diff --git a/.cache/plugin/social/a88718a2578ab5ca92ba6d3c8e775261.png b/.cache/plugin/social/a88718a2578ab5ca92ba6d3c8e775261.png
new file mode 100644
index 0000000..f1e9b11
Binary files /dev/null and b/.cache/plugin/social/a88718a2578ab5ca92ba6d3c8e775261.png differ
diff --git a/docs/bevezetes/copilot.md b/docs/bevezetes/copilot.md
index eabb861..65b2f20 100644
--- a/docs/bevezetes/copilot.md
+++ b/docs/bevezetes/copilot.md
@@ -29,4 +29,13 @@ Nézzük meg működés közben a copilot-ot:
![copilot in action](copilot02.gif)
-
\ No newline at end of file
+
+
+## GitHub Copilot beszerzése SZE hallgatóknak
+
+A tantárgy teljesítéséhez szinte elengedhetetlen a GitHub Copilot használata. A GitHub Student Developer Pack keretében a hallgatók számára ingyenesen elérhető a GitHub Copilot. A Developer Pack részletei és a regisztráció itt érhető el: [education.github.com/pack](https://education.github.com/pack). Hallgatóként a következő lépésekkel a legegyszerűbb a GitHub Copilot beszerzése:
+
+- Regisztráció Hallgatói Office 365 igénylésre, **@hallgato.sze.hu** email, 5GB OneDrive tárhely, Office Online és Office 365 ProPlus deskop allalmazások járnak hozzá: [office365.sze.hu](https://office365.sze.hu/)
+- Github regisztráció *illetve*, amint él **@hallgato.sze.hu** email, második vagy elsődleges email címként beállítani a GitHub fiókban.
+- Regisztráció a GitHub Student Developer Pack-ra: [education.github.com/pack](https://education.github.com/pack)
+- Pár nap múlva a GitHub Copilot elérhetővé válik a Visual Studio Code-ban. Az extension-ök között kereshető a Copilot, a Copilot chat, csak be kell jelentkezni a VS code GitHub fiókba.
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/bevezetes/ros1.md b/docs/bevezetes/ros1.md
deleted file mode 100644
index 7092648..0000000
--- a/docs/bevezetes/ros1.md
+++ /dev/null
@@ -1,150 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: ROS 1 alapfogalmak
-parent: Bevezetés
-# icon: material/plus-outline
-icon: material/code-block-tags # kiegészítő tananyag
----
-
-
-
-
-
-
-# `ROS 1` (`ROS`) alapfoglamak
-
-Az `ROS` olyan szoftverkönyvtárak és eszközök készlete (middleware), amelyek segítenek robotalkalmazások fejlesztésében. Definíció szerint a middleware egy szoftver komponenseket összekötő szoftver. Olyan réteg, amely az operációs rendszer és az alkalmazások között helyezkedik el az elosztott számítógépes hálózat mindkét oldalán.
-
-A legtöbb robotikai fejlesztő már a robtika hajnalán úgy gondolta, hogy nem célszerű minden robotnak teljesen egyedi szoftvert létrehozni, célszerűbb lenne valamilyen keretrendszerben gondolkozni. Erre az igényre volt az egyik válasz az `ROS`. Az egységes mértékegységek, standardizált kommunkáció, beépített vizualizációs és debug lehetőségek miatt ma az [egyik](https://metrics.ros.org) [legnépszerűbb](https://en.wikipedia.org/wiki/Robot_Operating_System) ilyen rendszer.
-
-
-## Verziók
-
-[ROS verziók és telepítés](https://sze-info.github.io/ajr/telepites/)
-
-Melodic
-{: .label .label-green }
-
-Noetic
-{: .label .label-purple }
-
-# Koncepciók
-
-## Nodes
-
-A node legegyszerűbben fogalmazva ROS programot (magyarosítva csomópont) jelent. Jellemzőik:
-
-- "Végrehajthatóak" (c++ / py).
-- Minden node egy folyamat
-- ROS kezeli a szálakat (threading).
-- Egy node belsejében több szál is lehet.
-- publish/subscribe to topics.
-- Több node is "közzétehet" egy topicra, és egy node több topicot is "meghallgathat".
-
-## Topics
-
-- A node-ok közötti információ áramlásért felel.
