因经常需要在 Ubuntu 和 Mac OS 端进行转换，编辑器中快捷键不对应，甚至说一些快捷键找不到好的替代，故编辑器界面改用 Vim，以两端使用同一快捷键。此文整理常用 Vim 命令，不定时更新。

光标操作

移动光标键

命令模式下

当前行移动光标

消息（msg）和服务（srv）总览

• 消息（msg）就是一个描述 ROS 中所使用的消息类型的简单文本，后缀以.msg命名。
• 服务（srv）就是一个描述 ROS 服务数据的文本，后缀以.srv 命名。它包含两个部分：request 和 response

msg文件存放在 package 目录的 msg 目录下，srv 文件存放在 package 目录的 srv 目录下。

修改自 ros 官方 wiki

http://wiki.ros.org/catkin/CMakeLists.txt

CMakeLists.txt 是 CMake 构建系统的输入，用于构建软件包。catkin 的 CMakeLists.txt 带有一些其它的约束

总体结构

1. 所需的 CMake 版本。（ cmake_minimum_required ）

2. 包名称。（ project ）

3. 查找构建所需的 CMake或 Catkin 软件包。（ find_package ）

4. 启动 Python 模块支持。（ catkin_python_setup ）

5. 消息、服务、动作生成器。（ add_message_files，add_service_files，add_action_files ）

6. 调用消息、服务、动作生成。（ generate_messages ）

7. 指定包构建信息导出。（ catkin_package ）

8. 添加要构建的库或可执行文件。（ add_library，add_executable，target_link_libraries ）

9. 测试构建。（ catkin_add_gtest ）

10. 安装规则。（ install ）

修改自 ros 官方 wiki

http://wiki.ros.org/catkin/package.xml

package.xml文件定义了包的属性，包括软件名称，版本号，作者，维护者，以及依赖关系。

基本结构

每个package.xml文件都以<package>标记作为根标记

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<?xml version="1.0"?>
<package format="2">

</package>

必备标签

环境说明

ROS版本：ROS Kinetic Kame

Ubuntu版本：Ubuntu 16.04.6 LTS，（lsb_release -a）

Python版本：Python 2.7.12

CMake 版本：3.5.1

工作空间（workspace）

1. 创建工作空间

1

mkdir -p cakin_ws/src

cakin_ws为工作空间名。src为固定目录，不可更改。

2. 编译工作空间

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cd cakin_ws
catkin_make

来到之前创建好的工作空间目录下，使用catkin_make命令，将编译工作空间。

此时，我们的工作空间就创建完毕

安装日期：2019-10-10

ROS版本：ROS Kinetic Kame

Ubuntu版本：Ubuntu 16.04.6 LTS，（lsb_release -a）

ROS源：Tsinghua University

Python版本：Python 2.7.12

CMake 版本：3.5.1

一键安装脚本

1

curl https://gitee.com/askeynil/AskConfiguration/raw/master/ros.sh | bash

一些常用的 Ubuntu 自动化脚本：

1. 码云
2. GitHub

导入Matplotlib

约定俗成的以 plt 为 Matplotlib 简称的导入方式

1

import matplotlib.pyplot as plt

魔法配置，让表格显示在 jupyter 里面

1

%matplotlib notebook

中文字体支持配置

第一种方法

1. 打印所有系统字体

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for i in sorted([f.name for f in mpl.font_manager.fontManager.ttflist]):
    print(i)

2. 找到一个可以显示中文的字体

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3

# 比如我使用的 Songti SC
# 将其设置为当前字体
plt.rcParams['font.family']=['Songti SC']

SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成，不依赖于外部库。

以下使用导入并开启漂亮的打印

import sympy

sympy.init_printing(pretty_print=True)

有理数 Rationals

1

sympy.Rational(1, 3)

out： $\frac{1}{3}$

特殊的无理数

1

sympy.pi, sympy.E, sympy.oo

out：$\displaystyle \left( \pi, \ e, \ \infty\right)$

导入 numpy

约定俗成的以 np为numpy简称的导入方式

import numpy as np

numpy.array

创建一个数组

• 参数:
  1. object：类数组
  2. dtype：数据类型（data-type），默认为 None
  3. copy：是否拷贝，默认为 True
  4. order：内存布局（’K’，’A’，’C’，’F’），默认为 ‘K’
  5. subok：传递子类还是基类，默认为 False，即传递基类
  6. ndmin：最小维度，默认为 0
• 返回值：
  • out：ndarray

randint（随机整数）

Return random integers from low (inclusive) to high (exclusive).

从区间 [low, high) 中返回随机的整数数组

• 参数
  1. low：最小值
  2. high：最大值，默认为 None
  3. size：个数，默认为None
  4. dtype：数据类型，默认为’l’
• 返回值
  • out：整型或者整型数组

一些简单的🌰

1. 0 到 50 中随机一个数

1
2

np.random.randint(50)
# 26

2. 10 到 50 中随机一个数

1
2

np.random.randint(10, 50)
# 36

3. 0 到 50 中随机 10 个数

1
2

np.random.randint(50, size=10)
# array([10, 25, 37, 34, 13, 15, 16, 12, 44,  4])

4. 10 到 50 中随机 10 个数

1
2

np.random.randint(10, 50, 10)
# array([40, 46, 27, 44, 30, 46, 15, 41, 18, 23])