Handel Class Note AI and ML , ROS

2025年12月22日星期一

Gazebo 單位

在 ROS 與 Gazebo 環境中，「移動最小長度」或「精度」並非一個寫死的固定值（例如 0.001mm），而是由**物理引擎設置、數值精度（Floating Point）以及模擬步長（Step Size）**共同決定的。

以下是決定精度的幾個關鍵維度：

1. 標準單位（Units）

根據 ROS 的 REP 103 標準，Gazebo 預設使用的單位是：

長度： 公尺 (m)
角度： 弧度 (rad)
時間： 秒 (s)
質量： 公斤 (kg)

2. 物理引擎精度設定

Gazebo 預設使用 ODE (Open Dynamics Engine)。其精度主要受以下參數影響（通常在 .world 檔或物理屬性中設定）：

max_step_size (最大步長)： 預設通常是 0.001s (1ms)。這決定了兩次物理計算之間的時間間隔。步長越小，碰撞檢測和移動的精度越高。
contact_surface_layer (接觸表面層)：
這是 ODE 中一個重要的精度參數（預設約為 0.001m）。它定義了物體之間允許「滲透」的最小深度。如果你的機器人需要進行微米級的精細操作，這個值需要調小。
cfm (Constraint Force Mixing) 與 erp (Error Reduction Parameter)：
這兩個參數決定了關節約束的「硬度」和誤差修正速度。不當的設定會導致微小移動時產生抖動或漂移。

3. 數值精度 (Double Precision)

Gazebo 官方編譯版本通常採用 雙精度浮點數 (Double Precision)。

在數學理論上，雙精度可以達到 $10^{-15}$ 左右的精度。
但在模擬中，由於累積誤差和物理約束求解（Solver），可靠的位移精度通常在 $10^{-6}$ m (1微米) 到 $10^{-4}$ m (0.1公釐) 之間。

4. 機器人控制器的限制

實際上，限制移動精度的往往不是 Gazebo 本身，而是你使用的 Plugin 或 Controller：

PID 控制器： 如果 PID 參數調校不佳，機器人可能在目標點附近產生微小晃動（Jittering），導致無法達成極小的精準位移。
里程計計時： 模擬器發出的 /odom 或 tf 資料解析度通常受限於發布頻率。

總結與建議

如果你需要實現高精度移動（例如毫米級以下）：

縮小步長： 將 <max_step_size> 設為 0.0001 或更小（注意這會增加 CPU 負擔）。
調整接觸參數： 在 URDF/SDF 中微調 <mu1>, <mu2>, <kp>, <kd>，確保碰撞模型不會因為微小力矩而彈跳。
檢查慣性矩 (Inertia)： 如果你的物體非常小且輕（例如微型夾爪），務必精確設定 inertia 矩陣。如果慣性矩過小（低於 $10^{-6}$ ），ODE 可能會產生數值不穩定，導致物體「飛走」。

您目前是否遇到了微小移動時機器人晃動，或是無法移動到特定位置的問題？ 如果有具體現象，我可以幫您分析相關的參數設定

2025年12月21日星期日

MQTTs, HTTPs,WevRTC

開發者具備處理實時通訊（Real-time Communication）、物聯網（IoT）以及資料傳輸安全的能力。這與傳統的 HTTP 請求不同，更強調長連接與雙向數據傳輸。

以下是這三項技術的詳細說明：

1. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)

MQTT 是一種輕量級的發布/訂閱（Publish/Subscribe）傳輸協定，專為低頻寬、不穩定網路環境下的遠端裝置設計。

核心機制：
- Broker（代理伺服器）：負責接收所有訊息並分發給訂閱者。
- Topic（主題）：訊息的標籤（例如：home/living-room/temperature）。
應用場景：
- 物聯網 (IoT)：感測器回傳數據、遠端控制智慧家電。
- 即時推播：如手機 App 的通知推送。
開發重點：需理解 QoS（服務質量）等級（0, 1, 2）的差異，以及如何處理斷線重連。

