创建节点nodes/turtle_tf_listener.py $ roscd learning_tf $ touch nodes/turtle_tf_listener.py $ chmod +x nodes/turtle_tf_listener.py $ rosed nodes/turtle_tf_listener.py 手工输入代码: #!/usr/bin/env python import roslib roslib.load_manifest('learning_tf') import rospy import math imp...
步骤3: 创建一个 Python 脚本并导入必要的库 在src目录下创建一个新的 Python 脚本,比如tf_listener.py。此外,你还需要引入用于 tf 和 rospy 的库。内容如下: #!/usr/bin/env pythonimportrospyimporttffromtf.transformationsimporteuler_from_quaternion 1. 2. 3. 4. rospy: ROS 的 Python 库。 tf: ROS...
二、设置TF监听器 1、在当前文件夹创建TF监听器文件robListener.cpp 创建一个新的终端,我们命名为终端1,输入如下命令: touch robListener.cpp 1. 2、打开TF监听文件robListener.cpp gedit robListener.cpp 1. 3、将以下c++代码写入TF监听文件 /** * 该例程监听tf数据,并计算、发布base_laser的位置指令 */ #...
$ rosrun learning_tf turtle_tf_broadcaster__name:=turtle1_tf_broadcaster/turtle1 $ rosrun learning_tf turtle_tf_broadcaster__name:=turtle1_tf_broadcaster/turtle2 $ rosrun learning_tf turtle_tf_listener $ rosrun turtlesim turtle_teleop_key 下面展示一下(python)的代码实现,其编译是一样的 创建t...
监听(TransformListener):获取坐标系和坐标系之间的位姿关系 TF(坐标变换TransformStamped)帧:广播出去的一组数据可以称作一个TF帧,包含父坐标系名称、子坐标系名称,父坐标系和子坐标系之间的关系 接着我们就可以编写代码来实现上面对TF帧的发布和监听。 1.坐标变换广播 ...
2 创建代码并编译运行(Python) 如何实现一个TF广播器: 定义TF广播器(TransformBroadcaster) 创建坐标变换值 发布坐标变换(sendTransform) 如何实现一个TF监听器: 定义TF监听器(TransformListener) 查找坐标变换(lookupTransform) 将代码拷贝到新建的scripts文件夹下。
这个操作通常用于解决Python版本冲突或者指定系统默认使用的Python版本。然后新开终端运行rostopic list,得到以下结果:(我们主要关注/tf_static。) /rosout /rosout_agg /tf /tf_static /turtle1/cmd_vel /turtle1/color_sensor /turtle1/pose /turtle2/cmd_vel...
ROS与Python入门教程-TF-Time travel(时间穿梭) 说明 介绍TF的高级特性Time travel,这是TF最有用的技巧。 Time travel(时空穿梭) 修改nodes/turtle_tf_listener.py,跟随第一只乌龟不再使用now()参数而是用5秒前。 try: now = rospy.Time.now() - rospy.Duration(5.0) listener.waitForTransform("/turtle2",...
头文件 #include <tf2_ros/transform_listener.h> tf2包提供了TransformListener来使得位姿变换的接收更加方便,因此要使用TransformListener,我们需要包含对应的头文件 tf2_ros::Buffer tfBuffer; tf2_ros::TransformListener tfListener(tfBuffer); 这里创建了一个TransformListener对象,当Listener创建好后,它就会通过网络...
完成代码的编写后需要设置功能包的编译选项,让系统知道Python程序的入口,打开功能包的setup.py文件,加入如下入口点的配置: entry_points={'console_scripts': ['static_tf_broadcaster = learning_tf.static_tf_broadcaster:main','tf_listener =...