树莓派4B-ros-noetic-连接北阳激光雷达URG-04XL-UG01
卓沅best
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今天将用树莓派装了个ros-noetic，准备用它和hokuyo激光雷达URG-04XL-UG01学一下SLAM,先跑一下gmapping算法，下面记录一下我安装URG-04XL-UG01在Ubuntu20.04上的驱动程序，以及连接过程，也给正在学习激光雷达的伙伴们一个参考。
一、关于rosdep init初始化失败的问题
在ros安装到最后一步的时候，可能会发现如下错误：
ERROR: cannot download default sources list from:
https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-default.list
Website may be down.
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关于错误的原因，我也不清楚，但是已经找到了一个解决的办法。
1.打开下面的rosdistro下载地址，然后把它下载到本地，默认地址在Download
https://github.com/ros/rosdistro
2.解压，终端打开文件夹 进入目录rosdistro/rosdep，找到/sources.list.d文件，用gedit打开
sudo gedit 20-default.list
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显示如下：
# os-specific listings first
yaml file:///home/文件所在地址/osx-homebrew.yaml osx
# generic
yaml file:///home/文件所在地址/rosdep/base.yaml
yaml file:///home/文件所在地址/python.yaml
yaml file:///home/文件所在地址/ruby.yaml
gbpdistro file:///home/文件所在地址/releases/fuerte.yaml fuerte
# newer distributions (Groovy, Hydro, ...) must not be listed anymore, they are being fetched from the rosdistro index.yaml instead
#默认下载地址是Download的话,那rosdistro文件地址就在里面了
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3.修改所用的python版本中的__init__.py文件
因为在安装ros的时候，我下载的是python3，所以修改的是python3里面的文件。
sudo gedit /usr/lib/python3/dist-packages/rosdistro/__init__.py
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同样，将下面路径换成Download里面的rosdistro路径
DEFAULT_INDEX_URL = 'https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/index-v4.yaml'
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4.再次执行
rosdep init
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一般是没什么问题的，如果还不行，就进入/etc找到ros,看里面是否还有一个20-default.list文件，或者在搜索框里找一下，将多余的这个文件删除再次重复初始化步骤，初始化以后，就可以正常使用ros了，至于更新那一步我还是更新不了，但是不影响使用，我就放弃了。
二、连接并在rivz中显示激光雷达URG-04XL-UG01
1.下载驱动ros-noetic-node
sudo apt install ros-noetic-urg-node
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输入密码以后等待下载完毕即可。
2.连接激光雷达
我是采用USB方式来连接的，直接树莓派主板上面供电的。打开ros运行驱动，先启动ros,再运行启动程序：
source /opt/ros/noetic/setup.bash
roscore
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新开一个终端：
source /opt/ros/noetic/setup.bash
rosrun urg_node urg_node
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等待自动寻找激光雷达并连接，连接完毕以后最下端会显示：streaming data。
3.打开rviz显示激光雷达扫描状态
source /opt/ros/noetic/setup.bash
rosrun rviz rviz
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打开以后设置参数如下：
(1)点击rviz左下角Add,添加LaserScan
(2)点击Global Option下方的Fixed Frame,将右边的参数改为laser
(3)点击LaserScan下面的Topic，改为/scan
(4)点击LaserScan下面的Style，改为Point
然后就能看到激光雷达扫描生成的图了：
ros2也能够连接，下次再记录，其他操作也后续再记录。
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雷达图通常在财务报表分析中使用较多，当前在描述性统计分析中，雷达图正在被越来越多的人使用。
本文利用R语言 ggplot2 的一款扩展主题包——ggradar 包从头开始绘制简单漂亮的雷达图。
一 加载函数包
ggradar包需要通过 github 来安装，安装方法如下：
devtools::install_github("ricardo-bion/ggradar", dependencies=TRUE)
library(ggradar)
二 创建数据集绘制雷达图
2.1 设定种子，构造了一个区间为0~1,个数为24的4行6列随机数矩阵
set.seed(123)
mydata<-matrix(runif(24,0,1),4,6)
rownames(mydata) <- LETTERS[1:4]
colnames(mydata) <- c("Apple","Google","Amozon","Tencent","Alibaba","Baidu")#使用以上文本向量为矩阵列命名，方便展示
mynewdata<-data.frame(mydata)
Name<-c("USA","CHN","UK","RUS")
mynewdata<-data.frame(Name,mynewdata)
2.2 绘制USA的雷达图
ggradar(mynewdata[1,],grid.line.width = 0.5)
2.3 绘制所有变量的雷达图
ggradar(mynewdata)
三 使用car数据集展示雷达图
利用内置car数据集进行雷达图绘制，主要是对数据进行scale，然后绘制
library(ggradar)
library(scales)
library(tibble)
library(dplyr)
查看最后四种车型，在mpg ，cyl ，disp ，hp ，drat方面的“性能”情况
mtcars %>%rownames_to_column(var="group") %>%#保留行名称
mutate_at(vars(-group),funs(rescale)) %>%tail(4) %>%select(1:6) ->mtcars_radar
绘制雷达图，更改基本参数
ggradar(mtcars_radar, grid.line.width =0.5,axis.label.size=5,group.line.width =1,group.point.size =2)
四 ggradar主要的函数功能
ggradar(plot.data, axis.labels = colnames(plot.data)[-1], grid.min=0,grid.mid =0.5, grid.max=1, centre.y = grid.min- ((1/9) * (grid.max-grid.min)), plot.extent.x.sf =1, plot.extent.y.sf =1.2,x.centre.range =0.02* (grid.max- centre.y), label.centre.y =FALSE,grid.line.width =0.5, gridline.min.linetype ="longdash",gridline.mid.linetype ="longdash", gridline.max.linetype ="longdash",gridline.min.colour ="grey", gridline.mid.colour ="#007A87",gridline.max.colour ="grey", grid.label.size =7,gridline.label.offset = -0.1* (grid.max- centre.y),label.gridline.min=TRUE, axis.label.offset =1.15,axis.label.size =8, axis.line.colour ="grey", group.line.width =1.5,group.point.size =6, background.circle.colour ="#D7D6D1",background.circle.transparency =0.2, plot.legend =if(nrow(plot.data) >1)TRUEelseFALSE, legend.title ="", legend.text.size = grid.label.size)
五 参考资料
http://127.0.0.1:15296/library/ggradar/html/ggradar.html
找到各企业对于生信工程师的JD，然后根据R，Python，Linux，Bio Pipeline ，NGS 等的要求程度绘制雷达图，就可以直观的知道生信工程师相对更重要的是什么能力了，，，嘿嘿
