ROS进阶实例

给大家带来的一篇关于ROS相关的电子书资源，介绍了关于ROS、进阶实例方面的内容，本书是由中山大学出版社出版，格式为PDF，资源大小75.3 MB，R.帕特里克编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：9.8。

内容介绍

ROS进阶实例是《ROS入门实例》的进阶篇，介绍一批ROS程序包以及一些在真实机器人上编程所必需的工具：使用SMAC和Behavior Trees这样的可执行任务管理工具，为不同的机器人创造定制的URDF模型，用ROS诊断来监控机器人的健康状况，多控制输入以及为这些控制输入设定优先级，控制多关节机械臂实现移动到指定点和抓取的动作，通过网络浏览器监控和控制机器人，以及在Garebo中运行真实机器人的模拟版。

目录

• 1. 这一卷书的范围
• 2. 安装ROS-BY-EXAMPLE代码
• 3. 使用ROS执行任务
• 4. 为你的机器人创建一个URDF模型
• 5. 控制伺服电机: 再一次
• 6. 机器诊断
• 7. 动态重置
• 8. 多话题 with mux & yocs
• 9. 3D世界中的头部追踪
• 10. 检测与跟踪 AR 标签
• 11. 用MoveIt!做机械臂导航
• 12. Gazebo:模拟世界与机器人
• 13. ROSBRIDGE：为你的机器人构建WEB图形用户界面

学习笔记

实例讲解webpack进阶之插件篇

一、插件篇 1. 自动补全css3前缀 autoprefixer 官方是这样说的：Parse CSS and add vendor prefixes to CSS rules using values from the Can I Use website，也就是说它是一个自动检测兼容性给各个浏览器加个内核前缀的插件。 举个栗子：最新的弹性盒模型flux 实际代码： :fullscreen a { display: flex} 插件自动补充后 a { display: -webkit-box; display: -webkit-flex; display: -ms-flexbox; display: flex} 效果显而易见，我们可以更专注于css布局和美化，而不需要花过多的精力都写相同的外码而加上不同的前缀，也减少了冗余代码。 使用方法: cnpm install --save-dev autoprefixer postcss-loader var autoprefixer = require(autoprefixer);module.exports={ //其他配置这里就不写了 module:{ l……

Nodejs进阶：基于express+multer的文件上传实例

概览 图片上传是web开发中经常用到的功能，node社区在这方面也有了相对完善的支持。 常用的开源组件有multer、formidable等，借助这两个开源组件，可以轻松搞定图片上传。 本文主要讲解以下内容，后续章节会对技术实现细节进行深入挖掘。 基础例子：借助express、multer实现单图、多图上传。 常用API：获取上传的图片的信息。 进阶使用：自定义保存的图片路径、名称。 环境初始化 非常简单，一行命令。 npm install express multer multer --save 每个示例下面，都有下面两个文件 ➜ upload-custom-filename git:(master) ✗ tree -L 1.├── app.js # 服务端代码，用来处理文件上传请求├── form.html # 前端页面，用来上传文件……

Nodejs进阶：核心模块net入门学习与实例讲解

模块概览 net模块是同样是nodejs的核心模块。在http模块概览里提到，http.Server继承了net.Server，此外，http客户端与http服务端的通信均依赖于socket（net.Socket）。也就是说，做node服务端编程，net基本是绕不开的一个模块。 从组成来看，net模块主要包含两部分，了解socket编程的同学应该比较熟悉了： net.Server：TCP server，内部通过socket来实现与客户端的通信。 net.Socket：tcp/本地 socket的node版实现，它实现了全双工的stream接口。 本文从一个简单的 tcp服务端/客户端 的例子开始讲解，好让读者有个概要的认识。接着再分别介绍 net.Server、net.Socket 比较重要的API、属性、事件。 对于初学者，建议把文中的例子本地跑一……

Tensorflow卷积神经网络实例进阶

在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中，我们实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick。接下来，我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。 CIFAR-10是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。CIFAR-10如同其名字，一共标注为10类，每一类图片6000张。 本文实现了进阶的卷积神经网络来解决CIFAR-10分类问题，我们使用了一些新的技巧： 对weights进行了L2的正则化 对图片进行了翻转、随机剪切等数据增强，制造了更多样本 在每个卷积-最大池化层后面使用了LRN（局部响应归一化层），增强了模型的泛化能力 首先需要下载Tensorflow models Tensorflow models，以便使用其中的C……

以上就是本次介绍的ROS电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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