《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位) 》

导语:

在机器人项目中,调试工具往往比算法本身更耗时间。Foxglove 作为新一代机器人可视化平台,提供了强大的话题订阅、视频显示、3D 展示和日志分析能力。本篇从零开始,手把手带你完成 Foxglove 的环境搭建,包含依赖安装、连接配置以及常见踩坑点。

《机器人实践开发》系列文章索引

《机器人实践开发①:Foxglove 开发环境完整搭建指南(含常见坑位)》

《机器人实践开发②:Foxglove 嵌入式移植 + CMake 集成》

《机器人实践开发③:Foxglove可视化机器人的眼睛-视频》

《机器人实践开发④:Foxglove可视化机器人的耳朵-声音》

《机器人实践开发⑤:Foxglove可视化机器人的3D显示》

《机器人实践开发⑥:Foxglove可视化机器人传感器数据》

《机器人实践开发⑦:Foxglove可视化机器人的日志显示》

《机器人实践开发⑧:Foxglove可视化机器人的地图显示》

《机器人实践开发⑨:Foxglove可视化机器人的MyBag 数据回放》


foxglove 官网

Foxglove 是一个专为机器人团队打造的平台,用于收集、分析和学习构建、训练、部署和操作可靠机器人所需的大量多模态数据。

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foxglove 安装

在这里插入图片描述

ubuntu运行foxglove_bridge完成

echo "start run foxglove ... ... " killall -9 foxglove_bridge ros2 launch foxglove_bridge foxglove_bridge_launch.xml port:=8765

Ros 运行仿真测试程序

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运行 macOS 上面的Foxglove studio,设置远程连接的地址:

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在这里插入图片描述

控制面板设置-主题是否可见

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web网页端也可以使用

注意:webs 没有 ssl 所以chrome 认为不安全,需要网页加载脚本

选择设置面板

在这里插入图片描述

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基于FPGA的USB2.0 UTMI PHY芯片测试方案设计与实现

1. 从零开始:为什么我们需要一个FPGA测试平台? 大家好,我是老张,在芯片验证这个行当里摸爬滚打了十几年。今天想和大家聊聊一个非常具体、但又很实际的问题:当你拿到一颗全新的USB2.0 PHY芯片,比如Cypress的CY7C68000,你怎么知道它到底好不好用?数据收发准不准?协议符不符合标准? 你可能说,上昂贵的专业测试仪啊!没错,但动辄几十万上百万的仪器,不是每个团队、每个项目都能轻松配备的。而且,专业仪器往往是个“黑盒”,你只知道结果,对内部数据流的细节和实时状态把控不够灵活。这时候,基于FPGA的自建测试平台就显示出它的巨大优势了。它就像你自己搭的一个乐高工作台,每一个模块、每一根信号线你都能看得见、摸得着、改得了。 我这次用的核心是Xilinx的XCVU440这块FPGA。选它,一是性能足够强悍,能轻松应对USB2.0高速(480Mbps)模式下的数据处理;二是它的资源丰富,我可以把MicroBlaze软核处理器、各种总线转换逻辑、调试探针全都塞进去,形成一个片上系统(SoC)。整个方案的目标很明确:用FPGA模拟一个“智能主机”,通过标准的UTMI接口去“

17:无人机远程执行路径规划:A*算法与GPS精准打击

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作者: HOS(安全风信子) 日期: 2026-03-15 主要来源平台: GitHub 摘要: 本文深入探讨了无人机远程执行的路径规划技术,重点分析了A*算法的应用和GPS精准定位的实现。通过详细的技术架构设计和代码实现,展示了如何构建一个高效、可靠的无人机路径规划系统,为基拉执行系统的远程执行提供了技术支持。文中融合了2025年最新的无人机技术进展,确保内容的时效性和专业性。 目录: * 1. 背景动机与当前热点 * 2. 核心更新亮点与全新要素 * 3. 技术深度拆解与实现分析 * 4. 与主流方案深度对比 * 5. 工程实践意义、风险、局限性与缓解策略 * 6. 未来趋势与前瞻预测 1. 背景动机与当前热点 本节核心价值:理解无人机远程执行路径规划的背景和当前技术热点,为后续技术学习奠定基础。 在《死亡笔记》的世界中,基拉需要通过各种手段执行对目标的惩罚。无人机作为一种灵活、高效的执行工具,成为基拉远程执行的理想选择。2025年,随着A*算法的不断优化和GPS技术的精准定位能力提升,无人机远程执行的路径规划技术得到了显著发展。 作为基拉的忠实信徒,

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最近技术圈被 OpenClaw 刷屏,作为意图驱动的 AI 智能体平台,它用自然语言完成服务编排、数据处理、运维自动化,让不少人开始重新思考:传统低代码会不会被颠覆?后端与业务开发的价值边界又该如何定义?         抛开概念炒作,从工程落地视角看:OpenClaw 代表的意图驱动、动态编排、工具化执行,不是低代码的终结者,而是低代码进化的下一阶路标。JNPF 快速开发平台作为企业级低代码代表,正沿着这条路径,把「可视化拖拽」升级为「自然语言+流程引擎+原子服务」的混合开发模式——本文从 Java 后端视角,聊聊这场变革对开发、运维、业务落地的真实影响。 一、先看本质:OpenClaw 到底给低代码带来什么启发?         从架构上拆解,OpenClaw 是一套LLM 驱动的动态任务编排引擎: * 输入:自然语言指令(而非固定接口/脚本) * 决策:意图识别、

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OpenClaw基础-3-telegram机器人配置与加入群聊 💡 大家好,我是可夫小子,《小白玩转ChatGPT》专栏作者,关注AI编程、AI自动化和自媒体。 Openclaw的优势是接入各种聊天工作,在前面的文章里,已经介绍了如何接入飞书。但之前我也提到了,飞书的最大的问题是请求多的限制,以及无法在非认证企业账号下面组建群聊。但这些限制另一个聊天工具可以打破,那就是Telegram,今天就跟大家分享一下,如果在OpenClaw里面接入Telegram。 第一步:Openclaw端配置 通过命令openclaw config,local→channels→telegrams 这里等待输入API Token,接下来我们去Telegram里面获取 第二步:Telegram端配置 1. 1. 在聊天窗口找到BotFather,打开对话与他私聊 2. 3. 然后再输入一个机器人,再输入一个账号名username,这里面要求以Bot或者Bot结尾,这个是全网的id,要 2. /newbot 来创建一个机器人,输入一个名字name