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Turtlebot常见问题

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常见问题

Turtlebot4标准版机器人一直无法充电，树莓派显示电量为 0
A：通信指示灯没有亮，应该是网络连接有问题，网络连接的问题会导致 topic 没有内容，所以它获取到的电量不是真实的电量。
追问：这个怎么重新连呢？

A：检查一下是否树莓派连接到了路由器的 5G 频段。底盘连到了路由器的 2.4G 频段。

追问：树莓派连上了，底盘没有连上

A：Create3 WiFi 配置：同时按下 CreateR3 按钮 1 和 2，直到光环变为蓝色。

Create3 现在处于 AP 模式。连接到名为"create-XXXX"的 WiFi 网络。在浏览器中转到 192.168.10.1，转到 connect 选项卡，输入您的 WiFi ssid 和密码，然后单击“connect”，等待它连接到 WiFi 并播放铃声。详情见用户手册页面：http://www.turtlebot.net.cn/index.php?catid=135#pp292

在 PC 上，运行 ros2 topic list 以确保 CreateR 3 正在发布其主题。

追问：192.168.10.1 进不去

A：PC 需要连接上名字包含 create 的网络。详情见用户手册页面：http://www.turtlebot.net.cn/index.php?catid=134

缺少话题，开机雷达不转，AI 教学实验操作软件无法使用
可以试试重刷镜像：
就是把 tf 卡拔下来或者用一张新的 tf 卡，从官网下载相应的镜像用 Raspberry Pi Imager 烧录工具把镜像烧进 tf 卡，可能会用到拓展坞或者 sd 卡套，这取决于你的电脑接口。不是确定的硬件损坏问题，一般这样可解决大部分不知名问题。
镜像下载地址:http://download.ros.org/downloads/turtlebot4/Raspberry Pi Imager 烧录工具：https://www.raspberrypi.com/software/
不过这样的话，软件可能要重新装，所以如果有备用的 tf 卡更好。
您好，Turtlebot4在人群环境中，获取人的位置是用的什么方法，行人密集时能区分不同人的位置吗

TB4机器人标配的OAK深度相机关于部署轻量化模型官网有比较好的生态。http://www.turtlebot.net.cn/index.php?id=144

比如目标检测可以用 mobilenet-ssd 模型，其中就包含 person 的检测，当然也有专门用于人物检测的模型，官网也提供了 linux环境下使用的 demo。不过具体怎么使用，比如如何调用 demo的相关接口，开发者可以自定义。

Turtlebot4标配的激光雷达只能扫平面吗，垂直范围怎么扫描呢？
A：Turtlebot4标配的激光雷达是PLIDAR A1M8，它是一个水平扫描的360度激光雷达，其设计用于水平方向上的旋转扫描，并不支持垂直扫描。激光雷达相关信息可以查看http://www.turtlebot.net.cn/index.php?id=142

追问：那垂直方向是通过什么来获得数据的呢？

A：深度摄像头。深度摄像头相关信息可以查看http://www.turtlebot.net.cn/index.php?id=144

追问：Turtlebot4 这个传感器检测到的数据是机器内置算法计算还是得自己计算哇，比如这个障碍物的距离和速度，可以实时获得吗？

A：对于障碍物的距离和速度等信息，通常是通过使用合适的算法来从传感器数据中计算得出的，而实时获取障碍物的距离和速度取决于传感器的采样率和算法的计算速度。

追问：激光雷达和深度摄像头结合的话要做数据融合吗？

A：是的，当激光雷达和深度摄像头结合使用时，常常需要进行数据融合以获得更准确和全面的环境感知信息。这是因为激光雷达和深度摄像头在原理和工作方式上有一些差异，各自具有一定的优势和限制。激光雷达可以提供精确的距离测量，但对于物体的表面细节和纹理信息相对较弱。深度摄像头则能够提供场景的图像和深度地图，具有更丰富的视觉信息，但在一些情况下可能受到光照、遮挡等因素的影响。通过将激光雷达和深度摄像头的数据进行融合，可以充分利用它们的优势并弥补各自的不足。常见的数据融合方法包括：
点云融合：将激光雷达的点云数据与深度摄像头的图像进行对齐和融合，从而在点云中添加图像纹理信息，提高物体识别和定位的准确性。
深度图像融合：将激光雷达的距离测量与深度摄像头的深度图像进行融合，生成更精确的深度信息，同时保留物体的视觉特征。

特征提取与匹配：通过提取激光雷达和深度摄像头的特征点，进行匹配和关联，以实现更准确的目标检测、跟踪和地图构建。数据融合可以提高环境感知的准确性、稳定性和鲁棒性，提供更全面和一致的感知结果。

