ros编程使用什么编译器

A. c语言用什么编译器

B. linux中常用编译器是什么

Linux 下可用的编译器有 GCC、EGCS 和 PGCC，其中最常用的编译器便是 GCC。

GCC 起初是 GNU 推出的 C语言编
译器，用于类 Unix 系统下的编程，所以名为 GNU C Compiler 。随着众多自由开发者的加入，GCC
发展迅速，如今已成为一个支持众多语言的编译器了，其中包括 C、C++、Ada、Object C 和 Java 等，以至于 GCC 开始被扩展为
GNU Compiler Collection ，也就是“GNU 编译器集合”的意思。

GCC用法：

1、GCC基本用法及其选项

gcc 或 g++ 的用法跟参数含义几乎一样，他们最基本的用法是：

2、只编译子程序（-c）

3、产生目标文件（-o）

4、附加调试信息（-g）

5、多文件编译

6、连接库文件。

C. 如何利用ROS MoveIt快速搭建机器人运动规划平台

最近几年各种移动机器人开始涌现出来，不论是轮式的还是履带式的，如何让移动机器人移动都是最核心的工作。要让机器人实现环境感知、机械臂控制、导航规划等一系列功能，就需要操作系统的支持，而ROS就是最重要的软件平台之一，它在科研领域已经有广泛的应用。不过有关ROS的书籍并不多，国内可供的学习社区就更少了。本期硬创公开课就带大家了解一下如何利用ROS来设计移动机器人。分享嘉宾李金榜：EAI科技创始人兼CEO，毕业于北京理工大学，硕士学位。曾在网易、雪球、腾讯技术部搏改有多年linux底层技术研发经验。2015年联合创立EAI科技，负责SLAM算法研发及相关定位导航软件产品开发。EAI科技，专注机器人移动，提供消费级高性能激光雷达、slam算法和机器人移动平台。移动机器人的三个部分所谓的智能移动，是指机器人能根据周围的环境变化，自主地规划路线、避障，到达目标地。机器人是模拟人的各种行为，想象一下，人走动需要哪些器官的配合？首先用眼睛观察周围环境，然后用脑去分析如何走才能到达目标地，接着用腿走过去，周而复始，直到到达目标地址为至。机器人如果要实现智能移动，也需要眼、脑和腿这三部分的紧密配合。腿“腿”是机器人移动的基础。机器人的“腿”不局限于类人或类动物的腿，也可以是轮子、履带等，能让机器人移动起来的部件，都可以笼统地称为“腿”。类人的腿式优点是：既可以在复杂路况（比如爬楼梯）下移动、也可以更形象地模仿人的动作（比如跳舞），缺点是：结构和控制单元比较复杂、造价高、移动慢等。所以大部分移动的机器人都是轮式机器人，其优势在于轮子设计简单、成本低、移动快。而轮式的也分为多种：两轮平衡车、三轮、四轮和多轮等等。目前最经济实用的是两个主动轮+一个万向轮。眼睛机器人的眼睛其实就是一个传感器。它的作用是观察周围的环境，适合做机器人眼睛的有激光雷达、视觉（深度相机、单双相机）、辅助（超声波测距、红外测距)等。“脑”机器人的大脑就负责接收“眼睛”传输的数据，实时计算出路线，指挥腿去移动。其实就是要把看到的东西转换为数据语言。针对如何描述数据，如何实现处理逻辑等一系列问题。ROS系统给我们提供一个很好的开发框架。ROS简介ROS是建立在linux之上的操作系统。它的前拿孙身是斯坦福人工智能基敏判实验室为了支持斯坦福智能机器人而建立项目，主要可以提供一些标准操作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。ROS是基于一种图状架构，从而不同节点的进程能接受、发布、聚合各种信息（例如传感，控制，状态，规划等等）。目前ROS主要支持Ubuntu操作系统。有人问ROS能否装到虚拟机里，一般来说是可以的，但是我们建议装个双系统，用Ubuntu专门跑ROS。实际上，ROS可以分成两层，低层是上面描述的操作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。ROS（低层）使用BSD许可证，所有是开源软件，并能免费用于研究和商业用途，而高层的用户提供的包则使用很多种不同的许可证。用ROS实现机器人的移动对于二维空间，使用线速度+角速度可以实现轮式机器的随意移动。线速度：描述机器人前后移动的速度大小角速度：描述机器人转动的角速度大小所以控制机器人移动主要是要把线速度角速度转换为左右轮的速度大小，然后，通过轮子直径和轮间距，可以把线速度和角速度转化为左轮和右轮的速度大小。这里有一个关键问题就是编码器的选择和pid的调速。编码器的选择：一般编码器和轮子是在一个轴上，目前来说，速度在0.7m/s以下的话，编码器选600键到1200键之间都ok。不过需要注意的是，编码器最好用双线的，A、B两线输出，A向和B向输出相差90度，这样可以防抖动。防抖动就是可以在之后里程计算时可以更准确。左轮和右轮的速度大小的控制，通过轮子编码器反馈，通过PID实时调整电机的PMW来实现。实时计算出小车的里程计(odom)，得到小车移动位置的变化。计算车的位置变化是通过编码器来计算的，如果轮子打滑等情况，那么计算的变化和实际的变化可能不同。要解决这个问题，其实是看那个问题更严重。要走5米只走了4.9米重要，还是要走180度只走了179度重要。其实角度的不精确对小车的影响更大。一般来说，小车的直线距离精确度可以控制在厘米范围内，在角度方面可以控制精准度在1%~2%。因为角度是比较重要的参数，所以很多人就用陀螺仪来进行矫正。所以有时候大家问小车精度有多高？其实现在这样已经精度比较高了，难免打滑等问题，不可能做到百分之百的精准。小车在距离和角度方面做到现在这样对于自建地图导航已经是可以接受的，要提高更高的精度可能就要其他设备辅助，比如激光雷达来进行辅助，激光雷达可以进行二次检测进行纠正。激光雷达数据的存储格式，它首先会有一个大小范围，如果超出范围是无效的。