-- Minden topic típusát az "üzenet" határozza meg
-- A node-ok között megengedett a "many-to-many" kommunikáció
-
-## Messages
-
-- Egy topic tartalmát és szerkezetét az üzenet határozza meg
-- Alkalmazásprogramozási interfész (API) a Node-ok számára .msg kiterjesztésű fájlokban vannak definiálva
-
-### Üzenetek típusai
-- Primitive built-in types (std_msgs)
- - `bool`, `string`, `float32`, `int32`, `…`
-- Higher-level built in types:
- - `geometry_msgs`: `Point`, `Polygon`, `Vector`, `Pose`, `PoseWithCovariance`, `…`
- - `nav_msgs`: `OccupancyGrid`, `Odometry`, `Path`, `…`
- - `sensors_msgs`: `Joy`, `Imu`, `NavSatFix`, `PointCloud`, `LaserScan`, …
-- Támogatottak továbbá:
- - Konstansok
- - Felsorolások
- - Beágyazott definíciók
-
-Példa:
-
-``` c
-$ rosmsg show geometry_msgs/Point
-float64 x
-float64 y
-float64 z
-```
-
-``` c
-$ rosmsg show std_msgs/Header
-uint32 seq
-time stamp
-string frame_id
-```
-
-A `Header` és a`Point` a típusból épül fel a `PoseStamped` típus struktúrája:
-
-``` c
-$ rosmsg show geometry_msgs/PoseStamped
-std_msgs/Header header
- uint32 seq
- time stamp
- string frame_id
-geometry_msgs/Pose pose
- geometry_msgs/Point position
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- geometry_msgs/Quaternion orientation
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- float64 w
-```
-
-## Publishing / Subscribing
-
-A következőkben az `urban_road_filt` nevű node a `points` adatokra iratkozik fel, ami `PointCloud2` típusú, és hirdet `PointCloud2`, `MarkerArray` típusú üzeneteket:
-
-```mermaid
-flowchart LR
-
-P[points]:::light -->|sensor_msgs/PointCloud2| U([urban_road_filt]):::red
-U --> |sensor_msgs/PointCloud2| A[curb]:::light
-U --> |sensor_msgs/PointCloud2| B[road]:::light
-U --> |sensor_msgs/PointCloud2| C[road_probably]:::light
-U --> |sensor_msgs/PointCloud2| D[roi]:::light
-U --> |visualization_msgs/MarkerArray| E[road_marker]:::light
-
-n1([ /node]):::white -- publishestopic_type --> t[ /topic]:::white
-t -- subscribestopic_type --> n2([ /node]):::white
-
-classDef light fill:#34aec5,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
-classDef dark fill:#152742,stroke:#34aec5,stroke-width:2px,color:#34aec5
-classDef white fill:#ffffff,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#152742
-classDef red fill:#ef4638,stroke:#152742,stroke-width:2px,color:#fff
-
-```
-
-## Parameters
-- Publish/Subscribe segítségével nem írható le minden
-- A Node-oknak néha szükségük lehet paraméterezésre
-- Paraméterek lehetnek:
- - Vezérlő típusa
- - Szín küszöbértékek;
- - Kamera felbontás, stb
-
-## Launch fájlok
-
-Több node (ROS program) kötegelt végehajtása. XML formátumú fájl, amely az ROS szinte minden aspektusát / műveletét meghatározhatja. Node indítás, paraméterek beállítása / betöltése, topic leképezése, parancssori argumentumok átadása.
-
-
-## ROS Master
-
-- Egy speciális node
-- Összekapcsolja a publisher és subscriber node-okat a topic-okon keresztül
-- Segíti a node-ok közti kommunikációt
-- Tényleges forgalom nem megy rajta keresztül
-- TCP/IP protokoll
-
-
-[ROS bevezetés](https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTl-60emc4HDBYLlGXbSuV7m7T3cbYpqxPU1MnaKxG9J-2XBD9-8eQyKNB0JffPFcOzRMbtXGASlm2x/pub?start=false&loop=false&delayms=3000) _(online google prezentáció magyarul)_
-
diff --git a/docs/dataset/index.md b/docs/dataset/index.md
deleted file mode 100644
index 708b0d7..0000000
--- a/docs/dataset/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,31 +0,0 @@
----
-hide:
- - toc
----
-
-# Dataset overview
-
-## `JKK_DATASET_01`
-This dataset consists of measurement log files (ROS 1 rosbag), pointcloud files and additional scripts to access and edit these. The data is provided for research and educational purposes.
-
-[Details](jkk_dataset_01){ .md-button .md-button--primary }
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/szenergy/szenergy-public-resources/master/data/rosbag/img/leaf-2022-03-18-gyor.png){ width="600" }
-
-
-## `JKK_DATASET_02`
-
-This dataset consists of measurement log files (ROS 2 mcap) with additional scripts to access and edit these. The data is provided for research and educational purposes.
