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什么是二次凸优化问题

可以转化成满足如下方程的优化问题被称为二次凸优化(QP)问题。

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min_x 0.5 * x'Px + q'x
s.t. l <= Ax <= u

其中P是对称正定矩阵。所以目标函数的全局最小值就是其极小值。在二维的情况下,目标函数的图像类似下面的图。这里大概有一个印象就好。

约束类型可以是等式约束和不等式约束。
当需要设置等式约束时可以将需要相等的行设置为l[i] == u[i]
单侧的不等式约束,可以将最小或最大侧设置成无穷小或无穷大。

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下面的一个例子演示了两个节点之间如何实现零拷贝通讯。

注意,下面测试例子的ROS2版本为Galactic

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#include <chrono>
#include <cinttypes>
#include <cstdio>
#include <memory>
#include <string>
#include <utility>

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"
#include "std_msgs/msg/int32.hpp"

using namespace std::chrono_literals;

// Node that produces messages.
struct Producer : public rclcpp::Node
{
Producer(const std::string & name, const std::string & output)
: Node(name, rclcpp::NodeOptions().use_intra_process_comms(true))
{
// Create a publisher on the output topic.
pub_ = this->create_publisher<std_msgs::msg::Int32>(output, 10);
std::weak_ptr<std::remove_pointer<decltype(pub_.get())>::type> captured_pub = pub_;
// Create a timer which publishes on the output topic at ~1Hz.
auto callback = [captured_pub]() -> void {
auto pub_ptr = captured_pub.lock();
if (!pub_ptr) {
return;
}
static int32_t count = 0;
std_msgs::msg::Int32::UniquePtr msg(new std_msgs::msg::Int32());
msg->data = count++;
printf(
"Published message with value: %d, and address: 0x%" PRIXPTR "\n", msg->data,
reinterpret_cast<std::uintptr_t>(msg.get()));
pub_ptr->publish(std::move(msg));
};
timer_ = this->create_wall_timer(1s, callback);
}

rclcpp::Publisher<std_msgs::msg::Int32>::SharedPtr pub_;
rclcpp::TimerBase::SharedPtr timer_;
};

// Node that consumes messages.
struct Consumer : public rclcpp::Node
{
Consumer(const std::string & name, const std::string & input)
: Node(name, rclcpp::NodeOptions().use_intra_process_comms(true))
{
// Create a subscription on the input topic which prints on receipt of new messages.
sub_ = this->create_subscription<std_msgs::msg::Int32>(
input,
10,
[](std_msgs::msg::Int32::UniquePtr msg) {
printf(
" Received message with value: %d, and address: 0x%" PRIXPTR "\n", msg->data,
reinterpret_cast<std::uintptr_t>(msg.get()));
});
}

rclcpp::Subscription<std_msgs::msg::Int32>::SharedPtr sub_;
};

int main(int argc, char * argv[])
{
setvbuf(stdout, NULL, _IONBF, BUFSIZ);
rclcpp::init(argc, argv);
rclcpp::executors::SingleThreadedExecutor executor;

auto producer = std::make_shared<Producer>("producer", "number");
auto consumer = std::make_shared<Consumer>("consumer", "number");

executor.add_node(producer);
executor.add_node(consumer);
executor.spin();

rclcpp::shutdown();

return 0;
}
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C++ 标准库中的三种时钟

std::chrono::system_clock

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using namespace std::chrono_literals;
const auto start = std::chrono::system_clock::now();


#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <chrono>

volatile int sink;
int main()
{
std::cout << std::fixed << std::setprecision(9) << std::left;
for (auto size = 1ull; size < 1000'000'000ull; size *= 100) {
// record start time
auto start = std::chrono::system_clock::now();
// do some work
std::vector<int> v(size, 42);
sink = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0u); // make sure it's a side effect
// record end time
auto end = std::chrono::system_clock::now();
std::chrono::duration<double> diff = end - start;
std::cout << "Time to fill and iterate a vector of " << std::setw(9)
<< size << " ints : " << diff.count() << " s\n";
}
}

/* 输出
Time to fill and iterate a vector of 1 ints : 0.000006568 s
Time to fill and iterate a vector of 100 ints : 0.000002854 s
Time to fill and iterate a vector of 10000 ints : 0.000116290 s
Time to fill and iterate a vector of 1000000 ints : 0.011742752 s
Time to fill and iterate a vector of 100000000 ints : 0.505534949 s
*/

