机进

行更复杂的数据处理和决策，如高级算法的计算、远程监控与控制等。

至于机器人控制器通信时使用的ROS通信机制，主要有两种：

1.ROS话题(ROSTopics)：话题是ROS中最常用的通信机制之一。它是一种

发布者-订阅者(Publisher-Subscriber)模型，用于在不同的节点之间传输消息。

通过定义特定的消息类型，可以实现各种传感器数据、状态信息或控制指令的交

换。

2.ROS服务(ROSServices)：服务是一种使用请求-响应(Request-Response)

模型的通信机制。通过定义特定的服务类型，可以在节点之间通过发送请求和接

收响应来实现双向的通信。服务主要用于执行特定的操作或获取特定的数据。

这两种通信机制都是ROS提供的核心功能，开发者可以根据具体需求选择合

适的通信方式与机器人控制器进行交互。在实际应用中，通常会同时使用话题和

服务，以满足不同类型的通信需求。

(12)编写ROS节点，获取计算机相机数据，并将数据以主题形式

发布，然后在命令行中显示主题内容。

答：

(13)ROS可以将多个节点部署在不同的控制主机上，进行分布式

通信。若在某局域网中，ROS的Master节点IP地址为192.168.0,101,

子网掩码为,在该局域网中最多可以部署多少台控制

主机进行通信？

答：在ROS中，编写一个节点来获取计算机相机数据并发布为主题的步骤如

下：

1.创建一个新的ROS包：

、、、

$cdVcatkin_ws/src

$catkin_create_pkgcamera_nodestd_msgsrospycv_bridgesensor_msgs

这会在'~/。211＜管_\丫5/51'(/目录下创建一个名为恒11)01'@_。0(10'的ROS包，并

添加了所需的依赖项。

2.在'camera_node包中创建一个Python脚本文件，比如

'camera_pub1isher.py',并添加执行权限：

$cdVcatkin_ws/src/camera_node

$touchcamerapublisher,py

•12・

$chmod+xcamera_publisher.py

3.打开'camera_publisher.py'文件，并编写相机数据获取和主题发布的代

码。以下是一个简单前例子，使用OpenCV库来读取计算机相机数据并将其发布到

'/earnera_topic'主题：

python

#!/usr/bin/envpython

importrospy

fromsensor_msgs.msgimportImage

fromcv_bridgeimportCvBridge

importcv2

defcamerapublisher():

#初始在ROS节点

rospy.init_node(，camera_publisher，,anonymous=True)

#创建图像发布者

imagepub=rospy.Publisher(，/camera_topic，,Image,

queue_size=10)

#创建OpenCV对象和CvBridge对象

cv_image=cv2.VideoCapture(0)

bridge=CvBridge()

#设置循环发布图像

rate=rospy.Rate(10)#发布频率为10Hz

whilenotrospy.is_shutdown():

ret,frame=cvimage.read()

ifret:

#将OpenCV图像转换为ROS图像消息并发布

ros_image=bridge.cv2_to_imgmsg(frame,〃bgr8〃)

image_pub.publish(ros_image)

rate,sleep()

if_name_二二'_main—':

try:

camerapublisher()

机器人操作系统ROS应用实践

exceptrospy.ROSInterruptException:

pass

XXX

4.保存文件并退出编辑器c

5.在终端中编译ROS包：

XXX

$cdVcatkin_ws

$catkin_make

6.运行ROS节点：

$sourceVcatkin_ws/devel/setup.bash

$rosruncamera_nodecamera_publisher.py

此时，'camera_publisher.py'节点会开始获取相机数据并将其以

'/earnera_topic'主题发布出去。

7.打开另一个终端，并输入以下命令以查看主题内容：

$sourceVcatkin_ws/devel/setup.bash

$rostopicecho/cameratopic

这将显示从计算机相机获取的数据。

（14）根据TF原理，若有一个7自由度机械臂，第i轴坐标系｛i｝

相对于第i—1轴坐标系｛i—1｝的齐次变换矩阵表示为，求末端坐标

系⑺相对于基座坐标系｛0｝的变换矩阵。

答：在给定的局域网中，根据子网掩码，可以计算出可用的IP地址范围。子

网掩码'255.255.255.0'表示24位网络前缀和8位主机标识。

对于给定的子网掩码，可用主机的数量等于2的主机位数减去2（排除了网络

地址和广播地址）。因此，在一个具有24位网络前缀和8位主机标识的子网上，

最多可以部署2-8-2=254台控制主机进行通信。

（15）TF可以使用欧拉角和四元数两种方法表示，请推导两者的变

换公式。

答：欧拉角（Eulerangles）和四元数（quaternions）是两种常用的姿态表

示方法，它们可以用来描述物体在三维空间中的旋转变换。下面是欧拉角和四元

数之间的相互转换公式的推导：

•14・

1.欧拉角到四元数的转换：

首先，我们将欧拉角表示为roll(绕x轴旋转角度)、pitch(绕y轴旋转角

度)和yaw(绕z轴旋转角度)。对应的旋转矩阵为R_eulero

通过四元数的变换公式可推导出：

q=[cos(yaw/2)*cos(pitch/2)*cos(roll/2)+

sin(yaw/2)*sin(pitch/2)*sin(roll/2),

cos(yaw/2)*cos(pitch/2)*sin(roll/2)-

sin(yaw/2)*sin(pitch/2)*cos(roll/2),

cos(yaw/2)*sin(pitch/2)*cos(roll/2)+

sin(yaw/2)*cos(pitch/2)*sin(roll/2),

sin(yaw/2)*cos(pitch/2)*cos(roll/2)

cos(yaw/2)*sin(pitch/2)*sin(roll/2)]

其中，q是表示旋转的四元数。

2.四元数到欧拉角的转换：

已知四元数q=[qO,ql,q2,q3],并且满足q(T2+q「2+q2^2+q3c2

=lo

通过旋转矩阵R_quaternion和旋转顺序为roll-pitch-yaw的欧拉角表

示，可以推导出：

roll=atan2(2*(qO*ql+q2*q3),1-2*(ql2+q22))

pitch=asin(2*(q0*q2-q3*ql))

yaw=atan2(2*(q0*q3+ql*q2),1-2*(q2c2+q32))

其中，atan2是一个将弧度映射到[-n,五]区间的反三角函数。

这样，我们就得到了欧拉角和四元数之间的变换公式。

第3章建立机器人系统模型

(1)在Gazebo中如何通过roslaunch加载世界模型？

答：在Gazebo中，可以通过roslaunch命令加载世界模型。以下是步骤：

1.确保你己经安装了Gazebo和ROS,并设置好了ROS环境。

2.创建一个包含世界文件司launch文件的ROS包(如果还没有)。

3.在包的launch文件中，添加以下内容：

xml

<launch>

机器人操作系统ROS应用实践

<!—启动Gazebo—>

<argname=，/world_file，/default=〃路径/到/你的/世界文件.world〃/>

<nodename="gazebo"pkg="gazebo_ros"type="gazebo“required="true"

output二〃screen')

<argname二〃world_file〃value=〃$(argworld_file)/z/>

</node>

<!—其他节点和参数>

</launch>

请将上述代码中的〃路径/到/你的/世界文件.world”替换为实际的路径和

值。

4.运行roslaunch命令启动Gazebo并加载世界模型：

bash

roslaunch包名launch文件名,launch

这将启动Gazebo并加载指定的世界模型。

(2)什么是URDF?其由哪几部分标签组成？

答：URDF代表UnifiedRobotDescriptionFormat(统一机器人描述格式),

是一种用于描述机器人模型的XML文件格式。它是ROS(RobotOperatingSystem)

中常用的机器人建模语言。

URDF文件由以下几部分标签组成：

1.'robot'：URDF文件的根标签，用于定义整个机器人模型。

2.'link'：描述机器人的刚体链接，包括名称、相对于父链接的原点位置和

姿态，以及链接的几何形状。

3.'visual'：在RViz或Gazebo等可视化工具中显示的链接的外观属性，包

括几何形状(如盒子、球体、柱体等)、材质和颜色。

4.'collision'：链接的碰撞属性，用于物理模拟和碰撞检测。

5.Joint'：描述链接之间的关节，包括类型(固定、旋转、平移等)、名称、

父链接和子链接、关节原点位置和轴向、关节限制等信息。

•16•

6.'sensor'：描述传感器设备，如摄像头、激光雷达等。

URDF文件使用以上标签来描述机器人的结构、几何形状、关节和传感器信息。

通过将这些信息保存在URDF文件中，可以方便地加载和可视化机器人模型，进行

运动规划、碰撞检测等操作。

(3)如何通过rosIaunch把URDF模型添加到Gazebo中?