-
-[Details](jkk_dataset_02){ .md-button .md-button--primary }
-
-![](/img/jkk_dataset_02_2023_07_11-11_12.svg){ width="600" }
-
-## `JKK_DATASET_03`
-
-This dataset contains the Human-like Behavior (HLB) usecase data, in mat format.
-
-[Details](jkk_dataset_03){ .md-button .md-button--primary }
-
-![](/img/ldm1.svg){ width="600" }
-
diff --git a/docs/dataset/jkk_dataset_01.md b/docs/dataset/jkk_dataset_01.md
deleted file mode 100644
index c806109..0000000
--- a/docs/dataset/jkk_dataset_01.md
+++ /dev/null
@@ -1,70 +0,0 @@
-The log data is in .bag format, the standard logging format for ROS. To simply view and play the data Foxglove Studio is the easiest solution. It works on Windows, Linux and Mac. Another popular option is MATLAB. The data can be imported, viewed and edited in MATLAB. If you are familiar with ROS C++ or python can be a good option too. Python also offers possibilities top open the rosbags without ROS, similarly to MATLAB. The postprocessed 3D pointcloud data is in .pcd (Point Cloud Data) file format, it is a common format used inside Point Cloud Library (PCL). Also pcd can be imported easily to MATLAB / python.
-One of our most researched topic is self-driving (a.k.a autonomous) vehicles. We believe that fully self-driving technology can lead to safe, easy and sustainable transportation. We are preparing for this new technology-to-come by studying and researching its fundamentals and exploring the possibilities it offers. This process helps us gain unique knowledge on the mixed field of mechatronics, robotics and artificial intelligence. Future transportation can be safe, easy and sustainable without compromises.
-
-
-### `leaf-2022-03-18-gyor.bag`
-
-Size: `2.12 GB`
-
-[Go to details](https://github.com/szenergy/szenergy-public-resources/blob/master/data/rosbag/details/leaf-2022-03-18-gyor.md){ .md-button }
-
-[Download from here](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EVlk6YgDtj9BrzIE8djt-rwBZ47q9NwcbgxU_zOuBji9IA?download=1){ .md-button } or get it with `wget`:
-
-``` py
-
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EVlk6YgDtj9BrzIE8djt-rwBZ47q9NwcbgxU_zOuBji9IA?download=1 -O leaf-2022-03-18-gyor.bag
-
-```
-
-
-
-### `leaf-2021-04-23-campus.bag`
-
-Size: `3.37 GB`
-
-[Go to details](https://github.com/szenergy/szenergy-public-resources/blob/master/data/rosbag/details/leaf-2021-04-23-campus.md){ .md-button }
-
-[Download from here](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EYl_ahy5pgBBhNHt5ZkiBikBoy_j_x95E96rDtTsxueB_A?download=1){ .md-button } or get it with `wget`:
-
-``` py
-
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EYl_ahy5pgBBhNHt5ZkiBikBoy_j_x95E96rDtTsxueB_A?download=1 -O leaf-2021-04-23-campus.bag
-
-```
-
-
-
-### `leaf-2021-07-02-zala-uni-track.bag`
-
-Size: `1.16 GB`
-
-[Go to details](https://github.com/szenergy/szenergy-public-resources/blob/master/data/rosbag/details/leaf-2021-07-02-zala-uni-track.md){ .md-button }
-
-[Download from here](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EaUlnq2KcQBHkCLB52nuPtQBw-FXYby23VUuwk6jmVzJBA?download=1){ .md-button } or get it with `wget`:
-
-``` py
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EaUlnq2KcQBHkCLB52nuPtQBw-FXYby23VUuwk6jmVzJBA?download=1 -O leaf-2021-07-02-zala-uni-track.bag
-```
-
-
-
-### `leaf-2020-06-10-campus.bag`
-
-Size: `2.36 GB`
-
-[Go to details](https://github.com/szenergy/szenergy-public-resources/blob/master/data/rosbag/details/leaf-2020-06-10-campus.md){ .md-button }
-
-
-[Download from here](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/ETGGWQ0z5FxDkj3vwsjRPJEBuMwnFavgEU9aF0ol4NlwDA?download=1){ .md-button } or get it with `wget`:
-
-``` py
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/ETGGWQ0z5FxDkj3vwsjRPJEBuMwnFavgEU9aF0ol4NlwDA?download=1 -O leaf-2020-06-10-campus.bag
-```
-
-
-
-| | | |
-| :---: | :---: | :---: |
-| | | [](https://youtu.be/f5BKY10xAjs) |
-
-
diff --git a/docs/dataset/jkk_dataset_02.md b/docs/dataset/jkk_dataset_02.md
deleted file mode 100644
index 95216e4..0000000
--- a/docs/dataset/jkk_dataset_02.md
+++ /dev/null
@@ -1,61 +0,0 @@
-
-The log data is in .mcap format, the standard logging format for [`ROS 2`](https://docs.ros.org/). [`MCAP`](https://mcap.dev/) is an open source container file format for multimodal log data. It supports multiple channels of timestamped pre-serialized data, and is ideal for use in pub/sub or robotics applications.