//https://en.cppreference.com/w/cpp/chrono/system_clock/now

system_clock是系统范围的时钟。它是可修改的。比如同步网络时间。所以系统的时间差可能不准。

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RRT与PRM一样,也是概率完备且不最优的。概率完备是指只要解存在就一定能在某一时刻找到。但解不一定是最优的。RRT与PRM相比,有一个优势就是,它在构建图的过程中就在寻找路径。

RRT的主要算法流程

在这里插入图片描述

这份基于matlab的代码很好的展示了RRT的算法流程:

https://github.com/emreozanalkan/RRT

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ROS2的构建系统ament_cmake是基于CMake改进而来的。本篇文章我们详细介绍一下ament_cmake常用的语句。

一个功能包的诞生

使用ros2 pkg create <package_name>可以生成一个功能包的框架。

image-20220716195445774

一个功能包的构建信息将会包含在CMakeLists.txtpackage.xml这两个文件中。package.xml文件中包含该功能包的依赖信息,它可以帮助编译工具colcon确定多个功能包编译的顺序。当我们需要单独编译功能包时必须确保编译的包名必须与package.xml文件中的一致。

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colcon build --packages-select <package_name>

CMakeLists.txt就是我们需要重点关注的。它描述了如何构建功能包。

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下面介绍一下如何在ROS2节点中使用多线程。

使用多线程就涉及到回调组(CallbackGroup)了。

使用示例

创建回调组的函数如下:

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/// Create and return a callback group.
RCLCPP_PUBLIC
rclcpp::CallbackGroup::SharedPtr
create_callback_group(
rclcpp::CallbackGroupType group_type,
bool automatically_add_to_executor_with_node = true);
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jenkins是老牌的CI/CD工具。下面记录一下在云服务器上的安装过程。

基于docker安装jenkins

下面记录了如何在云服务器上安装jenkins

新建一个jenkins_docker文件夹,在文件夹里新建一个data文件夹。并给data文件夹读写权限。

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chmod -R a+w data/

新建一个docker-compose.yml文件。添加下面的内容:

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version: "3.1"
services:
jenkins:
image: jenkins/jenkins:2.332.3-lts
container_name: jenkins
ports:
- 8080:8080
- 50000:50000
volumes:
- ./data/:/var/jenkins_home/

注意,这里是将data目录映射到了docker环境里。

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我们使用backward_ros功能包来快速实现用GDB调试ROS2程序。

backward_ros功能包介绍

backward_ros功能包是对backward-cpp包的ROS2封装,以便可以简单快速地使用GDB工具。

backward-cpp包的介绍可以查看其仓库:

https://github.com/bombela/backward-cpp

使用backward_ros功能包实现GDB调试ROS2程序只需下面三个步骤:

  1. 添加backward_rospackage.xml 文件。
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<depend>backward_ros</depend>
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编译选项有很多,这里列出一些常用的编译选项设置,并说明作用。

指定使用的C++版本

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set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

可以根据需求设置11, 14, 17, 20等等C++版本。

设置编译选项

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add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic -Wno-unused-parameter -g)

告警选项:

告警选项 作用描述
-Wall 允许发出gcc提供的所有有用的报警信息
-Wextra 对所有合法但值得怀疑的表达式发出警告
-Werror 把告警信息当做错误信息对待
-Wpedantic 允许发出ANSI C标准所列的全部警告信息
-w 关闭所有警告(不推荐使用)
-Wfatal-errors 遇到第一个错误就停止,减少查找错误时间

我们加上了告警都转成错误后常常会看到下面的错误信息。

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error: unused parameter ‘test’ [-Werror=unused-parameter]
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BehaviorTree.CPP是一个开源的C++行为树库。在游戏领域,行为树已经比较流行了。主要用于维护游戏角色的各种动作和状态。但在机器人领域还很少使用的。Navigation2中引入了行为树来组织机器人的工作流程和动作执行。

行为树是树状的结构,它的逻辑流程是由xml文件描述的。我们可以用其配套的工具Groot来可视化行为树。如下图所示:

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