还有就是有几个采样点，这样就可以激光雷达可以告诉你隔多少度有一个采样点。另外最后那个Intensities是告诉大家数据的准确率，因为激光雷达也是取最高点的数据，是有一定的准确率的。上面的ppt其实就是用激光雷达扫了一个墙的形状。激光雷达扫出一个静态形状其实没有意义，雷达建图的意义其实在于建立房间的地图。如何绘制地图？第一步是收集眼睛数据：针对激光雷达，ROS在sensor_msgs包中定义了专用了数据结构来存储激光消息的相关信息，成为LaserScan。它指定了激光的有效范围、扫描点采样的角度及每个角度的测量值。激光雷达360度实时扫描，能实时测出障碍物的距离、形状和实时变化。第二步就是把眼睛看到的数据转化为地图：ROS的gmapping把激光雷达的/scan数据转换为栅格map数据，其中黑色代表障碍物、白色代表空白区域，可以顺利通行、灰色：未知领域。随着机器人的移动，激光雷达可以在多个不同方位观测同一个位置是否有障碍物，如果存在障碍物的阈值超过设置值是，就标定此处是存在障碍物；否则标定不存在障碍物。把障碍物、空白区域和未知领域的尺寸用不同灰度表示出来，就是栅格地图。便于下一步定位和导航。有时候会出现很直的墙，机器人却无法直着行走，这时的问题可能就是机器人的轮子出现打滑等其他问题，而走歪了，这时绘制出的地图也可能是歪的。这种情况可以通过加一个陀螺仪来避免这个情况。因为激光雷达的特性，有时候遇到黑色或镜面会导致测距不准。目前的解决方法就是不用激光雷达，或者用激光雷达和超声波进行辅助处理。ROS的地图是分多层的，我可以在不同高度放多台激光雷达来一起叠加，共同绘制一张地图。地图绘制结束之后，就可以进行定位和导航等工作。如何定位和导航？定位：其实是概率性的定位，而不是100%的精度。根据激光雷达扫描周围障碍物的形状，与地图的形状做匹配，判断机器人所在位置的概率机器人的定位是否成功，与地图特征有很大关系，如果区域特征明显，那么机器人就很容易判断自己的位置。如果出现难以定位的问题，可能需要人给指定初始位置，或者加led来进行位置识别，或者其他的定位设备来协助定位。目前的视觉通过色彩或者光的技术越来越多。导航：全局路径规划+局部调整（动态避障）导航其实就是全局定位，首先根据现有地图进行规划，但是在运行过程中会进行局部的路线规划。但是总体还是根据全局路径来走。导航中工作量还很大，比如扫地机的路径规划和服务机器人的路径规划是不一样的，扫地机器人可能要全覆盖的有墙角的地图，而服务机器人主要围绕指定的路径或者最短路径来进行规划，这部分是ROS工作量最大的一块。路径规划根据不同应用场景变化比较大，但是ROS提供基础的路径规划的开发包，在这个基础上我们会做自己的路径规划。机器人描述和坐标系变换在导航时，哪些区域可以通过，取决于机器人形状等信息，ROS通过URDF（UnifiedRobotDescriptionFormat)就是描述机器人硬件尺寸布局，比如轮子的位置、底盘大小、激光雷达安装位置，这些都会影响到坐标系的转换。坐标系遵循的前提是每个帧只能有一个父帧，再往上进行一些眼神或者关联。激光雷达的安装位置直接影响/scan输出数据。所以激光雷达和机器人的相对位置是需要做坐标变换，才能把激光雷达的数据转化为机器人视角的数据。ROS的坐标系，最终归结为三个标准框架，可以简化许多常见的机器人问题：1）全局准确，但局部不连续的帧（’map”）2）全局不准确，但局部光滑框架（’odom”）3）机器人自身框架（’base_link”）多种传感器(像激光雷达、深度摄像头和陀螺仪加速度计等)都可以计算base_link和odom的坐标关系，但由于“每个帧只能有一个父帧”，所以只能有一个节点(比如robot_pose_ekf融合多传感器)发布base_link和odom的坐标关系。Baselink自身的坐标系，因为不同元件装在机器人上不同位置，都要对应到baselink的坐标系中，因为所有的传感器都是要通过机器人的视角来“看”。有些朋友问我，激光雷达在建地图的时候，小车移动后地图就乱了，这是因为小车的底盘坐标系和激光雷达的坐标系没有标定准确。map和odom之间的关联因为小车移动需要一个局部联系，比如小车在向前走，不停的累加，这是里程计的作用，map起到全局的、不连续的作用，经过激光雷达和map对应。如果要学习ROS的话，坐标系的变化是重要的点。坐标系的变换还有一个点，就是每个帧都只有一个父帧，有时候两个坐标都和它有关联的话，就是A和B关联，B再和C关联，而不是B/C都和A关联。三个坐标帧的父子关系如下：map–>odom–>base_link其实，map和odom都应该和base_link关联，但为了遵守“每个帧只能有一个父帧”的原则，根据map和base_link以及odom->base_link的关系，计算出map与odom的坐标关系并发布。odom->base_link的坐标关系是由里程计节点计算并发布的。map->base_link的坐标关系是由定位节点计算出来，但并不发布，而是利用接收odom->base_link的坐标关系，计算出map->odom的坐标关系，然后发布。只有里程计的时候，没有激光雷达，也可以跑，但是要先根据预设地图进行简单避障。精彩问答Q：还有ROS的实时性有什么改进进展吗？A：实时改进要看ROS2.0的设计，其实ROS2.0的进展网上有公开。但是实际上他的进展离实际应用还有一定距离，至少今年下半年还达不到稳定，不过可以去研究下他的代码，他对内存管理，线程管理，在实时性上有了很大改善。Q：vSLAM对内存和CPU要求颇高。实际工程中，李老师使用的是什么硬件配置？可以做多大的地图呢？A：确实如此，目前来说我们还是使用激光雷达和传感器辅助来进行，这个和地图大小没有太大关系，主要是与地形障碍物复杂程度有关。

