01 JupyterLab 基础和机器人介绍

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机器人基础信息介绍

控制架构

本机器人使用了上位机+下位机的架构（大小脑架构），上位机可以为树莓派、Jetson Nano、Orin Nano或其它带有类似40PIN接口的单板电脑，下位机使用ESP32来控制机器人外设、读取传感器信息、电机闭环速度控制（PID控制器）。

上位机与下位机使用JSON格式的指令通过串口进行通信，具体的通信内容可以参考下位机的文档，目前作为新手不需要了解那些指令，初期只需要跟随教程文档调用常见的指令或封装好的函数即可。

采用大小脑的架构优势

  1. 树莓派或其它单板电脑作为上位机处理复杂任务，如视觉信息处理，而ESP32下位机负责控制外设和传感器，这种模块化设计提高了系统的灵活性和可扩展性。
  2. 树莓派或其它单板电脑专注于高级处理和决策制定，而ESP32负责实时低级任务，如电机控制，这样的分工使得每个组件都可以专注于其擅长的领域。
  3. 这种架构可以有效分配处理能力和IO资源，减轻单一系统的负担，提高整体效率。
  4. 通过串口使用JSON格式进行通信，提高了数据传输的效率和可读性，便于调试和扩展。
  5. 对于预算有限的创客和爱好者来说，这种架构能够在保持较高性能的同时，降低成本和系统复杂度。


使用 JupyterLab 交互式开发基础教程

JupyterLab是什么？

  • 交互式开发环境：JupyterLab 是一个开源的交互式开发环境，它提供了一个易于使用的界面，用于编写代码、运行实验和查看数据。
  • 适合数据科学和机器学习：虽然最初设计用于数据科学和机器学习，但它的灵活性和易用性使其成为机器人编程和实验的理想选择。
  • 基于网页的工具：作为一个基于浏览器的应用，JupyterLab 不需要复杂的安装过程，用户可以在几乎任何操作系统上使用它。

使用JupyterLab开发的优势

  1. 易于上手的编程环境：JupyterLab 提供的简洁、直观的用户界面，使得编程和实验对于初学者更加友好。通过交互式笔记本轻松编写和测试代码，适合初学者逐步探索和学习。
  2. 即时反馈和结果可视化：即时反馈，用户可以立即看到代码更改的效果，这对于调试和学习非常有用。JupyterLab 可以方便地进行数据可视化，帮助理解机器人的行为和性能。
  3. 支持多种编程语言：JupyterLab 支持 Python 等多种编程语言，为各种技能水平的用户提供灵活性。
  4. 自定义和扩展功能：JupyterLab 具有的高度可定制性和扩展性，用户可以根据自己的需要添加新功能或工具。
  5. 跨平台和可访问性：JupyterLab 是基于网页的工具，具有出色的跨平台能力，它可以在不同操作系统上运行，通过浏览器即可访问。

JupyterLab 基础使用方法

什么是 Jupyter notebooks(.ipynb) 文档

Jupyter notebooks(.ipynb) 是一种文档，它结合了可直接运行的代码和叙述性文本（Markdown）、方程式（LaTeX）、图片、交互式可视化以及其他丰富的输出内容。

切换文档的主题

  • 我们默认的主题是亮色的 Jupyter Dark。
  • 你可以根据自己的喜好来切换为暗色的主题：依次点击界面上方的 Settings - Theme - JupyterLab Dark。

COMMAND / EDIT MODE

JupyterLab 有两种工作模式，一种是COMMAND模式，一种是EDIT模式

  • COMMAND 模式

当你在 COMMAND 模式下时，你可以快速地进行笔记本的整体操作，比如增加或删除单元格、移动单元格、更改单元格类型等。在这个模式下，单元格边框呈现灰色。你可以通过按 Esc 键进入 COMMAND 模式。