-
-## Getting started
-
-### Download the `mcap` (bag) files
-
-[Download every MCAP as a ZIP](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EVofDCG_ORZJh--XTVLFsFEBOUYB1eAbHAzdTVDdf19Y9g?download=1){ .md-button }
-
-[Download a sample MCAP](https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EWJBcyPd8YZOtdys4zo8kzIButGvzj-PjTS4D-PFoUfpnQ?download=1){ .md-button }
-
-You can instanly view the data in [Foxglove Studio](https://foxglove.dev/) (Free, online or on ay platform).
-
-![](/img/dataset02A.png)
-
-One of the easiest way to getting started with the dataset is to look at the notebook examples:
-
-[Open MCAP in python notebook](https://github.com/jkk-research/jkk-research.github.io/blob/master/notebooks/mcap_basics.ipynb){ .md-button }
-
-## Dataset description
-
-
-| Route Name | Description | Terrain |
-| --- | --- | --- |
-| `nissan_zala_90_country_road_1` | road section | flat - no hills |
-| `nissan_zala_90_country_road_2` | longer stretches of highway, slight bends, some roundabouts | hilly road |
-| `nissan_zala_50_sagod` | slightly winding roads with some sharper turns | 1 slight uphill |
-| `nissan_zala_50_zeg_1` | mostly going in one direction, interrupted by roundabouts, continuous going | flat - no hills |
-| `nissan_zala_50_zeg_2` | roundabouts, bends, stationary situations (due to traffic) | flat - no hills |
-| `nissan_zala_50_zeg_3` | square bends with parking | flat - no hills |
-| `nissan_zala_50_zeg_4` | winding | flat - no hills |
-| `nissan_zala_90_mixed` | dynamic, city and country road | mostly flat, last about 10m hilly |
-
-
-# Usage in Ubuntu / Windows WSL
-
-## Install `mcap`:
-```
-pip install mcap
-```
-
-## Download dataset, e.g. to `/mnt/c/bag/jkkds02/`:
-``` bash
-cd /mnt/c/bag/jkkds02/
-```
-
-``` bash
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/herno_o365_sze_hu/EVofDCG_ORZJh--XTVLFsFEBOUYB1eAbHAzdTVDdf19Y9g?download=1 -O jkkds02.zip
-```
-
-Make sure you have `unzip` (`sudo apt-get install unzip`) and:
-
-``` bash
-unzip jkkds02.zip
-```
-
-## Some images
-
-![](/img/jkk_dataset_02_2023_07_11-11_12.svg){ width="600" }
-
-![](/img/jkk_dataset_02_2023_07_11-14_02.svg){ width="600" }
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/dataset/jkk_dataset_03.md b/docs/dataset/jkk_dataset_03.md
deleted file mode 100644
index 9c20237..0000000
--- a/docs/dataset/jkk_dataset_03.md
+++ /dev/null
@@ -1,162 +0,0 @@
-This dataset contains the raw data of naturalistic driving, utilized for Human-Like Behavior studies of Automated Vehicles (HLB4AV).
-
-
-### `jkk_dataset_03.zip`
-
-![](/img/ldm1.svg)
-
-[Download from here](https://laesze-my.sharepoint.com/personal/igneczi_gergo_ferenc_hallgato_sze_hu/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2Figneczi%5Fgergo%5Fferenc%5Fhallgato%5Fsze%5Fhu%2FDocuments%2FDataset%2Fjkk%5Fdataset%5F03%2Ezip&parent=%2Fpersonal%2Figneczi%5Fgergo%5Fferenc%5Fhallgato%5Fsze%5Fhu%2FDocuments%2FDataset&ga=1?download=1){ .md-button } or get it with `wget`:
-
-``` py
-
-wget https://laesze-my.sharepoint.com/personal/igneczi_gergo_ferenc_hallgato_sze_hu/_layouts/15/onedrive.aspx?id=%2Fpersonal%2Figneczi%5Fgergo%5Fferenc%5Fhallgato%5Fsze%5Fhu%2FDocuments%2FDataset%2Fjkk%5Fdataset%5F03&ga=1 -O leaf-2022-03-18-gyor.bag
-
-```
-
-The data contains information of 17 drivers, who were selected to have relevant driving experience. Dr001-Dr003 are professional drivers who have extra driving certificate.
