SLAM+语音机器人DIY系列:(一)Linux基础——3.Linux命令行基础操作

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摘要                 

由于机器人SLAM自动导航语音交互这一系列算法都在机器人操作系统ROS中有很好的支持,所以后续的章节中都会使用ROS来组织构建代码;而ROS又是安装在Linux发行版ubuntu系统之上的,先学一些Linux命令行相关的知识,对后续ROS教程的快速上手会大有帮助。由于后续ROS的开发都是在Linux发行版ubuntu系统上进行,所以本章节就以ubuntu系统为例,对Linux命令行相关的知识进行展开讲解,本章节主要内容:

1.Linux简介

2.安装Linux发行版ubuntu系统

3.Linux命令行基础操作



3.Linux命令行基础操作    

通过上面的安装操作,我们现在就可以在虚拟机上体验ubuntu系统的奥妙了,按下虚拟机中的“电源”按钮便可以给ubuntu系统开机了,赶紧去试试吧。

3.1.打开终端命令行             

虽然也能像windows系统中用图形交互的方式使用ubuntu系统,但是终端命令行的交互方式在ubuntu系统中使用的更广泛。所以我们得知道如何打开ubuntu系统中的终端命令行,其实很简单:

方法一:右键->打开终端。

方法二Ctrl+Alt+t 或者 Ctrl+Shift+t

3.2.常用快捷键               

1tab

tab键是有两个功能,一个一次tab命令补齐,另一个两次tab提示内容,如果我们不记得一个命令的全拼,或者不记得某个路径的全拼,可以输入命令的前面几个字母,然后使用tab键自动补齐命令或查看提示信息。

2Ctrl+c组合键

Ctrl+c中断,强行打断进程,如果终端命令行正在执行某个进程的程序,这时想要中断掉该进程就可以使用Ctrl+c

3Ctrl+d组合键

Ctrl+d退出,相当于exitquit,比如用python命令进入python交互环境后,就可以用Ctrl+d退出python交互。

4Ctrl+Shift+c组合键和Ctrl+Shift+v组合键

在终端中复制粘贴时,先用鼠标选中需要复制的内容,然后用Ctrl+Shift+c进行复制,再用Ctrl+Shift+v进行粘贴。

5)图形界面和纯文本交互模式切换

Ctrl+Alt+F1~F6:纯文本交互模式登入tty1~tty6终端机;

Ctrl+Alt+F7:切回图形界面。

3.3.终端命令行中一些常用符号了解  

1)用户主目录~

2)系统根目录/

3)一般用户提示符$

4root用户提示符#

3.4.关机与重启命令           

1)关机

$ sudo poweroff

2)重启

$ sudo reboot

3.5.目录与文件相关命令        

1)显示文件和目录列表

$ ls

2)切换目录

$ cd <目标目录>

3)显示当前所在工作目录

$ pwd

4)创建文件

$ touch <文件名>

5)复制文件

$ cp <源文件路径> <目标文件路径>

6)移动文件

$ mv <源文件路径> <目标文件路径>

7)删除文件

$ rm <文件名>

8)显示文件内容

$ cat <文件名>

9)创建文件夹

$ mkdir <文件夹名>

10)删除文件夹

$ rmdir <文件夹名>

3.6.文件权限               

1)修改文件读写可执行权限,具体权限由掩码值决定,如777权限全开

$ sudo chmod 777 <文件名>

2)修改文件所有者

$ sudo chown <用户名>:<组名> <文件名>

3.7.文件查找               

1locate命令查找文件

$ sudo updatedb

$ locate <待查找文件名>

2find命令查找文件

$ find -name <待查找文件名>

3.8.网络相关命令            

1)网络连接与否测试

$ ping <待测目标主机IP或域名>

2)本地IP地址查看

$ ifconfig

3)远程登录到目标主机

$ ssh <目标主机用户名>@<目标主机IP地址>

3.9.系统软件安装与软件运行方法   

1)系统默认的软件安装方法apt-get

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install <软件包名称>

2source方法执行系统脚本,比如执行用户默认配置脚本.bashrc

$ source ~/.bashrc

3./方法执行一般可执行文件

$ ./<可执行文件>

3.10.文本编辑器vim使用        

1vim查看文件内容

$ vim <文件名>

2vim进入编辑模式

vim查看文件内容的界面中,按i键进入编辑模式,然后就可以编辑文件的内容了

3vim退出编辑模式

vim编辑文件内容的界面中,按Esc键退出编辑模式,然后就又回到查看文件内容的界面了

4vim编辑内容保存

vim在编辑完文件内容,退出到查看文件内容的界面后,可以输入“:w”对编辑内容进行保存,也可以输入“:wq”对编辑内容进行保存并退出vim

3.11.关于Linux命令行知识的学习方法建议

上面介绍的Linux命令是一些平时用的频率比较高的,但是Linux命令的数量非常的多,并且很多命令都不常用,而且每个命令都有很多额外的参数,所以想要一下子记住所有的Linux命令和使用方法是不现实的,也是没有必要的。