答：要通过roslaunch将URDF模型添加到Gazebo中，你需要执行以下步骤:

1.确保你已经安装了Gazebo和ROS,并设置好了ROS环境。

2.创建一个包含URDF模型和launch文件的ROS包(如果还没有)。

3.在包的launch文件中，添加以下内容：

xml

<launch>

<!--启动Gazebo-->

<argname=z，world_file，zdefault=〃路径/到/你的/世界文件.world"/)

<nodename=〃gazebo"pkg=〃gazebo_ros〃type="gazebo〃required="true"

output二〃screen”)

<argname=，，wor1d_fi1value="z$(argworld_file)z，/>

</node>

<!—加载URDF模型—>

<nodename="spawn_urdf〃pkg=〃gazebo_ros〃type二〃spawn_model〃

args=，，-urdf-file路径/到/你的/urdf文件.urdf-model模型名称〃/>

<!—其他节点和参数一〉

</launch>

请将上述代码中的〃路径/到/你的/世界文件.world”替换为实际的路径和

值，并将〃路径/到/你的/urdf文件.urdf〃替换为实际的URDF文件路径，〃模型

名称〃替换为你想要为该模型指定的名称。

4.运行roslaunch命令启动Gazebo并加载URDF模型：

\'bash

roslaunch包名launch文件名.launch

期机器人操作系统ROS应用实践

这将启动Gazebo并加载指定的世界文件和URDF模型。

请注意，以上示例假设你的世界文件是以，world'为后缀的Gazebo世界文件,

URDF文件的后缀为'.urdf'。如果你使用其他格式的文件，请相应地修改launch

文件中的文件类型。

(4)创建一个长、宽、高为0.6m、0.1m、0.2m的白色立方体的URDF

模型。

答：你可以使用以下代码创建一个长0.6m、宽0.1m、高0.2m的白色立方体

的URDF模型：

xml

<?xmlversion=〃1.0"?>

<robotname二〃cube〃>

<linkname二〃base」ink">

<visual>

<geometry>

<boxsize="0.60.10.2"/>

</geometry>

<materialname二〃white”〉

<colorrgba=，，l111”/>

</material>

</visual>

</link>

</robot>

将上述代码保存为一个名为'cube.urdf'的文件。

在这个URDF模型中，我们定义了一个名为'base」ink'的链接，并在其视

觉属性中指定了一个长0.6m、宽0.1m、高0.2m的白色立方体。使用'〈box>'标

签指定了立方体的大小，使用'〈color〉'标签指定了颜色为白色。

(5)在URDF文件中如何对link设置视图模型、碰撞模型和惯性模

型？

答：在URDF文件中，你可以使用'〈visual>'、'Collision〉'和

'<inertial>'标签来为链接(link)设置视觉模型、碰撞模型和惯性模型。下面

是针对每个标签的简要说明：

•18・

1.\visual>'：用于定义链接的视觉模型。

xml

<linkname=/zmy_link，/>

<visual>

<!-视觉模型定义-

</visual>

<!-其他标签一>

</link>

在'〈visual>'标签中，你可以使用'<geometry>'标签定义几何形状(如

<box>\<sphere>\<cylinder>'等),并使用'〈material)'标签定义材质

和颜色。

2.'〈collision>'：用于定义链接的碰撞模型。

xml

<linkname=，，my_link，，>

<collision>

<!一碰撞模型定义一>

</collision>

<!-其他标签一>

</link>

XXX

与\visual>'类似，你可以使用'〈geometry>'标签定义几何形状用于碰

撞检测。

3.\inertial/：用于定义链接的惯性模型。

xml

<linkname=〃my」ink">

<inertial>

。一惯性模型定义一>

</inertial>

<!—其他标签一〉

</link>

机器人操作系统ROS应用实践

在,<inertial>'标签中，你可以使用'<niass>、标签定义质量，并使用

'<inertia>'标签定义惯性张量。

这些标签可以在\link>'标签内部使用，以为每个链接定义自己的视觉模