具体的融合方法和算法选择会根据应用需求、硬件配置和算法实现等因素进行决定。

追问：这些融合算法里面自带么还是自己编写再去训练，我们重点是做决策优化的。

A：Turtlebot4 机器人目前还没有集成这些算法，只有简单的二维建图导航，但是关于传感器数据融合，还是有很多开源算法的，可以尝试移植。

前面测试turtlebot机械臂夹爪是正常的，但是现在跟 TB4 组装后，机械臂下面的舵机是正常的，但是夹爪不动？
mkdir -p ~/ros2_ws/src/ && cd ~/ros2_ws/src/
git clone 
-b galactic-dexel 
https://github.com/ROBOTIS-GIT/DynamixelSDK.git
git clone 
-b ros2 
https://github.com/ROBOTIS-GIT/dynamixel-workbench.git
git clone 
-b foxy-dexel 
https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator.git
git clone 
-b ros2-devel
https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator_msgs.git
git clone 
-b ros2-devel
https://github.com/ROBOTIS-GIT/open_manipulator_dependencies.git
git clone 
-b ros2-devel
https://github.com/ROBOTIS-GIT/robotis_manipulator.git
cd ~/ros2_ws/ && colcon build --symlink- install
echo "source ~/ros2_ws//install/setup.bash" >> ~/.bashrcsource 
~/.bashrc
后三个包改成 ros2-devel
有 2 台Turtlebot Arm用户反映夹子不能控制，Wizard2.0 软件里面除了 Drive Mode，Operating Mode，还需要设置什么？
先可以看下舵机能否检测到。
另外在 OpenManipulator 机械臂中，除了 Drive Mode 和 Operating Mode，还需要进行一些其他设置才能控制夹子。以下是一些可能需要设置的关键项：
Joint Control: 在 Wizard2.0 软件中，您需要设置夹子的关节控制。确保夹子的关节（通常是末端执行器）正确配置并启用了适当的控制模式，以便可以对其进行控制。
Gripper Control: 夹子通常具有特定的夹持力和开闭程度设置。在 Wizard2.0 软件中，您可能需要设置夹子的夹持力和开闭程度，以适应特定任务需求。这通常涉及设置夹子的速度和力度参数。
Coordinate Frame: 确保夹子的坐标系正确设置。夹子的坐标系通常与机械臂的坐标系相对应，并且在运动控制和轨迹规划中需要正确的坐标系变换。
End Effector Configuration: 夹子的末端执行器配置也可能需要进行设置。这可能包括设置夹子的尺寸、形状或其他特定参数，以便正确进行夹持任务。
具体的设置选项和参数可能会因 OpenManipulator 机械臂的型号和使用的软件版本而有所不同。
TurtleBot3组装的话大概需要多久呀，难度怎么样？
TurtleBot3组装难度不大，熟练的话2个小时即可组装好，第一次组装也能在4个小时内组装完。过程中细心一点按手册逐步执行即可，细节上注意板子线插口正负极别弄反了。组装后软件上还需安装镜像与软件环境，这是学习ROS的第一步也是必要一步。
TurtleBot3集成将底盘和 NUC、雷达、深度相机等硬件设备组装在一起，形成整套完整的设备。安装好软件系统和所有功能包，完成整机测试，确保各功能到手可以直
是的，TurtleBot3 华夫派机器人是一个具备自主导航、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）、障碍检测和远程桌面控制等功能的机器人平台。通过将底盘、NUC（小型电脑）、雷达和深度相机等硬件设备组装在一起，并正确安装软件系统和所需功能包，您可以实现整机的完整功能。
以下是各项功能的简要说明：
1. 自主导航：TurtleBot3 华夫派机器人支持使用 ROS 导航堆栈（ROS Navigation Stack）来实现自主导航功能。导航堆栈包含了路径规划、定位、障碍物检测等功能，使机器人能够在未知环境中进
行地图构建并实现自主移动。
2. SLAM：TurtleBot3 华夫派机器人支持使用视觉 SLAM 或激光SLAM 算法来进行同时定位与建图。您可以选择合适的 SLAM 算法（例如 ORB-SLAM2、Cartographer 等）并将其与机器人的传感器数据进行融合，以实现实时地图构建和机器人位置估计。
3. 障碍检测：通过使用激光雷达等传感器，结合适当的软件算法，可以实现对机器人周围障碍物的检测和避障功能。这样，机器人就能够在移动过程中避免与障碍物发生碰撞。
4. 远程桌面控制：TurtleBot3 华夫派机器人可以通过远程桌面控制方式进行操控。您可以使用远程桌面软件（例如 VNC）将机器人的桌面显示传输到远程计算机上，并通过远程计算机对机器人进行控制和监视。
需要注意的是，虽然 TurtleBot3 华夫派机器人提供了基础的硬件和软件支持，但具体功能的实现仍需要进行一些配置和软件开发。您需要安装和配置适当的 ROS 软件包、传感器驱动程序以及所选功能的算法。此外，还可能需要进行一些参数调整和机器人的校准工作。
TurtleBot3 华夫派能不能跑 ROS Noetic版本？
可以的，TurtleBot3 Waffle Pi 可以在 ROS Noetic 版本上运行。参见官网手册：https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/quick-start/
TurtleBot4机器人强制关闭电源命令是什么
A：ros2 service call /robot_power irobot_create_msgs/srv/RobotPower "{}"

追问：禁用安全机制命令？

A：ros2 param set /motion_control safety_override full

追问：恢复安全机制命令？

A：ros2 param set /motion_control safety_override none

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