D. c语言用什么编译器比较好

编译器不是最重要的，重要的是你想在哪个平台上开发代码，以及你想要实现的功能是什么。一般嵌入式编程大多使用gcc编译器，尤其是gcc交叉编译工具，比如arm-linux-gcc、csky-linux-gcc等，编译器版本根据实际开发需求来选择。一般基于windows平台的应用程序、服务器开发，用得多的是visual
c/c++，当然还有其他开发语言和编译器，如phython、html等。

E. Ubuntu20.04环境下使用Clion编译调试ROS2工程

操作系统：ubuntu20.04
软件安装：ROS2-Foxy, Clion2022.1.2

F. 常见的C语言编译器是什么

目前最流行的C语言编译器有以下几种：

1、GNU Compiler Collection 或称GCC

GCC（GNU Compiler Collection，GNU编译器套件），是由 GNU 开发的编程语言编译器。它是以GPL许可证所发行的自由软件，也是 GNU计划的关键部分。

GCC原本作为GNU操作系统的官方编译器，现已被大多数类Unix操作系统（如Linux、BSD、Mac OS X等）采纳为标准的编译器，GCC同样适用于微软的Windows。GCC是自由软件过程发展中的着名例子，由自由软件基金会以GPL协议发布。

2、Microsoft C 或称 MS C

Microsoft C 是c语言的一种IDE（集成开发环境），常见的还有Microsoft Visual C++，Borland C++，Watcom C++ ,Borland C++ ，Borland C++ Builder,Borland C++ 3.1 for DOS,Watcom C++ 11.0 for DOS,GNU DJGPP C++ ，Lccwin32 C Compiler 3.1,High C,Turbo C等等......