  • EDIT 模式

EDIT 模式允许你在单元格中输入或修改代码或文本。在这个模式下，单元格边框为蓝色。你可以通过在选中的单元格中点击或按下 Enter 键来进入 EDIT 模式。

单元格操作

在 JupyterLab 中，你可以执行以下操作：

  • 在 COMMAND 模式下，使用方向键的上下来选择单元格。
  • 在下方添加单元格：你可以通过点击工具栏的 "+" 按钮或使用快捷键 B（在 COMMAND 模式下）来在当前单元格下方添加新单元格。
  • 在上方添加单元格：你可以通过点击工具栏的 "+" 按钮或使用快捷键 A（在 COMMAND 模式下）来在当前单元格下方添加新单元格。
  • 删除单元格：使用 D,D（连续两次按 D 键，在 COMMAND 模式下）可以删除当前选中的单元格。
  • 复制单元格：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 C。
  • 粘贴单元格：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 V。
  • 剪切单元格：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 X。
  • 撤销：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 Z。
  • 重做：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 Shift + Z。
  • 将当前单元格转换为代码块：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 Y。
  • 将当前单元格转换为Markdown：（在 COMMAND 模式下）使用快捷键 M。
  • 切换单元格类型：你可以将单元格设置为代码单元格、Markdown 单元格或原始单元格。这可以通过工具栏的下拉菜单或快捷键 Y（代码单元格）、M（Markdown 单元格）在 COMMAND 模式下进行切换。
  • 运行单元格：你可以点击工具栏的 "▶︎" 按钮或使用快捷键 Shift + Enter 来执行当前单元格并自动运行后续单元格。

保存和导出

  • 保存 notebook：你可以点击工具栏的 "💾" 按钮或使用快捷键 S（在 COMMAND 模式下）来保存你的 notebook。
  • 导出 notebook：JupyterLab 支持将 notebook 导出为多种格式，包括 HTML、PDF、Markdown 等。这可以通过 File > Export Notebook As... 菜单选项来实现。

什么是 JupyterLab 的 Kernel

  • JupyterLab 的 Kernel 是一个计算引擎，它执行用户在 notebook 中编写的代码。
  • 每个 notebook 都与一个 Kernel 关联，这个 Kernel 可以是不同的编程语言，如 Python、R 或 Julia。Kernel 也能访问资源，比如内存或 CPU。

将Kernel设置为机器人的虚拟环境

  • 当你打开后续的 .ipynb 教程文档时，你需要手动选择 notebook 中的 kernel 以便可以正确执行机器人相关的代码块。
  • 具体方法如下：点击 notebook 选项卡右上角"⭕"旁边的 Kernel 选项，从下拉菜单中选择 Python 3 (ipykernel)。

Kernel管理

  • 启动：当打开一个 Jupyter 笔记本时，相关联的 Kernel 会自动启动，启动后会在文件列表中对应笔记的前方出现一个小绿点。
  • 重启：如果 Kernel 崩溃或者需要清除当前会话的状态，可以通过 "Kernel" -> "Restart Kernel..." 选项来重启 Kernel。
  • 停止：在 Kernel 正在运行的笔记界面中，通过 "Kernel" -> "Shut Down Kernel" 来停止当前笔记的 Kernel；也可以通过 "Kernel" -> "Shut Down All Kernels" 来停止所有笔记的 Kernel。
  • 注意：如果你在某个教程的 Kernel 中调用了摄像头，没有停止该笔记的 Kernel，则会一直占用这个资源，其它教程则不能正常使用，需要停止该教程的 Kernel 之后其它教程才能正常使用。

运行代码块

选择了正确的 kernel 之后，就可以运行 notebook 里面的代码块了。在 JupyterLab 中，代码块是 notebook 的基本组成部分。运行代码块的操作如下：

  • 运行单个代码块：选择你想运行的代码块，然后点击工具栏上的 "▶︎" 按钮或使用快捷键 Shift + Enter。这将执行当前代码块并选中下一个代码块。
print("test text in jupyterlab")
  • 运行所有代码块：你也可以运行整个 notebook 中的所有代码块。为此，点击工具栏的 Run 菜单，然后选择 Run All Cells。
for i in range(0, 10):
    print(i)
  • 停止代码块运行：如果需要停止正在运行的代码块，可以点击工具栏上的 "■" 按钮。

通过这些基础的操作方法，你可以有效地使用 JupyterLab 来完成各种任务。更多高级功能和详细的使用指南可以在 JupyterLab 的官方文档中找到。

删除代码块输出

  • 删除单个代码块输出：选择一个代码块，依次点击上方的 Edit - Clear Cell Output
  • 删除全部代码块输出: 依次点击上方的 Edit - Clear Outputs of All Cells

更多高阶内容

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