本文摘要： 本研究实现了一个基于TurtleBot3机器人的自主导航系统，包含以下核心技术：1) 通过Gazebo仿真环境构建SLAM地图；2) 采用改进的蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法进行路径规划，结合距离启发函数提升搜索效率；3) 设计分层MPC-PID控制器实现路径跟踪；4) 开发一键启动脚本集成整个系统。创新点包括：基于轮廓分析的地图优化、DQN引导的MCTS搜索、安全势场规划以及分层运动

本文详细介绍了ROS2机器人系统的迁移与优化过程。首先从GitHub获取机器人模型，删除了ROS1中的m-explore模块，更新了依赖项并修改了package.xml和CMakeLists文件。然后重构了机器人模型文件，包括底盘、摄像头和雷达传感器的Xacro描述文件。针对导航功能，用ROS2的slam_toolbox替代了ROS1的gmapping，并重新编写了启动文件。重点优化了路径规划算法

1>回归launch文件，观察节点名称是否正确定义，对于发布tf广播的节点应该相同，所以节点名称应该一样，统一为“robot_state_publisher”,不能省略robot_节点时失败了，一般情况是找不到该节点，所以启动launch文件失败。以上内容仅为个人观点，如有不妥，欢迎交流！这个错误表明ROS在尝试启动。

本文摘要：ROS机器人仿真开发流程指南，包括环境配置、模型处理、建图等关键步骤。主要内容：1）清理编译文件并安装必要功能包；2）规范工作空间目录（避免中文路径）；3）配置Gazebo环境变量和模型材质；4）使用teleop控制节点和RVIZ可视化；5）Gmapping建图流程（仿真时间设置、数据回放、地图保存）。特别提醒：修改目录后需重新编译，所有操作建议在主目录下进行，涉及Gazebo仿真时需正

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本文详细介绍了在云服务器上配置MobileVLM模型的完整流程。首先选择RTX4090显卡，创建Python3.10虚拟环境并安装PyTorch 2.0.1（CUDA 11.8版本）和Flash-Attention加速库。然后通过国内镜像下载MobileVLM-1.7B预训练模型，处理植物病害数据集并转换为训练所需的JSON格式。接着配置训练参数启动微调训练，包括设置学习率、批处理大小等超参数。训