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当前ROS是只支持Python2.7的。Python3的支持在ROS的计划中，详细的可以看这里。简单说来就是要到2020年ROS的N版本才能*支持Python3。首先要了解为什么ROS不能支持Python3.对于纯的Python代码同时支持Python3和Python2.7是比较*的，基本上ROS的代码也都是支持的。问题在于包含了C++或者C的那部分Python代码。Python2.7和Python3的cmodule代码相差很大。一次只能编译其中的一种版本。而且很多module没有做好Python3的支持。在Python3环境下也无法编译。这就是ROS无法支持Python3的原因。目前ROS的**包都是支持用Python3从源码编译的。但是官方并没有发布Python3的软件包。所以想要使用的话要自己编译。蓝鲸智能机器人论坛介绍两种使用Python3的方法，具体可以登陆蓝鲸智能官方论坛查看。河北定制机器人运输蓝鲸智能机器人技术论坛。

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蓝鲸自动充电模块利用充电桩的红外信号进行定位，实现机器人底盘的自动充电功能。用户只需要分别将充电桩固定在墙角，充电模块固定在机器人底盘的合适位置上就可以开始使用了。用户通过程序向机器人发送开始充电的信号，机器人底盘即可开始自动的向充电桩移动，完成充电过程。蓝鲸自动充电模块利用充电桩的红外信号进行定位，实现机器人底盘的自动充电功能。用户只需要分别将充电桩固定在墙角，充电模块固定在机器人底盘的合适位置上就可以开始使用了。用户通过程序向机器人发送开始充电的信号，机器人底盘即可开始自动的向充电桩移动，完成充电过程。经典国产ROS教学平台的性能配置。

视觉slam技术还有以立体双目视觉为主的方案，这类方案和单目视觉slam技术关键上是一样的，通过借助双目已知的基线距离来解决尺度问题，但是它们的缺陷也是基线固定。双目固定的基线会导致系统有盲区视野和有效测量距离的矛盾，基线越长有效测量距离越远，同时近距离的盲区会变大，视野变小；基线缩短，盲区变小，视野变大，但是有效测量距离越短。单目利用相邻帧来进行三角定位，此时基线是不固定的可以自适应（通过相邻帧的选择实现）。立体双目视觉还存在相对运动的干扰，摄像头不动，物体移动，移动物体上的特征点会严重干扰视觉定位。单目视觉技术因为通过相邻帧来确定特征点深度，移动物体上的特征点会因为无法满足匹配关系而无法进行深度信息提取，导致它们不参与视觉定位而被自动过滤。因此双目视觉slam技术对场景大小变化的适应性较差，同时对动态场景的适应性也较差。蓝鲸伽利略机器人视觉导航系统Windows客户端实现原理。广西智能机器人AGV

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单目视觉slam算法分成两种，一种是基于特征点，另一种是不用特征点的直接法。特征点法通过相邻图像帧的特征点匹配和三角定位来确定特征点的三维坐标，然后利用这些已经确定三维坐标的特征点来确定摄像头的运动和姿态。直接法则利用相邻图像强度变化信息，来直接计算摄像头姿态和图像像素的深度信息。特征点法的优势是，特征点的提取和匹配比较稳定，不容易受光照变化的影响，同时特征点还能用于闭环检测，闭环检测可以*累计误差，较大地提高建图定位精度。因为要进行特征点的提取和匹配，特征点方法的运算量比较大。直接法的优势是，相比特征点方法只计算特征点的三维信息，它可以计算图像中绝大部分像素的深度信息，从而建立稠密的三维地图，稠密的三维地图能很方便的运用于后续的机器人导航避障。但是直接法*受光照强度变化的影响，同时缺乏**、稳定的闭环检测方法，大场景的建图误差会较大。江苏AGV机器人快递

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