2. Certificates (數位證書與加密)

這涉及到網路傳輸的安全性，確保資料在傳輸過程中不被竊聽或竄改（如 HTTPS、MQTTS）。

核心技術：
- SSL/TLS：用於建立加密連結。
- Public/Private Key (公鑰與私鑰)：非對稱加密的基礎。
- CA (Certificate Authority)：數位證書認證機構。
在後端的角色：
- HTTPS 設置：在伺服器端配置證書。
- 雙向認證 (mTLS)：在高度安全的場景（如銀行或設備對設備通訊），伺服器與客戶端雙方都需要提供證書。
維護重點：證書的更新機制（避免過期導致服務中斷）與密鑰的安全管理。

3. WebRTC (Web Real-Time Communication)

WebRTC 是一個支援網頁瀏覽器或行動 App 進行即時影音串流或點對點 (P2P) 資料傳輸的技術。

核心特點：
- 低延遲：直接在兩台裝置間傳輸，不經過中間伺服器轉發（除非遇到防火牆）。
- 多媒體支持：內建影音編解碼功能。
後端職責：
- Signaling Server (信令伺服器)：交換通訊所需的連線資訊（SDP 與 ICE Candidates）。
- STUN/TURN 伺服器：協助穿透 NAT 防火牆。
應用場景：視訊會議（如 Google Meet）、網頁版即時通訊、串流遊戲。

技術對比總結

協議/技術	傳輸特性	主要用途	核心關鍵字
MQTT	非同步、發布/訂閱	IoT、輕量訊息傳輸	Broker, Topic, QoS
Certificates	加密、驗證	傳輸安全、身分認證	TLS, OpenSSL, mTLS
WebRTC	即時、點對點 (P2P)	視訊語音、低延遲數據	ICE, STUN, TURN

這三者通常會出現在**「智慧系統」或「通訊平台」**的職缺中。例如：一個監控系統會使用 MQTT 傳送警報，使用 WebRTC 觀看即時影像，並全程透過 Certificates 確保傳輸安全。

您目前的專案是否有特定的通訊需求（例如要串接硬體設備，或是製作聊天系統）？我可以為您深入解說特定部分。

學習 GraphQL 語法

學習 GraphQL 語法最好的方式是區分為三個部分：定義結構 (Schema)、查詢資料 (Query) 以及 修改資料 (Mutation)。

以下是一個以「部落格系統」為例的完整範例：

1. 定義結構 (Schema / SDL)

這是在後端定義的，決定了前端可以存取什麼樣的資料。

GraphQL

# 定義資料格式
type Post {
  id: ID!
  title: String!
  content: String
  author: User!  # 關聯到 User 型別
}

type User {
  id: ID!
  name: String!
  email: String!
}

# 定義「查詢」入口
type Query {
  allPosts: [Post]           # 取得所有文章
  post(id: ID!): Post        # 根據 ID 取得單一文章
}

# 定義「修改」入口
type Mutation {
  createPost(title: String!, content: String, authorId: ID!): Post
}

2. 查詢資料 (Query)

這是前端發出的請求。GraphQL 的精髓在於：你要什麼，就寫什麼。

請求範例： 我們只想取得文章的「標題」以及作者的「名字」。

GraphQL

query GetPosts {
  allPosts {
    title
    author {
      name
    }
  }
}

回傳結果 (JSON)：

JSON
{
  "data": {
    "allPosts": [
      {
        "title": "Hello GraphQL",
        "author": { "name": "Gemini" }
      }
    ]
  }
}

3. 修改資料 (Mutation)

當你需要新增、刪除或更新資料時使用。

請求範例： 新增一篇文章，並要求回傳新文章的 id。

GraphQL

mutation NewPost {
  createPost(
    title: "GraphQL 是什麼？", 
    content: "這是一篇介紹文...", 
    authorId: "user-123"
  ) {
    id
    title
  }
}

