ROS:分布式通信

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ROS:分布式通信。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前言

ROS是一个分布式计算环境。一个运行中的ROS系统可以包含分布在多台计算机上多个节点。根据系统的配置方式,任何节点可能随时需要与任何其他节点进行通信。

因此,ROS对网络配置有某些要求:

所有端口上的所有机器之间必须有完整的双向连接。
每台计算机必须通过所有其他计算机都可以解析的名称来公告自己。

二、方案

2.1准备

先要保证不同计算机处于同一网络中,最好分别设置固定IP,如果为虚拟机,需要将网络适配器改为桥接模式;

2.2配置文件修改

分别修改不同计算机的 /etc/hosts 文件,在该文件中加入对方的IP地址和计算机名:

主机端:

从机的IP    从机计算机名

从机端:

主机的IP    主机计算机名

设置完毕,可以通过 ping 命令测试网络通信是否正常。

IP地址查看名: ifconfig

计算机名称查看: hostname

2.3配置主机IP

配置主机的 IP 地址

~/.bashrc 追加

export ROS_MASTER_URI=http://主机IP:11311
export ROS_HOSTNAME=主机IP

2.4配置从机IP

配置从机的 IP 地址,从机可以有多台,每台都做如下设置:

~/.bashrc 追加

export ROS_MASTER_URI=http://主机IP:11311
export ROS_HOSTNAME=从机IP

2.5测试

1.主机启动 roscore(必须)
2.主机启动订阅节点,从机启动发布节点,测试通信是否正常
3.反向测试,主机启动发布节点,从机启动订阅节点,测试通信是否正常

参考视屏:赵虚左ros入门
ROS:分布式通信,ROS入门学习,分布式,ROS,机器人,自动驾驶,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-532169.html

到了这里,关于ROS:分布式通信的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 高级分布式系统-第15讲 分布式机器学习--神经网络理论

    高级分布式系统汇总:高级分布式系统目录汇总-CSDN博客 模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。人工神经网络从另一个角度出发,即从人脑的生理学和心理学着手,通过人工模拟人脑的工作机理来实现机器的部分智能行为。 人工神经网络(简

    2024年01月19日
    浏览(43)
  • 机器学习洞察 | 分布式训练让机器学习更加快速准确

    机器学习能够基于数据发现一般化规律的优势日益突显,我们看到有越来越多的开发者关注如何训练出更快速、更准确的机器学习模型,而分布式训练 (Distributed Training) 则能够大幅加速这一进程。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档

    2024年02月16日
    浏览(47)
  • 分布式机器学习(Parameter Server)

    分布式机器学习中,参数服务器(Parameter Server)用于管理和共享模型参数,其基本思想是将模型参数存储在一个或多个中央服务器上,并通过网络将这些参数共享给参与训练的各个计算节点。每个计算节点可以从参数服务器中获取当前模型参数,并将计算结果返回给参数服务器

    2024年02月06日
    浏览(35)
  • 【深度学习】【分布式训练】Collective通信操作及Pytorch示例

    相关博客 【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(一):并行环境初始化 【Megatron-DeepSpeed】张量并行工具代码mpu详解(二):Collective通信操作的封装mappings 【深度学习】【分布式训练】DeepSpeed:AllReduce与ZeRO-DP 【深度学习】混合精度训练与显存分析 【深度学习】【分布式训练

    2023年04月13日
    浏览(36)
  • 机器学习分布式框架ray tune笔记

    Ray Tune作为Ray项目的一部分,它的设计目标是简化和自动化机器学习模型的超参数调优和分布式训练过程。Ray Tune简化了实验过程,使研究人员和数据科学家能够高效地搜索最佳超参数,以优化模型性能。 Ray Tune的主要特点包括: 超参数搜索空间规范 : Ray Tune允许您使用多种方

    2024年02月15日
    浏览(42)
  • 王益分布式机器学习讲座~Random Notes (1)

    并行计算是一种同时使用多个计算资源(如处理器、计算节点)来执行计算任务的方法。通过将计算任务分解为多个子任务,这些子任务可以同时在不同的计算资源上执行,从而实现加速计算过程并提高计算效率。 并行计算框架是一种软件工具或平台,用于管理和协调并行计

    2024年02月12日
    浏览(39)
  • 机器学习分布式框架ray运行TensorFlow实例

    使用Ray来实现TensorFlow的训练是一种并行化和分布式的方法,它可以有效地加速大规模数据集上的深度学习模型的训练过程。Ray是一个高性能、分布式计算框架,可以在集群上进行任务并行化和数据并行化,从而提高训练速度和可扩展性。 以下是实现TensorFlow训练的概括性描述

    2024年02月15日
    浏览(50)
  • 机器学习分布式框架ray运行xgboost实例

            Ray是一个开源的分布式计算框架,专门用于构建高性能的机器学习和深度学习应用程序。它的目标是简化分布式计算的复杂性,使得用户能够轻松地将任务并行化并在多台机器上运行,以加速训练和推理的速度。Ray的主要特点包括支持分布式任务执行、Actor模型、

    2024年02月15日
    浏览(42)
  • 分布式搜索引擎Elasticsearch基础入门学习

    Elasticsearh 是 elastic.co 公司开发的分布式搜索引擎。 Elasticsearch(简称ES)是一个开源的分布式、高度可扩展的全文搜索和分析引擎。它能够快速、近乎实时的存储、搜索和分析大量数据。适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型数据。 它通

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 联邦学习:密码学 + 机器学习 + 分布式 实现隐私计算,破解医学界数据孤岛的长期难题

      这联邦学习呢,就是让不同的地方一起弄一个学习的模型,但重要的是,大家的数据都是自己家的,不用给别人。 这样一来,人家的秘密就不会到处乱跑(数据不出本地),又能合力干大事。   <没有联邦学习的情况> 在没有联邦学习的情况下,医院面临的一个主要问题

    2024年01月23日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包