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:

• 部分依赖项由于网络原因(Great Fire Wall & DNS Resolution Pollution)难以直接获得

• 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]