型、碰撞模型和惯性模型。你也可以为一个链接设置多个视觉模型、碰撞模型和

惯性模型。

请确保在URDF文件中包含适当的标签来描述你的链接的属性，这样在加载

模型时，Gazebo或其他可视化工具才能正确地显示、进行碰撞检测和物理模拟等

操作。

（6）激光雷达消息类型sensor_msgs/LaserScan的消息格式是什

么？

答：激光雷达消息类型'sensor_msgs/LaserScan'是ROS中用于传输激光扫

描数据的一种标准消息类型。它包含了激光雷达在扫描过程中获取的信息。下面

是sensormsgs/LaserScan'消息的格式：

yaml

Headerheader

float32angle_min

float32angle_max

float32angleincrement

float32time_increment

float32scan_time

float32range_min

float32range_max

float32[]ranges

float32[]intensities

具体的消息字段说明如下：

-'header'：消息头，包含时间戳和坐标系等信息。

'angle_min'：激光扫描的起始角度（弧度）。

-'angle_max'：激光扫描的结束角度（弧度）。

-'angle_increment'：每个激光点之间的角度增量（弧度）。

time_increment'：每个激光点之间的时间增量（秒）。

-'scan_time'：激光扫描的时间（秒）。

-'range_min'：激光可测距离的最小值。

・20・

-rangejnax'：激光可测距离的最大值。

-'ranges'：每个激光点的距离值数组。

-'intensities'：每个激光点的强度值数组（可选）。

'ranges'数组存储了每个激光点的距离值，通常用于表示物体到激光雷达的

距离。'intensities'数组存储了每个激光点的强度值，它表示激光返回时的反

射强度，但并非所有激光雷达都提供这个信息。

这些字段描述了激光扫描的几何形状和参数，以及每个激光点的距离和可能

的强度信息。

（7）结合第1章的图1.4和图1.5所示的两轮差速运动模型，分析

两轮差速机器人的里程计模型。

答：

（8）已知差速驱动的移动机器人轮子半径为r,驱动轮到两轮中间

点P的距离为d,左轮和右轮的旋转角速度分别为，若机器人在平面

全局坐标系下的姿态为，求其运动学模型。

答：根据你提供的信息，差速驱动的移动机器人的轮子半径为r,驱动轮到两

轮中间点P的距离为d,左轮和右轮的旋转角速度分别为公」和31，机器人

在平面全局坐标系下的姿态为（x,y,0）o我们可以推导出森差速驱击机器人的

运动学模型。

首先，我们假设机器人在一个时间间隔At内运动。那么，左轮和右轮在△

t时间内分别旋转的角度可以表示为：

0_1=G)_1*△t

G_r=co_r*△t

接下来，计算机器人的线速度V和角速度3。根据差速驱动的特性，左轮

和右轮的线速度可以表示为：

v_l=r*3」

v_r=r*w_r

然后，通过计算机器人的线速度和角速度来确定机器人的整体线速度v和角

机器人操作系统ROS应用实践

速度3

v=(v_l+v_r)/2

3=(v_r-v_l)/d

最后，使用机器人的线速度和角速度来更新机器人的位姿。根据运动学模型:

△x=v*cos（。）*At

△y=v*sin（。）*△t

△0=G）*△t

x'=x+△x

y'=y+Ay

0'=0+△。

其中，（x,y,0）是机器人的当前位姿，（x',y',O'）是根据运动学模型

预测的下一个时刻的位姿。

这个运动学模型描述了差速驱动移动机器人的位姿变化规律。它是通过控制

左右轮的旋转角速度来确定机器人的整体线速度和角速度，从而更新机器人的位

姿。

（9）求阿克曼驱动型底盘的正运动学方程和逆运动学方程。

答：阿克曼驱动型底盘是一种常用于车辆或机器人的驱动系统，它使用前轮

转向机构实现转向控制。下面分别介绍阿克曼驱动型底盘的正运动学方程和逆运

动学方程。

1.阿克曼驱动型底盘的正运动学方程：

正运动学方程用于根据车辆的转向角度和转向半径计算车辆的前进速度和转

向角速度。假设底盘的轮子基准轴距（轮子中心之间的距离）为L,前轮的转向

角度为a,底盘的前进速度为v,转向角速度为3。那么，正运动学方程可表

示为：

V=3*R

Q=atan（L/（R+0.5*W））

・22・

其中，R是车辆的转向半径，W是车辆的轨宽(左右车轮之间的距离)。

2.阿克曼驱动型底盘的逆运动学方程：

逆运动学方程用于根据车辆的前进速度和转向角速度计算车辆的转向角度和

转向半径。假设底盘的轮子基准轴距为L