3、Borland Turbo C 或称 Turbo C

Turbo C是美国Borland公司的产品，Borland公司是一家专门从事软件开发、研制的大公司。该公司相继推出了一套 Turbo系列软件, 如Turbo BASIC, Turbo Pascal, Turbo Prolog, 这些软件很受用户欢迎。

(6)ros编程使用什么编译器扩展阅读：

C编译的整个过程很复杂，大致可以分为以下四个阶段：

1、预处理阶段在该阶段主要完成对源代码的预处理工作，主要包括对宏定义指令，头文件包含指令，预定义指令和特殊字符的处理，如对宏定义的替换以及文件头中所包含的文件中预定义代码的替换等，总之这步主要完成一些替换工作，输出是同源文件含义相同但内容不同的文件。

2、编译、优化阶段编译就是将第一阶段处理得到的文件通过词法语法分析等转换为汇编语言。优化包括对中间代码的优化，如删除公共表达式，循环优化等；和对目标代码的生成进行的优化，如如何充分利用机器的寄存器存放有关变量的值，以减少内存访问次数。

3、汇编阶段将汇编语言翻译成机器指令。

4、链接阶段链接阶段的主要工作是将有关的目标文件连接起来，即将在一个文件中引用的符号同该符号在另外一个文件中的定义连接起来，使得所有的目标文件成为一个能够被操作系统装入执行的统一整体。

G. 什么是ros build cmake

这个已经淘汰了。
ros里面有两种编译方式：ros_build和catkin_make。因为是基于cmake编译的，所以叫ros build cmake。但是ros build cmake用起来麻烦，修改一次程序往往重编译很麻烦，改很多配置文件。
现在基本都用catkin make。

H. ros系统中自带c++编译器吗

是的。
机器人研究领域，python占据了重要地位。其中一个原因很可能是Python(和C++)是ROS中的两种主要编程语言。像JAVA一样，它是一种解释性语言。但也不同于JAVA，Python语言主要集中在可用性上。

I. ubuntu系统 C++编程哪个编译器好一点，最好带智能提示插件的

作为新手，第一次在ubuntu系统下，使用c++编程时，你是不是很迷茫，无从下手啊？你会纠结已经写好的hello.cpp文件要怎样编译？打开那个命令行是怎么回事？是不是“终端”？一系列的疑问会冒出来。

那么，今天简单的总结了一下。希望能给那些初次接触ubuntu下C++编程的童鞋们一些帮助。

1.首先ubuntu系统自带了C++编译器即g++,查看下你的系统中有没有安装。若没有安装，那么在命令终端（ctrl+T)下输入：sudo apt-getinstall gcc，就可以安装gcc编译器了。

2.用vim或者emacs写程序，它们的中文翻译：一个是神的编辑器，一个是编辑器之神。当然意思都是说这两个编辑器很厉害，各有所长，就看自己的喜好了，我一般用的是vim编掘罩辑器。

3 在终端中输入VIM就能打开vim编辑器。Vim操作指南，编写好了一个文件后保存为123.cpp。
4 （注意旅散陪：一定要保证你的终端是在你保存的文件的目录下，不然拆蠢每次你输入都要写上全部目录路径。）g++ -0 123 123.cpp意思是将123.cpp这个源文件使用g++编译器编译，编译后的输出是123可执行文件。

5 在终端下输入123，就能显示你代码的执行结果了。

要是你嫌弃上面的步骤繁琐，可以直接使用下面这个方法。打开终端，把hello.cpp放到home下，这样你在终端即在home文件夹下，可以直接编译命令：g++ ./hello.cpp。然后在home下就会有一个a.out，这个就是编译出来的文件。接着运行它：./a.out，就可以在终端中看到结果了。

J. ROS使用python3

参考：

为了使用python3的图像处理程序，需要使用到ros接口，但是由于原生ros接口不支持python3，只能使用python2.7（时间2020-07，版本melodic），一下步骤主要为了使用ros调用的方式调用python3的程序

由于ros接收图像数据使用的是cv_bridge 接口，所以先编译python3版本的cv_bridge

注意：此时要先安装好python3的环境，可以按照以下方式安装

进入到工作空间进行编译

会有如下提示

编译完成后，可以在工作路径下的install文件夹里生成需要的库，需要使用python3版本的cv_bridge时，就将这个环境变量导入即可

extend参数的作用是让这次的路径配置不影响之前配置好的路径

1. 在使用rosrun 运行程序时，默认还会调用原生melodic的cv_bridge
我的处理方法是将原来的python版本cv_bridge删除

2. 编译完成会有错误提示，如下图，但不影响使用

编译安装：

在编译时，使用如下命令：

编译过程中会有错误提示

解决方法：
参考 https://answers.ros.org/question/257757/importerror-no-mole-named-em-error/

编译完成如下：

运行roscore错误提示

安装netifaces

参考 https://github.com/frescobaldi/python-poppler-qt5/issues/29

https://launchpad.net/ubuntu/+source/sip4/4.19.21+dfsg-1build1

解压安装