-The following table shows the details of participants:
-
-| **Driver ID** | **Type** | **Age** | **Driving Experience** | **Driving Frequency** | **Milage per year** |
-| ------- | ------- | ------- | ------- | ------- | -------- |
-| 001 | N-P | 31 | 10+ | 3 | 4 |
-| 002 | N-P | 32 | 10+ | 3 | 4 |
-| 003 | N-P | 28 | 10+ | 3 | 5 |
-| 004 | N-P | 31 | 10+ | 4 | 5 |
-| 005 | N-P | 46 | 10+ | 4 | 4 |
-| 006 | N-P | 25 | 6-10 | 2 | 2 |
-| 007 | N-P | 29 | 10+ | 3 | 3 |
-| 008 | N-P | 28 | 3-6 | 2 | 3 |
-| 009 | N-P | 28 | 1-3 | 1 | 2 |
-| 010 | N-P | 43 | 10+ | 4 | 4 |
-| 011 | N-P | 31 | 10+ | 3 | 3 |
-| 012 | N-P | 44 | 10+ | 3 | 3 |
-| 013 | N-P | 52 | 10+ | 4 | 4 |
-| 014 | N-P | 36 | 10+ | 4 | 5 |
-| 015 | N-P | 32 | 10+ | 3 | 4 |
-| 021 | N-P | 51 | 10+ | 4 | 5 |
-| 023 | N-P | 39 | 10+ | 2 | 3 |
-
-Explanation to notations:
-- P: Professional, N-P: Non-Professional
-- Driving Frequency: 1: few times a year, 2: few times a month, 3: few times a week, 4: every day.
-- Driving Milage per year: 1: 0-1000km, 2: 1000-3000km, 3: 5000-10000km, 4: 10000-25000km, 5: more than 25000km.
-
-The dataset uses the following coordinate system of the vehicle:
-
-![](/img/coordinates_dataset_03.jpg)
-
-Even though the data is recorded considering only two dimensional movement, the Z axis is displayed to give the right explanation of the yaw rate signal. Always, positive direction of a rotational quantity means CCW direction.
-
-### Reference Platform
-Data was recorded using two different vehicle platforms.
-
-The reference platform is a dedicated test vehicle, equipped
-with multiple environment sensors, also with direct access to
-the CAN network of the vehicle. The type of the vehicle is
-a Volkswagen Golf VII Variant, with a 1.4 TSI engine and
-7-shift automatic gearbox.
-
-There are various sensor devices in this vehicle:
-- Genesys ADMA Gen3 (DGPS), *source: ADMA 3.0 Technical Documentation, Document revision: 1.9, Date: 02/2019. Device includes the sensing of vehicle kinematic states.*
-- Bosch Second Generation Multi-Purpose Camera (MPC2.5), including lane edge detection.
-- Bosch Fourth Generation Radar sensor, including object detection in ego lane and the two neighbouring lanes.
-- CAN data, steering torque and steering angle values.
-
-Reference Platform was used for measurements with Driver 1, 2 and 3 (professional drivers).
-
-### Test Platform
-The test platform is a vehicle which is used when nonprofessional
-drivers are measured. The test vehicle is a Skoda
-Octavia MK3, with automatic gearbox. The vehicle systems
-were not modified, and no driver-assistance function was
-activated during testing.
-This vehicle was only equipped with the Genesys ADMA Gen3 (DGPS) device. The lane position information was reconstructed from the static lane map and the localization of the vehicle.
-
-## Offline Calculations
-### Static Lane Map
-Based on the reference measurements, the lane map of the test route was created. For this, the lane position provided by the video camera was used. The lane position accuracy has +/- 2cm, while the localization has accuracy of +/- 1 cm.
-
-![](/img/lane_dataset_03.png)
-
-The camera provides information of the position of the lane edges at each sample time. The following information are provided:
-- lane position ($d$)
-- lane orientation ($\Theta$)
-- lane curvature ($\kappa$).
-These data are then interpolated to a resolution of 5 cm travel distance through the route, using MATLAB function *spline*. Also, the lane edge position are transformed to the global UTM coordinates considering the pose of the vehicle.
-In the end, the map data contains high resolution geometry of the lane edges and also the higher level geometrical quantities (orientation and curvature).
-
-### Lane Reconstruction
-For the test platform, the static lane map information is transferred back to the vehicle coordinate frame at each time sample. This replaced the video camera information, therefore the lane position of the test vehicle is available, with an accuracy of +/- 3 cm.
-Unfortunately, the dynamic information (e.g., other objects in the lane) are not available for the test platform.