4. 進階：使用變數 (Variables)

在實際開發中，我們不會把參數寫死在字串裡，而是使用變數。

GraphQL

query GetSinglePost($postId: ID!) {
  post(id: $postId) {
    title
    content
  }
}

在發送請求時，會額外帶入一個 JSON 變數包：{ "postId": "101" }。

關鍵語法符號說明

! (驚嘆號)：代表該欄位是 Non-Nullable（必填/不可為空）。
[] (中括號)：代表這是一個 List（陣列）。
#：註解符號。
Fragment (片段)：如果多個查詢使用重複的欄位，可以用 fragment 來封裝。

您想試試看在特定的程式語言（如 JavaScript/TypeScript）中，如何撰寫解析這些語法的 Resolver 邏輯嗎？

Backen Server for API (GraphQL & RESTful ) and (Cron Jobs & Background Services)

後端工程師，\扮演「資料橋樑」與「自動化引擎」的角色。

以下是這些任務的具體內容、核心技術與實作重點：

1. API 設計與整合 (GraphQL & RESTful)

這項工作核心在於如何有效地將後端資料提供給前端（Web）或移動端（iOS/Android）。

RESTful API:
- 特性：基於標準的 HTTP 方法（GET, POST, PUT, DELETE），資源導向。
- 重點：定義清晰的 URL 路徑、狀態碼（如 200, 404, 500）以及版本控制（Versioning）。
GraphQL:
- 特性：由客戶端決定需要什麼資料，減少過度擷取（Over-fetching）的問題。
- 重點：設計強型別的 Schema、編寫高效的 Resolvers，並解決 N+1 查詢效能問題。
協作 (Collaboration)：
- 與前端工程師討論資料結構，確保 API 滿足 UI 需求。
- 撰寫 API 文件（如 Swagger/OpenAPI 或 Apollo Studio）。

2. 定時任務與非同步工作流 (Cron Jobs & Background Services)

這部分負責處理那些「不需要立即回傳結果」或「需要定期執行」的任務，以確保系統反應快速。

定時任務 (Cron Jobs)

定義：在特定時間點自動執行的任務。
應用場景：
- 每天凌晨 3 點備份資料庫。
- 每個月 1 號寄送電子帳單。
- 清理系統暫存檔或過期 session。

非同步服務 (Background Services)

定義：將耗時的操作移出主要的請求路徑（Request-Response Cycle）。
運作方式：通常搭配 Message Queue (訊息佇列)，如 Redis, RabbitMQ 或 Kafka。
應用場景：
- 使用者註冊後，背景發送驗證信。
- 使用者上傳照片後，背景進行圖片壓縮或裁切。
- 大型資料處理或報表生成。

技術工具示例

類別	常見工具/框架
API	Node.js (Express/NestJS), Go, Python (FastAPI), Apollo Server
Cron Jobs	Linux Crontab, Kubernetes CronJobs, Node-cron
Background Workers	BullMQ (Redis), Sidekiq (Ruby), Celery (Python)

您是否希望針對特定的程式語言（如 Node.js 或 Python）來深入了解如何實作這些功能？

實作 GraphQL 是一項涉及前端與後端的完整技術棧。要完成一個 GraphQL 服務，通常需要從語法定義、伺服器實作、資料獲取優化以及前端整合四個層面來配置技術。

以下是完成 GraphQL 必備的核心技術與工具：

1. 核心語法與定義 (核心基石)

這是 GraphQL 的靈魂，獨立於程式語言之外。

SDL (Schema Definition Language): 用來定義資料結構（Type）、查詢（Query）、修改（Mutation）與訂閱（Subscription）。
強型別系統: 包括純量類型（String, Int, Boolean, ID）與自定義物件類型（Object Types）。

2. 後端伺服器技術 (Server-side)