建议大家对常用的一些Linux命令进行学习后,Linux命令有了一个大概的整体了解。对在日后的实际工作中遇到不会的的命令,通过上网查找使用教程来学习和使用。

后记                                              

------SLAM+语音机器人DIY系列【目录】快速导览------

第1章:Linux基础

1.Linux简介

2.安装Linux发行版ubuntu系统

3.Linux命令行基础操作

第2章:ROS入门

1.ROS是什么

2.ROS系统整体架构

3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic

4.如何编写ROS的第一个程序hello_world

5.编写简单的消息发布器和订阅器

6.编写简单的service和client

7.理解tf的原理

8.理解roslaunch在大型项目中的作用

9.熟练使用rviz

10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览

第3章:感知与大脑

1.ydlidar-x4激光雷达

2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器

3.轮式里程计与运动控制

4.音响麦克风与摄像头

5.机器人大脑嵌入式主板性能对比

6.做一个能走路和对话的机器人

第4章:差分底盘设计

1.stm32主控硬件设计

2.stm32主控软件设计

3.底盘通信协议

4.底盘ROS驱动开发

5.底盘PID控制参数整定

6.底盘里程计标

第5章:树莓派3开发环境搭建

1.安装系统ubuntu_mate_16.04

2.安装ros-kinetic

3.装机后一些实用软件安装和系统设置

4.PC端与robot端ROS网络通信

5.Android手机端与robot端ROS网络通信

6.树莓派USB与tty串口号绑定

7.开机自启动ROS节点

第6章:SLAM建图与自主避障导航

1.在机器人上使用传感器

2.google-cartographer机器人SLAM建图

3.ros-navigation机器人自主避障导航

4.多目标点导航及任务调度

5.机器人巡航与现场监控

第7章:语音交互与自然语言处理

1.语音交互相关技术

2.机器人语音交互实现

3.自然语言处理云计算引擎

第8章:高阶拓展

1.miiboo机器人安卓手机APP开发

2.centos7下部署Django(nginx+uwsgi+django+python3)

 


 

参考文献

 

[1] 张虎,机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社,2022.

 

 

 

 