-
-### Dash-cam data
-For multiple drivers' data (currently noted by "_withTraffic" tag in the file name) a dash cam video is available. This video is not applicable to use for e.g., computer vision algorithms, but serve more as an informal source of traffic data.
-However, by manual labelling the following information were added to the data:
-1. Oncoming traffic **time to pass**: when a vehicle appears on the camera image, a timer starts to count down from a certain *initial value*, until the vehicle passes the test vehicle. *Initial value* is 2.38 seconds for small vehicles (higher preceeding speed) and 3.38 seconds for trucks (lower preceeding speed). Times were calculated based on the experiments. When there is no oncoming traffic detected, time-to-pass is set to 2.38 seconds, reflecting the fact that a vehicle may turn up in any minute. Therefore, drivers are assumed to be prepared as there would already be oncoming traffic. When a vehicle is followed, the initial value is decreased to the half for both types of vehicles.
-2. **Oncoming traffic type**: 0: no oncoming traffic, 1: small vehicle, 2: truck and 3: convoy.
-
-An example of a convoy, passing the ego vehicle is shown here:
-
-![](/img/oncomingTraffic_dataset_03.png)
-
-The **same** scenario on the dash cam video (snippets cut by hand):
-
-![](/img/dataset_03_oncoming_video.png)
-
-**Please be noted, that this information is added manually, therefore not suitable for quantitative evaluation, only qualitative!**
-
-## Summary of Signals
-| Signal Name | Description | Unit | Range | Availability | Source |
-| -------- | ------- | ------- | ------- | -------- | --------|
-| VelocityX | Longitudinal velocity of the vehicle | m/s | 0 - 40 | both platforms | ADMA |
-| SteeringTorque | Torque applied by the driver on the steering wheel | Nm | +/-3 | reference platforms | CAN |
-| LaneOrientation | Orientation of the mid-lane in the ego frame (positive: CW, negative: CCW) | rad | +/- 0.1 | both platforms | Camera |
-| LaneEdgePositionRight | Position of the lane edge of the ego lane on right side (positive: left, negative: right) | m | +/- 2 | both platforms | Camera |
-| LaneEdgePositionLeft | Position of the lane edge of the ego lane on left side (positive: left, negative: right) | m | +/- 2 | both platforms | Camera |
-| LaneCurvature | Curvature of the lane in the vehicle position | 1/m | +/- 0.005 | both platforms | Camera |
-| ObjectDistanceFront | Distance of the vehicle in the ego lane (if no vehicle is present, value is zero) | m | 0-250 m | reference platforms | Radar |
-| ObjectVelocityFront | Absolute velocity of the vehicle in the ego lane (if no vehicle is present, value is zero) | m/s | 0-40 | reference platforms | Radar |
-| ObjectAccelerationFront | Absolute acceleration of the vehicle in the ego lane (if no vehicle is present, value is zero) | m/s^2 | +/- 10 | reference platforms | Radar |
-| YawRate | Yawrate of the vehicle around the Z axis | rad/s | +/- 0.1 | both platforms | ADMA |
-| AccelerationX | Longitudinal acceleration of the vehicle | m/s^2 | +/- 10 | both platforms | ADMA |
-| AccelerationY | Longitudinal acceleration of the vehicle | m/s^2 | +/- 10 | both platforms | ADMA |
-| RoadWheelAngleFront | Road-wheel-angle of the front wheels | rad | +/- 0.1 | reference platforms | CAN |
-| GPS_time | Global GPS time | ms | - | both platforms | ADMA |
-| GPS_status | Global GPS status | enum | 1: GPS, 2: RTK float, 4: RTK_course, 8: RTK_Fixed | both platforms | ADMA |
-| LongPos_abs | Global longitudinal position of the vehicle | ° | - | both platforms | ADMA |
-| LatPos_abs | Global lateral position of the vehicle | ° | - | both platforms | ADMA |
-| Relative_time | Relative time stamp to the beginning of the measurement | s | - | both platforms | ADMA |
-
-The data is recorded in every 10 ms. Localization information is available at every 50 ms.
-
-
-## GitHub repo
-
-The following repository contains algorithms for driver model analysis and prototypes for ADAS functions endowed with human-like features.
-
-[github.com/gfigneczi1/hlb](https://github.com/gfigneczi1/hlb){ .md-button .md-button--primary }
-
-The following scripts are used for the data process:
-
-- Lane reconstruction from reference data:
- Run segmentor profile "MapValidation" and evaluator profile "MapValidation", based on this description:
-
- [Evaluation description](https://github.com/gfigneczi1/hlb/tree/main/_matlab_evaluation/HLB){ .md-button .md-button--primary }
-
- Place the raw mat files (without the map data) into the _temp folder.
