《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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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

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Spring Boot库存管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

Spring Boot库存管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

摘要 随着信息技术的快速发展,企业对于高效、可靠的库存管理系统的需求日益增长。传统的手工管理方式已无法满足现代企业对于数据实时性、准确性和安全性的要求,亟需一种智能化、自动化的解决方案。库存管理系统能够有效优化企业资源调配,减少人为错误,提升运营效率。本系统基于Spring Boot和Vue技术栈,结合MySQL数据库,旨在为企业提供一个功能完善、操作便捷的库存管理平台。关键词:库存管理、信息化、自动化、企业资源优化。 本系统采用Spring Boot作为后端框架,结合Vue.js构建前端界面,通过RESTful API实现前后端数据交互。系统功能涵盖商品管理、库存盘点、订单处理及用户权限控制等模块,支持多角色登录和动态权限分配。MySQL数据库确保了数据的高效存储和查询,同时系统具备良好的扩展性和可维护性。通过现代化的技术架构,本系统能够满足中小型企业的库存管理需求,提升管理效率并降低运营成本。关键词:Spring Boot、Vue.js、MySQL、库存盘点、权限控制。 数据表 商品信息数据表 商品信息数据表用于存储企业商品的基本属性,包括名称、分类、价格及库存数量等。

Java Web web药店管理系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】

Java Web web药店管理系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】

摘要 随着信息技术的快速发展,传统药店管理模式面临效率低下、数据管理混乱等问题。药品销售、库存管理和客户信息处理依赖人工操作,容易出现错误且难以追溯。数字化管理系统能够有效提升药店运营效率,降低人力成本,同时确保数据的准确性和安全性。药品管理系统的开发符合现代医药行业信息化转型的需求,通过自动化流程优化药品采购、销售和库存管理,为药店提供高效、便捷的解决方案。关键词:药店管理系统、信息化转型、药品库存、自动化流程、数据安全。 本系统基于SpringBoot2框架搭建后端服务,结合Vue3实现前端交互,采用MyBatis-Plus简化数据库操作,并使用MySQL8.0存储数据。系统功能涵盖药品信息管理、销售记录跟踪、库存预警及用户权限控制,支持多角色登录与数据可视化分析。通过RESTful API实现前后端分离,确保系统的高性能和可扩展性。系统还集成JWT身份验证机制,保障数据访问的安全性。关键词:SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、JWT、RESTful API。 数据表设计 药品信息数据表 药品信息数据表用于存储药品的基本属性,包括

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文章目录 * secret_value * 1️⃣ 读取代理传来的用户 ID * bbjv * 代码整体分析 * yamcs * ez_php * 日志系统 * CeleRace * PTer 一直想着复现一下把其他几道题看看,结果一拖就拖了这么多天 secret_value ai分析登进去就可以在dashboard处看到flag 但是在访问dashboard前还要经过装饰器函数login_required的检查 def login_required(view_func): @wraps(view_func) def wrapped(*args, **kwargs): uid = request.headers.get('X-User', '0') print(uid) if uid == 'anonymous'

基于YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12与SpringBoot的跌倒检测系统(千问+DeepSeek智能分析+web交互界面+前后端分离+YOLO数据)

基于YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12与SpringBoot的跌倒检测系统(千问+DeepSeek智能分析+web交互界面+前后端分离+YOLO数据)

项目摘要 本项目旨在设计并实现一个高效、智能且用户友好的基于多版本YOLO深度学习模型与SpringBoot Web框架的实时跌倒检测系统。随着全球老龄化社会的加速到来,老年人在日常生活中发生跌倒的风险日益增高,及时、准确地检测跌倒事件对于保障其生命安全与健康具有重大社会意义。传统监控或穿戴式设备存在隐私侵扰、用户体验不佳或漏报率高等局限。因此,本项目融合了当前前沿的计算机视觉技术与现代Web开发架构,构建了一个集智能分析、实时监控、数据管理与远程交互于一体的综合性解决方案。 系统的核心检测引擎采用了性能卓越的YOLO系列目标检测算法,并创新性地集成了YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11及YOLOv12四种最新版本模型,为用户提供了灵活、可对比的算法选择,以适应不同的精度与速度需求。模型在精心标注的自定义数据集上进行训练与验证,该数据集包含 ‘fallen’(已跌倒)、‘falling’(正在跌倒)和‘stand’(站立/正常) 三个关键类别,共计3,888张图像(训练集3,594张,验证集294张),确保了系统对跌倒过程动态的精确识别能力。 系统后端采用SpringB