简单发布和订阅代码直接能跑的。如下：

学习效率指数提升，果然数字生产力之神！

空洞的问题和回复：

如何在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容？

如何让一个没有任何基础的人在一个月时间内掌握ROS2机器人操作系统的全部核心内容？

学习了一个月还没有掌握ROS2基本内容，想放弃，是不是应该果断放弃？

学习ROS2机器人是不是有一定的要求和门槛，并非所有学生都能学会呢？

具体但简单的编程问题：

给一段ROS2机器人发布和订阅的示例代码？

以下是一段简单的ROS2发布和订阅的示例代码:

import rclpy
from std_msgs.msg import String
def publisher_callback(msg):print("Received: " + msg.data)
def main(args=None):rclpy.init(args=args)node = rclpy.create_node("example_publisher_subscriber")publisher = node.create_publisher(String, "topic_name", 10)subscriber = node.create_subscription(String, "topic_name", publisher_callback, 10)msg = String()msg.data = "Hello ROS2"i = 0while rclpy.ok():msg.data = "Hello ROS2 " + str(i)i += 1publisher.publish(msg)rclpy.spin_once(node)node.destroy_node()rclpy.shutdown()
if __name__ == '__main__':main()

这段代码中，我们定义了一个发布者和一个订阅者，发布者向"topic_name"主题发布消息，订阅者监听"topic_name"主题并使用publisher_callback回调函数处理接收到的消息。

给一段ROS2机器人发布和订阅激光传感器数据的示例代码？

ROS 2 中发布和订阅激光传感器数据的示例代码如下：

发布者：

import rclpy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
class LaserPublisher:def __init__(self):self.node = rclpy.create_node('laser_publisher')self.pub = self.node.create_publisher(LaserScan, 'scan', 10)timer_period = 0.5  # sself.timer = self.node.create_timer(timer_period, self.timer_callback)def timer_callback(self):msg = LaserScan()# Fill in msg with data from the laser sensorself.pub.publish(msg)def destroy_node(self):self.node.destroy_node()rclpy.shutdown()
if __name__ == '__main__':rclpy.init()pub = LaserPublisher()rclpy.spin(pub.node)pub.destroy_node()

订阅者：

import rclpy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
class LaserSubscriber:def __init__(self):self.node = rclpy.create_node('laser_subscriber')self.sub = self.node.create_subscription(LaserScan, 'scan', self.laser_callback, 10)def laser_callback(self, msg):# Do something with the received messageprint(msg.ranges)def destroy_node(self):self.node.destroy_node()rclpy.shutdown()
if __name__ == '__main__':rclpy.init()sub = LaserSubscriber()rclpy.spin(sub.node)sub.destroy_node()

注意：这只是示例代码，实际应用中需要根据实际情况进行修改。

再比如C++里程计案例，参考示例可以快速写出需要的代码，极大提升学习ROS2编程效率。

给一段ROS2机器人订阅里程计传感器数据的C++示例代码？

以下是一段示例代码，用于在ROS2中订阅里程计传感器数据：

#include "rclcpp/rclcpp.hpp"
#include "sensor_msgs/msg/odometry.hpp"
class OdomSubscriber : public rclcpp::Node
{
public:OdomSubscriber() : Node("odom_subscriber"){// 创建订阅者auto callback =[this](const sensor_msgs::msg::Odometry::SharedPtr msg) -> void{// 处理里程计数据RCLCPP_INFO(this->get_logger(), "Received odometry data: x: %f, y: %f, z: %f",msg->pose.pose.position.x, msg->pose.pose.position.y, msg->pose.pose.position.z);};subscription_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::Odometry>("odom", 10, callback);}
private:rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Odometry>::SharedPtr subscription_;
};
int main(int argc, char * argv[])
{rclcpp::init(argc, argv);rclcpp::spin(std::make_shared<OdomSubscriber>());rclcpp::shutdown();return 0;
}

这段代码定义了一个类 OdomSubscriber ，继承了 rclcpp::Node ,在构造函数中创建了一个订阅者，并在回调函数中打印了里程计数据。在main函数中调用rclcpp::init()初始化，然后调用rclcpp::spin()运行订阅者，最后调用rclcpp::shutdown()关闭。

给一段ROS2机器人发布里程计传感器数据的C++示例代码？

#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <sensor_msgs/msg/nav_sat_fix.hpp>
class GPSPublisher : public rclcpp::Node
{
public:GPSPublisher() : Node("gps_publisher"){publisher_ = this->create_publisher<sensor_msgs::msg::NavSatFix>("gps_data", 10);timer_ = this->create_wall_timer(std::chrono::seconds(1), std::bind(&GPSPublisher::timer_callback, this));}
private:void timer_callback(){auto msg = sensor_msgs::msg::NavSatFix();msg.latitude = 37.7833;msg.longitude = -122.4167;msg.altitude = 0.0;publisher_->publish(msg);}rclcpp::TimerBase::SharedPtr timer_;rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::NavSatFix>::SharedPtr publisher_;
};
int main(int argc, char * argv[])
{rclcpp::init(argc, argv);rclcpp::spin(std::make_shared<GPSPublisher>());rclcpp::shutdown();return 0;
}

这是一段用C++编写的ROS2机器人发布里程计传感器数据的示例代码。在这里，我们创建了一个名为GPSPublisher的节点，它发布一个名为"gps_data"的消息，消息类型为sensor_msgs/NavSatFix。在timer_callback函数中，我们填充了一些模拟的GPS数据并发布消息。

机器翻译如下：

ChatGPT：优化对话语言模型

我们训练了一个叫做ChatGPT的模型，它以对话方式进行交互。对话格式使ChatGPT能够回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提和拒绝不适当的请求。ChatGPT是InstructGPT的兄弟模型，它被训练为在提示中遵循指令并提供详细的响应。

局限性

ChatGPT有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。解决这一问题具有挑战性，因为：（1）在RL培训期间，目前没有任何真相来源；（2） 训练模型更加谨慎会导致它拒绝正确回答的问题；（3）监督训练误导了模型，因为理想的答案取决于模型知道什么，而不是人类演示者知道什么。

ChatGPT对输入短语的调整或多次尝试同一提示很敏感。例如，给定一个问题的一个短语，模型可以声称不知道答案，但稍微重新措辞，可以正确回答。

该模型通常过于冗长，过度使用某些短语，例如重申它是OpenAI训练的语言模型。这些问题源于培训数据中的偏差（培训师更喜欢看起来更全面的较长答案）和众所周知的优化问题。12

理想情况下，当用户提供不明确的查询时，模型会提出明确的问题。相反，我们当前的模型通常猜测用户的意图。

虽然我们努力让模型拒绝不适当的请求，但它有时会响应有害的指令或表现出有偏见的行为。我们正在使用ModerationAPI来警告或阻止某些类型的不安全内容，但我们预计目前它会有一些误报和误报。我们渴望收集用户反馈，以帮助我们正在进行的改进系统的工作。

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/1296.html