面向 RoboMaster 战队雷达新人的 ROS 2 / 激光雷达训练仓库。目标是把训练体系做成“低数学门槛、少设备依赖、可离线训练、可 Docker 复现”的新人培养环境。
本仓库主要面向具备 Python 编程基础的学习者,用于系统学习 ROS 2 与激光雷达相关内容。
学习者需要能够独立阅读、修改和调试基础 Python 程序,并掌握函数、类、模块、异常处理、文件与配置、命令行参数和基础测试。尚未达到要求的学习者,应先按 Python 前置要求与学习路线 完成补学与入门自测,再进入 ROS 2 Python 节点开发。
- 先让新人会看数据,再谈算法。
- 优先用
rosbag、RViz、TF、离线建图和导航训练,减少设备占用。 - 提供 Docker、本机、devcontainer 三条环境路线。
- 训练内容以离线数据、仿真、RViz、TF、建图和导航为主。
- 适合直接推到 GitHub,不包含大包、私有路径和敏感信息。
- Level 1:ROS 2 / RViz / rosbag
- Level 2:TF / 点云 / 离线建图
- Level 3:仿真或录包导航
- Level 4:离线建图 / 导航参数训练
- Level 5:RM 场地流程和赛前检查
完整课程见 docs/12_training_roadmap.md。
带作业提交格式和后续脚本验收约定的学习路线见 docs/13_learning_path_and_submission_spec.md。
Python 基础门槛、补学内容和入门自测见 docs/14_python_prerequisites_and_roadmap.md。
docs/:课程文档,按关卡组织scripts/:一键脚本launch/:训练模板 launchrviz/:RViz 配置configs/:环境变量模板和参数模板bags_manifest/:推荐录包清单,不提交真实 bagmaps/:示例地图和真实地图说明assignments/:作业模板checklists/:可执行勾选清单troubleshooting/:故障库workspace/src/rm_lidar_training_tools/:ROS 2 Python 工具包
cd rm-lidar-training
bash scripts/preflight.sh
bash scripts/docker_build.sh
xhost +local:docker
bash scripts/docker_run.sh进入容器后:
cd /workspaces/rm-lidar-training/workspace
colcon build
source install/setup.bash默认环境:Ubuntu 22.04 + ROS 2 Humble。
cd rm-lidar-training
source /opt/ros/humble/setup.bash
bash scripts/preflight.sh
bash scripts/ros2_env_check.sh
cd workspace
colcon build
source install/setup.bash- 跑
bash scripts/preflight.sh - 打开 docs/00_overview.md
- 打开 docs/01_environment_setup.md
- 用 Docker 或本机跑通
bash scripts/start_rviz_lidar.sh - 找负责人拿一份 bag,执行:
bash scripts/play_bag.sh /path/to/your.bag推荐将训练用 bag 放到本地 bags/,或通过队内网盘提供路径。新人只需要知道 bag 路径,然后执行:
bash scripts/play_bag.sh /path/to/your.bag建议准备这几类离线数据:
- 静态房间
- 走廊慢速行走
- 快速转身坏例子
- RM 场地全场扫描
- 震动坏例子
- 遮挡坏例子
详细建议见 bags_manifest/sample_bags.yaml。
bags/不进 git*.db3、*.mcap、*.bag不进 git- 大包请放外部网盘或 Git LFS
- 本仓库只提交
bags_manifest/,不提交真实采集数据
bash scripts/list_topics.sh
bash scripts/start_rviz_lidar.sh
bash scripts/view_tf_tree.sh
bash scripts/save_map.sh my_map
bash scripts/collect_debug_info.sh