深蓝学院移动机器人运动规划/Motion Planning for Mobile Robotics学习环境.
Designed & Implemented by Ge Yao, [email protected]
本Repo为基于ROS melodic @ Ubuntu 18.04的移动机器人运动规划/Motion Planning for Mobile Robotics学习环境.
移动机器人运动规划开发，有较为复杂的环境依赖. 然而:
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部分依赖项由于网络原因(Great Fire Wall & DNS Resolution Pollution)难以直接获得
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课程所需依赖项的版本, 与本地现有依赖项的版本, 并不兼容，冒然安装可能会导致已有开发环境被破坏
故: 本学习环境将以Docker Image的形式提供, 以实现与Native PC环境的隔离.
- 本项目Native PC的操作系统选择Ubuntu. Windows与Mac没有经过测试, 也没有迁移与维护的计划. 若有意尝试, 请自行搜索相关解决方案.
若您坚持在Native PC上进行开发, 此处将默认您有足够的定位&建图开发环境运维经验, 能够自定义开发环境, 并且自主解决由于环境依赖冲突导致的各种问题. 请您
- 根据Dockerfilehere自行准备开发环境
- 熟悉其中的各个依赖库, 有能力在出现依赖问题时, 自行查询相关资料, 修复依赖冲突
首先请确保您可以访问Ubuntu开发环境. 如果没有Ubuntu环境, 请按照点击链接进入指南, 在本地PC上安装配置Ubuntu环境.
本课程推荐使用配套的Docker环境点击链接进入完成课程学习. Docker提供了一个轻量级的标准化开发环境, 能够避免环境配置差异导致的诸多问题.
当Native PC与Course Docker Environment均准备就绪时, 即可通过本地VSCode开发, Docker内部编译测试的模式, 完成课程作业.
启动Docker环境后, 当前Repo中的workspace目录, 会被映射到Docker中的/workspace目录.
使用该Workspace进行开发, 编译与测试的方法如下:
- 在当前Repo的workspace下, 启动VSCode, 编辑源代码:
- 在Docker /workspace下, 进行编译. 具体的编译方法, 请参考作业1 环境搭建
Keep Learning & Keep Coding
Ge Yao, [email protected]