Week5
第五周聚焦 Linux 终端与文件系统操作，掌握常用命令及路径表示方法。同时学习机器人核心理论，包括关节空间与坐标空间、正向与逆向运动学等概念，并通过 Panda 机器人仿真实验进行实践，加深对机器人运动控制与空间映射的理解。
Week 5：传感器与感知基础
实验内容
本周完成了以下任务：
- 学习机器人常用传感器分类（外部传感器、内部传感器）
- 掌握激光雷达（LiDAR）测距原理与数据结构
- 了解相机与图像传感器基本概念
- 学习ROS2中传感器数据话题（/scan、/image等）
- 掌握 RViz 可视化工具基本使用
- 实现传感器数据的可视化（激光雷达、图像、位姿）
- 完成Turtlesim与仿真环境的数据展示实验
实验截图
传感器数据示意
实验为视频
运行命令
```bash id=”3a0k2m”
启动小乌龟
ros2 run turtlesim turtlesim_node
启动RViz
rviz2
查看激光雷达话题
ros2 topic list | grep scan
监听激光雷达数据
ros2 topic echo /scan
启动仿真环境（带雷达）
ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py
相机数据
ros2 run image_transport republish raw ```
遇到的问题
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问题：RViz无法显示数据 解决：检查Fixed Frame是否正确（如 world / map）
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问题：看不到激光雷达数据 解决：确认 /scan 话题是否存在并正确订阅
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问题：图像无法显示 解决：检查话题名称和Image类型是否匹配
学习心得
本周学习了机器人感知系统的基础知识，了解了不同传感器的作用及应用场景。通过RViz工具实现数据可视化，使抽象的传感器数据变得直观易懂。同时掌握了ROS2中常见传感器话题的使用方法，为后续实现环境感知与自主导航打下基础。