你需要一個環境來解析前端傳來的 GraphQL 語法，並將其轉換為實際的資料。

熱門框架:
- Node.js: Apollo Server (最流行)、Yoga Graphql、NestJS。
- Python: Graphene、Strawberry。
- Go: gqlgen (自動生成程式碼)、graphql-go。
- Java: GraphQL-Java、Spring for GraphQL。
Resolvers (解析器): 這是後端最關鍵的技術，負責撰寫邏輯去資料庫（SQL/NoSQL）或第三方 API 抓取資料。

3. 資料獲取優化 (Data Fetching)

GraphQL 最怕發生 N+1 查詢問題（即抓取一個清單時，系統針對每個項目都發出一次資料庫請求），因此需要：

DataLoader: 由 Facebook 開發的一種公用程式，透過 Batching (批次處理) 與 Caching (快取) 來大幅減少資料庫查詢次數。
ORM / Query Builder: 如 Prisma、TypeORM 或 Drizzle，這些工具能幫助你更輕鬆地將 GraphQL 欄位對應到資料庫。

4. 前端整合工具 (Client-side)

前端需要特定的套件來發送 GraphQL 請求，並管理本地端的狀態快取。

Apollo Client: 功能最齊全，支援自動化快取管理、Loading 狀態追蹤，適用於 React, Vue, iOS, Android。
Relay: Facebook 官方開發，強調高效能與大型專案架構，但學習曲線較陡。
React Query / urql: 輕量級的選擇，適合不想使用 Apollo 那麼重型框架的開發者。

5. 周邊開發生態 (Developer Tools)

GraphiQL / Apollo Sandbox: 在瀏覽器中直接測試 API 的互動式 IDE。
GraphQL Code Generator: 自動根據 Schema 生成 TypeScript 型別定義，確保前後端型別一致。
Apollo Router / Federation: 當系統變大時，用來將多個微服務的 GraphQL 整合在一起的技術。

技術組合建議 (Stack Example)

如果你是剛開始學習，最推薦的黃金組合是：

Node.js + Apollo Server + Prisma (資料庫) + Apollo Client (前端)

2025年12月14日星期日

install ros2 humble

ROS2 humble

install ros2 humble

建議使用 Debian 方式安裝^[1]，請參考官方安裝指南進行

echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc
echo "export ROS_DISTRO=humble" >> ~/.bashrc

rosdep 安裝與更新

sudo apt install python3-rosdep2
rosdep update

機電系統 Packages

urg_node2

git clone https://github.com/Hokuyo-aut/urg_node2.git
cd urg_node2
rm -r urg_library/
git clone https://github.com/UrgNetwork/urg_library.git
cd ~/ros2_ws 
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

velodyne

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/ros-drivers/velodyne.git -b humble-devel
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

ira_laser_tools

將兩個光達的 Laser Scan 資訊合併為一個

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/nakai-omer/ira_laser_tools.git -b humble
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

rf2o_laser_odometry

使用連續兩幀 LiDAR 資訊生成 /odom 資訊

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/Adlink-ROS/rf2o_laser_odometry.git -b humble-devel
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

laser_filter

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/ros-perception/laser_filters.git -b ros2
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

robot_localization

發布 /odom 位移資料

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/cra-ros-pkg/robot_localization.git -b  humble-devel
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

IMU Ch110

由原廠資料下載 package

micro_ros_agent

cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/micro-ROS/micro-ROS-Agent.git -b humble
git clone https://github.com/micro-ROS/micro_ros_msgs.git -b humble
cd ..
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

建圖 Packages

cartographer

cartographer：核心演算法
cartographer_ros：將 cartographer 整合至 ROS

mkdir -p ~/carto_ws/src 
cd ~/carto_ws/src 
git clone https://github.com/ros2/cartographer.git -b ros2
git clone https://github.com/ros2/cartographer_ros.git -b ros2
cd ~/carto_ws 
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