前言
编程基础篇
第1章 ROS入门必备知识
1.1 ROS简介 2
1.1.1 ROS的性能特色 2
1.1.2 ROS的发行版本 3
1.1.3 ROS的学习方法 3
1.2 ROS开发环境的搭建 3
1.2.1 ROS的安装 4
1.2.2 ROS文件的组织方式 4
1.2.3 ROS网络通信配置 5
1.2.4 集成开发工具 5
1.3 ROS系统架构 5
1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6
1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7
1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8
1.4 ROS调试工具 8
1.4.1 命令行工具 9
1.4.2 可视化工具 9
1.5 ROS节点通信 10
1.5.1 话题通信方式 12
1.5.2 服务通信方式 15
1.5.3 动作通信方式 19
1.6 ROS的其他重要概念 25
1.7 ROS 2.0展望 28
1.8 本章小结 28
第2章 C++编程范式
2.1 C++工程的组织结构 29
2.1.1 C++工程的一般组织结构 29
2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29
2.2 C++代码的编译方法 30
2.2.1 使用g++编译代码 31
2.2.2 使用make编译代码 32
2.2.3 使用CMake编译代码 32
2.3 C++编程风格指南 33
2.4 本章小结 34
第3章 OpenCV图像处理
3.1 认识图像数据 35
3.1.1 获取图像数据 35
3.1.2 访问图像数据 36
3.2 图像滤波 37
3.2.1 线性滤波 37
3.2.2 非线性滤波 38
3.2.3 形态学滤波 39
3.3 图像变换 40
3.3.1 射影变换 40
3.3.2 霍夫变换 42
3.3.3 边缘检测 42
3.3.4 直方图均衡 43
3.4 图像特征点提取 44
3.4.1 SIFT特征点 44
3.4.2 SURF特征点 50
3.4.3 ORB特征点 52
3.5 本章小结 54
硬件基础篇
第4章 机器人传感器
4.1 惯性测量单元 56
4.1.1 工作原理 56
4.1.2 原始数据采集 60
4.1.3 参数标定 65
4.1.4 数据滤波 73
4.1.5 姿态融合 75
4.2 激光雷达 91
4.2.1 工作原理 92
4.2.2 性能参数 94
4.2.3 数据处理 96
4.3 相机 100
4.3.1 单目相机 101
4.3.2 双目相机 107
4.3.3 RGB-D相机 109
4.4 带编码器的减速电机 111
4.4.1 电机 111
4.4.2 电机驱动电路 112
4.4.3 电机控制主板 113
4.4.4 轮式里程计 117
4.5 本章小结 118
第5章 机器人主机
5.1 X86与ARM主机对比 119
5.2 ARM主机树莓派3B+ 120
5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120
5.2.2 安装ROS melodic 122
5.2.3 装机软件与系统设置 122
5.3 ARM主机RK3399 127
5.4 ARM主机Jetson-tx2 128
5.5 分布式架构主机 129
5.5.1 ROS网络通信 130
5.5.2 机器人程序的远程开发 130
5.6 本章小结 131
第6章 机器人底盘
6.1 底盘运动学模型 132
6.1.1 两轮差速模型 132
6.1.2 四轮差速模型 136
6.1.3 阿克曼模型 140
6.1.4 全向模型 144
6.1.5 其他模型 148
6.2 底盘性能指标 148
6.2.1 载重能力 148
6.2.2 动力性能 148
6.2.3 控制精度 150
6.2.4 里程计精度 150
6.3 典型机器人底盘搭建 151
6.3.1 底盘运动学模型选择 152
6.3.2 传感器选择 152
6.3.3 主机选择 153
6.4 本章小结 155
SLAM篇
第7章 SLAM中的数学基础
7.1 SLAM发展简史 158
7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160
7.1.2 SLAM的基本理论 161
7.2 SLAM中的概率理论 163
7.2.1 状态估计问题 164
7.2.2 概率运动模型 166
7.2.3 概率观测模型 171
7.2.4 概率图模型 173
7.3 估计理论 182
7.3.1 估计量的性质 182
7.3.2 估计量的构建 183
7.3.3 各估计量对比 190
7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193
7.4.1 贝叶斯估计 194
7.4.2 参数化实现 196
7.4.3 非参数化实现 202
7.5 基于因子图的状态估计 206
7.5.1 非线性最小二乘估计 206
7.5.2 直接求解方法 206
7.5.3 优化方法 208
7.5.4 各优化方法对比 218
7.5.5 常用优化工具 219
7.6 典型SLAM算法 221
7.7 本章小结 221
第8章 激光SLAM系统
8.1 Gmapping算法 223
8.1.1 原理分析 223
8.1.2 源码解读 228
8.1.3 安装与运行 233
8.2 Cartographer算法 240
8.2.1 原理分析 240
8.2.2 源码解读 247
8.2.3 安装与运行 258
8.3 LOAM算法 266
8.3.1 原理分析 266
8.3.2 源码解读 267
8.3.3 安装与运行 270
8.4 本章小结 270
第9章 视觉SLAM系统
9.1 ORB-SLAM2算法 274
9.1.1 原理分析 274
9.1.2 源码解读 310
9.1.3 安装与运行 319
9.1.4 拓展 327
9.2 LSD-SLAM算法 329
9.2.1 原理分析 329
9.2.2 源码解读 334
9.2.3 安装与运行 337
9.3 SVO算法 338
9.3.1 原理分析 338
9.3.2 源码解读 341
9.4 本章小结 341
第10章 其他SLAM系统
10.1 RTABMAP算法 344
10.1.1 原理分析 344
10.1.2 源码解读 351
10.1.3 安装与运行 357
10.2 VINS算法 362
10.2.1 原理分析 364
10.2.2 源码解读 373
10.2.3 安装与运行 376
10.3 机器学习与SLAM 379
10.3.1 机器学习 379
10.3.2 CNN-SLAM算法 411
10.3.3 DeepVO算法 413
10.4 本章小结 414
自主导航篇
第11章 自主导航中的数学基础
11.1 自主导航 418
11.2 环境感知 420
11.2.1 实时定位 420
11.2.2 环境建模 421
11.2.3 语义理解 422
11.3 路径规划 422
11.3.1 常见的路径规划算法 423
11.3.2 带约束的路径规划算法 430
11.3.3 覆盖的路径规划算法 434
11.4 运动控制 435
11.4.1 基于PID的运动控制 437
11.4.2 基于MPC的运动控制 438
11.4.3 基于强化学习的运动控制 441
11.5 强化学习与自主导航 442
11.5.1 强化学习 443
11.5.2 基于强化学习的自主导航 465
11.6 本章小结 467
第12章 典型自主导航系统
12.1 ros-navigation导航系统 470
12.1.1 原理分析 470
12.1.2 源码解读 475
12.1.3 安装与运行 479
12.1.4 路径规划改进 492
12.1.5 环境探索 496
12.2 riskrrt导航系统 498
12.3 autoware导航系统 499
12.4 导航系统面临的一些挑战 500
12.5 本章小结 500
第13章 机器人SLAM导航综合实战
13.1 运行机器人上的传感器 502
13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503
13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503
13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504
13.1.4 运行相机的ROS驱动 504
13.1.5 运行底盘的urdf模型 505
13.1.6 传感器一键启动 506
13.2 运行SLAM建图功能 506
13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507
13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508
13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508
13.3 运行自主导航 509
13.4 基于自主导航的应用 510
13.5 本章小结 511
附录A Linux与SLAM性能优化的探讨
附录B 习题
posted @ 2019-02-14 16:26  小虎哥哥爱学习  阅读(3104)  评论(0编辑  收藏  举报