-
-- Traffic information for which dash-cam video is available:
-
- [Traffic label procession](https://github.com/gfigneczi1/hlb/blob/main/_matlab_evaluation/HLB/04_standaloneScripts/trafficLabelProcession.m){ .md-button .md-button--primary }
-
- In this case, you shall define the path of the corresponding xlsx file that contains the relevant traffic information.
-
-- Standardize names for the proper storing:
-
- [Standardize names](https://github.com/gfigneczi1/hlb/blob/main/_matlab_evaluation/HLB/04_standaloneScripts/dataSetStandardizeNames.m){ .md-button .md-button--primary }
-
-- Merge data for drivers where multiple short runs are available:
-
- [Merge data](https://github.com/gfigneczi1/hlb/blob/main/_matlab_evaluation/HLB/04_standaloneScripts/labelInfoToMat.m){ .md-button .md-button--primary }
-
- For this script, you shall also store all unmerged data in the _temp folder.
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/eszleles/README.md b/docs/eszleles/README.md
index 12119ba..78dc0f8 100644
--- a/docs/eszleles/README.md
+++ b/docs/eszleles/README.md
@@ -11,6 +11,7 @@ Az észlelés (perception) az érzékelt nyers adatokból történő informáci
![](https://raw.githubusercontent.com/sze-info/arj/main/docs/_images/overview11.svg)
Az észlelés célja lehet:
+
- Objektumfelismerés (detekció), pl:
- Gyalogos, biciklis jármű felimerés
- Tábla felismerés, jelzőlámpa felismerés
diff --git a/docs/feleves_beadando/kisbeadando.md b/docs/feleves_beadando/kisbeadando.md
index 67b6a8a..1690555 100644
--- a/docs/feleves_beadando/kisbeadando.md
+++ b/docs/feleves_beadando/kisbeadando.md
@@ -15,7 +15,7 @@ Elvárt kvalitások:
- Minimum 1 publisher vagy 1 subscriber (több lehet)
- Rövid dokumentáció, ami a build menetét, a node-topic kapcsolatokat tartalmazza, a [példák](#peldak) szerinti részletességgel
- Helyes [névadás](#repo-neve)
-- Template [használata](#ajánlott-módszer-a-kis-beadandó-repo-létrhozására-template) vagy saját megoldás, de a [példák](#peldak) szerinti kidolgozottsági szint
+- Template [használata](https://sze-info.github.io/ajr/onallo/ros2git/#a-template-hasznalata) vagy saját megoldás, de a [példák](#peldak) szerinti kidolgozottsági szint
- Lehetőleg hiba nélkül forduljon, de a `build warning` sok esetben megengedhető, a lényeg a tanulás
- Minél több commit, hogy a munkafolyamatot is lássuk
- Terjedelem rövid: 30-100 kódsor node-onként + CMakeLists.txt, package.xml, README.md, launch fájlok (nem baj, ha hosszabb, de nem elvárt)
diff --git a/docs/feleves_beadando/nagyfeleves.md b/docs/feleves_beadando/nagyfeleves.md
index 3d27f1c..87ea9a7 100644
--- a/docs/feleves_beadando/nagyfeleves.md
+++ b/docs/feleves_beadando/nagyfeleves.md
@@ -63,6 +63,7 @@ Az alábbi példák nem feltétlenül féléves munkának készültek, de annak
!!! tip
Erősen ajánlott a [GitHub Student Developer Pack](https://education.github.com/pack) beszerzése, többek között [Copilot](https://github.com/features/copilot) is jár hozzá.