導航 Packages

navigation2

mkdir -p ~/nav2_ws/src 
cd ~/nav2_ws/src 
git clone https://github.com/ros-navigation/navigation2.git -b humble
cd ~/nav2_ws 
rosdep install -y -r -q --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble
colcon build --symlink-install

若記憶體不足，可能在 costmap queue 到 54% 時出現錯誤。
- 解決方案：等待一分鐘讓系統自動關閉終端機，再重新打開終端機編譯。
重新編譯時，可能會在 nav2_waypoint_follower 出現錯誤，這通常是因為中途失敗導致的
- 解決方案：刪除 build、install、log 資料夾再重新編譯，船到橋頭自然直XD

若編譯失敗時添加以下依賴：

sudo apt install ros-humble-bondcpp
sudo apt install ros-humble-test-msgs
sudo apt install ros-humble-behaviortree-cpp-v3
sudo apt install ros-humble-diagnostic-updater
sudo apt install ros-humble-tf2-sensor-msgs
sudo apt install ros-humble-ompl
sudo apt install ros-humble-nav2-map-server
sudo apt install ros-humble-gazebo-*
sudo apt install ros-humble-joint-state-publisher

若遇到錯誤 nav2_msgs/nav2_msgs：

rm -rf /home/scl/nav2_ws/build/nav2_msgs/ament_cmake_python/nav2_msgs/nav2_msgs

下面待確認
```
sudo apt install libboost-all-dev
```

建圖、導航 launch 參照

Turtlebot3 Cartographer & Navigation2

cd
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git -b humble-devel
cd turtlebot3/
mv turtlebot3_cartographer/ ~/carto_ws/src/
mv turtlebot3_navigation2/ ~/nav2_ws/src/
cd ..
rm -r turtlebot3/

小型 Packages

rqt-tf-tree

sudo apt-get install ros-humble-rqt-tf-tree

ESP32 連接

pip install pyserial

鍵盤控制

sudo apt-get install ros-humble-teleop-twist-keyboard

Plot 工具

sudo apt install ros-humble-plotjuggler-ros

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2025年12月22日 星期一

Gazebo 單位

1. 標準單位（Units）

2. 物理引擎精度設定

3. 數值精度 (Double Precision)

4. 機器人控制器的限制

總結與建議

2025年12月21日 星期日

MQTTs, HTTPs,WevRTC

1. MQTT (Message Queuing Telemetry Transport)

2. Certificates (數位證書與加密)

3. WebRTC (Web Real-Time Communication)

技術對比總結

學習 GraphQL 語法

1. 定義結構 (Schema / SDL)

2. 查詢資料 (Query)

3. 修改資料 (Mutation)

4. 進階：使用變數 (Variables)

關鍵語法符號說明

Backen Server for API (GraphQL & RESTful ) and (Cron Jobs & Background Services)

1. API 設計與整合 (GraphQL & RESTful)

2. 定時任務與非同步工作流 (Cron Jobs & Background Services)

定時任務 (Cron Jobs)

非同步服務 (Background Services)

技術工具示例

1. 核心語法與定義 (核心基石)

2. 後端伺服器技術 (Server-side)

3. 資料獲取優化 (Data Fetching)

4. 前端整合工具 (Client-side)

5. 周邊開發生態 (Developer Tools)

技術組合建議 (Stack Example)

2025年12月14日 星期日

install ros2 humble

ROS2 humble

install ros2 humble

rosdep 安裝與更新

機電系統 Packages

urg_node2

velodyne

ira_laser_tools

rf2o_laser_odometry

laser_filter

robot_localization

IMU Ch110

micro_ros_agent

建圖 Packages

cartographer

導航 Packages

navigation2

建圖、導航 launch 參照

Turtlebot3 Cartographer & Navigation2

小型 Packages

rqt-tf-tree

ESP32 連接

鍵盤控制

Plot 工具

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