# robot_tools_maestro

**Repository Path**: wzhicheng/robot_tools_maestro

## Basic Information

- **Project Name**: robot_tools_maestro
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-20
- **Last Updated**: 2025-11-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# maestro - 机器人可视化编程工具

maestro 是一个基于Web的机器人可视化编程和调试工具。它提供了一个直观的图形化界面，让用户能够轻松地创建、编辑和调试机器人应用程序。

## 🚀 核心功能

### 🤖 系统生态支持
- **ROS1支持**: 完整支持ROS Noetic等版本
- **ROS2支持**: 支持ROS2 Rolling等最新版本（构建中...）
- **Dora支持**: 支持新兴的Dora机器人框架（构建中...）
- **多平台兼容**: 支持Ubuntu、OpenHarmony等操作系统

### 📊 实时运行时监控
- **节点可视化**: 实时显示ROS节点状态和连接关系
- **话题监控**: 可视化topic的发布和订阅关系
- **服务管理**: 监控和调用ROS服务
- **消息渲染**: 支持多种传感器数据的可视化渲染
  - 图像数据（sensor_msgs/Image, sensor_msgs/CompressedImage）
  - 激光雷达数据（sensor_msgs/LaserScan）
  - 点云数据（sensor_msgs/PointCloud2）

### 🛠️ 可视化编程环境
- **自定义节点**: 创建和编辑自定义ROS节点
- **可视化编程**: 通过拖拽方式构建节点连接图
- **代码编辑器**: 内置代码编辑器，支持JavaScript语法
- **消息定义**: 创建和管理自定义消息类型

### 🤖 机器人仿真构建
- **3D机器人建模**: 支持DAE格式的3D模型导入
- **URDF生成**: 自动生成机器人描述文件
- **关节配置**: 可视化配置机器人关节和连接
- **Gazebo集成**: 与Gazebo仿真器无缝集成

### 📦 包管理系统（构建中...）
- **三方库管理**: 管理ROS包依赖关系
- **项目模板**: 提供多种项目模板
- **一键部署**: 支持一键安装ROS环境和相关依赖

## 🏗️ 技术架构

### 前端技术栈
- **JavaScript ES6+**: 现代JavaScript开发
- **WebGL**: 硬件加速的3D图形渲染
- **Canvas 2D**: 高性能2D图形绘制
- **WebSocket**: 实时双向通信

### 后端技术栈
- **Rust**: 服务端核心逻辑
- **ROS桥接**: 与ROS系统的通信桥梁
- **WebSocket服务**: 实时数据传输

### 构建工具
- **Webpack**: 模块打包和构建
- **源码映射**: 支持调试模式

## 🚀 快速开始

### 环境要求

Web客户端:

- Node.js 14+
- Python 3.8+
- 现代浏览器（Chrome/Firefox/Safari）

服务端运行环境:

- ROS Noetic

服务端编译环境:

- Rustc 1.80+

### 安装步骤

#### 1. 克隆项目

```bash
git clone https://atomgit.com/m-robots/robot_tools_maestro.git
```

#### 2. Web端

2.1 **安装依赖**
```bash
cd robot_tools_maestro/VisualMaestro
npm install
```

2.2 **构建项目**
```bash
# 开发模式
npm run debug

# 生产模式
npm run release

```
产物是out目录的main.js

2.3 **启动服务**
```bash
cd robot_tools_maestro/VisualMaestro/out

# 启动Web服务器
python -m http.server 8000
```

2.4 **访问应用**

打开浏览器访问 `http://localhost:8000`

#### 3. 服务端

##### Ubuntu x86-64系统

```shell
cd robot_tools_maestro
cargo build
```

##### M-Robots/OpenHarmony aarch64 (通过Ferrium工具下载预编译文件)

```shell
ferrium install maestro-0.1.0@aarch64
```

##### M-Robots/OpenHarmony aarch64 自行交叉编译
    
[交叉编译说明](./cross-compile.md)

## 📖 使用指南

### 基本工作流程

1. **连接服务器**: 在连接页面输入服务器地址
2. **选择环境**: 选择ROS1、ROS2或Dora环境
3. **创建/选择项目**: 创建新项目或打开现有项目
4. **开始开发**: 使用可视化工具进行机器人程序开发

### 主要功能模块

#### 运行时监控
- 实时查看ROS节点图
- 监控topic数据流
- 调试节点间通信

#### 自定义节点开发
```javascript
// 示例：对已有节点发布消息
() => {
    let msg = {
        data: "Hello, ROS!"
    };
    topic.publish("/hello_topic", msg, 1000);
}
```

#### 传感器数据可视化
```javascript
// 示例：渲染激光雷达数据
() => {
    let msg = topic.lastMessage("/scan");
    render.text(msg.range_min + "<range<" + msg.range_max, 0xff00ff00);
    // 渲染激光点云
    let points = [];
    let angle = msg.angle_min;
    for(let i = 0; i < msg.ranges.length; i++){
        if(msg.ranges[i] && msg.range_min < msg.ranges[i] && msg.ranges[i] < msg.range_max) {
            points.push([
                Math.cos(angle) * msg.ranges[i] * 50,
                Math.sin(angle) * msg.ranges[i] * 50
            ]);
        }
        angle += msg.angle_increment;
    }
    render.points2d(points);
}
```

## 🔧 高级配置

### 自定义消息类型
项目支持创建和使用自定义ROS消息类型，可以通过图形界面定义消息结构。

### 机器人模型配置
支持导入DAE格式的3D模型，自动生成URDF文件用于Gazebo仿真。

### 性能优化
- 启用硬件加速渲染
- 配置合适的渲染精度
- 优化WebSocket通信频率

## 🤝 贡献指南

我们欢迎所有形式的贡献！

### 开发环境设置
1. Fork项目仓库
2. 创建功能分支
3. 提交代码更改
4. 创建Pull Request

### 代码规范
- 使用ES6+语法
- 遵循项目现有代码风格
- 添加必要的注释和文档


## 🌟 致谢

感谢所有为maestro项目做出贡献的开发者和社区成员。

## 📞 联系我们

- **项目主页**: https://atomgit.com/m-robots/robot_tools_maestro
- **问题反馈**: [Issues](https://atomgit.com/m-robots/robot_tools_maestro/issues)
- **讨论社区**: [Discussions](https://atomgit.com/m-robots/robot_tools_maestro/discussions)

## 🗺️ 路线图

- [ ] 支持更多中间件
- [ ] 增强3D可视化功能
- [ ] 集成更多仿真器
- [ ] 移动端适配
- [ ] 云端部署支持

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