+ Erről itt lehet részletesen olvasni: [sze-info.github.io/ajr/bevezetes/copilot/#github-copilot-beszerzese-sze-hallgatoknak](https://sze-info.github.io/ajr/bevezetes/copilot/#github-copilot-beszerzese-sze-hallgatoknak)
![](https://github.blog/wp-content/uploads/2019/08/FBLinkedIn_ALL-PARTNERS.png)
diff --git a/docs/home/about.md b/docs/home/about.md
deleted file mode 100644
index 6e5b8c1..0000000
--- a/docs/home/about.md
+++ /dev/null
@@ -1,8 +0,0 @@
-- Győr, Hungary, Europe
-- Széchenyi University IS Building 2nd floor
-- +36 96 613 680
-- jkk@sze.hu
-- [jkk.sze.hu](https://jkk-web.sze.hu/?lang=en)
-- [youtube.com/jkk-sze-research](https://www.youtube.com/jkk-sze-research)
-
-![](/img/sze00.svg)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/home/social.md b/docs/home/social.md
deleted file mode 100644
index a0ca9c3..0000000
--- a/docs/home/social.md
+++ /dev/null
@@ -1,4 +0,0 @@
-- [youtube.com/jkk-sze-research](https://www.youtube.com/jkk-sze-research)
-- [instagram.com/jkk.sze](https://www.instagram.com/jkk.sze)
-- [youtube.com/szenergyteam](https://www.youtube.com/szenergyteam)
-- [instagram.com/szenergyteam](https://www.instagram.com/szenergyteam)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/home/videos.md b/docs/home/videos.md
deleted file mode 100644
index b8d42d1..0000000
--- a/docs/home/videos.md
+++ /dev/null
@@ -1,3 +0,0 @@
-
-
-
diff --git a/docs/onallo/ros1lidarsimple.md b/docs/onallo/ros1lidarsimple.md
deleted file mode 100644
index cb8b9f8..0000000
--- a/docs/onallo/ros1lidarsimple.md
+++ /dev/null
@@ -1,250 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: ROS1 egyszerű LIDAR szűrés
-parent: Önálló feladatok
----
-
-
-
-
-
-
-
-# ROS szenzoradatok feldolgozása C++ node-al
-
-**Vigyázat**: ROS 1-es feladat.
-
-[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_1-Melodic-ef4638)](https://docs.ros.org/en/humble/) [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_1-Noetic-ef4638)](https://docs.ros.org/en/humble/)
-
-## A feladat leírása
-
-Első feladatunk, hogy 3D LIDAR szenzoradatokat tartalmazó rosbag-et játszunk vissza és az adatokon egyszerű akadályfelismerést valósítsunk meg, majd ezt vizualizáljuk. Az akdadályfelismerés naiv, de sokszor működőképes módja, hogy a jármű előtt egy virtuális téglatestben vizsgáljuk, hogy van-e objektumot reprezentáló voxel (3d pixel) / 3d pont. Ezt vizualizáljuk úgy, hogy a kijelölt téglatesbe eső voxeleket külön point cloud-ként hirdessük, illetve a téglatestet is jelöljük zöld illetve piros színnel. Erről illusztráció:
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/rviz-obstacle.png)
-![](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/rviz-no-obstacle.png)
-
-
-## Előkészületek
-
-Melodic
-{: .label .label-green }
-
-Noetic
-{: .label .label-purple }
-
-
-Az előző gyakorlatok után továbbhaladva, azok eredményeit felhasználva lépünk tovább. Töltsük le a több szenzoradatot is tartalmazó rosbag fájlt.
-
-```
-cd ~/rosbag-gyak
-wget www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous/leaf-2019-09-12-15-10-46-gps-lidar-zala.bag
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/leaf-v1.rviz
-```
-
-Jelenítsük meg az információkat.
-
-```
-rosbag info leaf-2019-09-12-15-10-46-gps-lidar-zala.bag
-```
-
-Leginkább 2 topic lesz számunkra fontos:
-
-```
-/points_raw 182 msgs : sensor_msgs/PointCloud2
-/scan 482 msgs : sensor_msgs/LaserScan
-```
-
-
-``` c
-$ rosmsg info sensor_msgs/PointCloud2
-std_msgs/Header header
- uint32 seq
- time stamp
- string frame_id
-uint32 height
-uint32 width
-sensor_msgs/PointField[] fields
- uint8 INT8=1
- uint8 UINT8=2
- uint8 INT16=3
- uint8 UINT16=4
- uint8 INT32=5
- uint8 UINT32=6
- uint8 FLOAT32=7
- uint8 FLOAT64=8
- string name
- uint32 offset
- uint8 datatype
- uint32 count
-bool is_bigendian
-uint32 point_step
-uint32 row_step
-uint8[] data
-bool is_dense
-```
-
-``` c
-$ rosmsg info sensor_msgs/LaserScan
-std_msgs/Header header
- uint32 seq
- time stamp
- string frame_id
-float32 angle_min
-float32 angle_max
-float32 angle_increment
-float32 time_increment
-float32 scan_time
-float32 range_min
-float32 range_max
-float32[] ranges
-float32[] intensities
-```
-
-
-## rviz
-Jelenítsük meg rviz segítségével az adatokat, `roscore` indítása és `rosbag` visszajátszás után után:
-```
-rosbag play -l leaf-2019-09-12-15-10-46-gps-lidar-zala.bag
-```
-Megjelenítés `rviz`-zel:
-
-```
-rosrun rviz rviz -d ~/rosbag-gyak/leaf-v1.rviz
-```
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/rviz.png)
-
-
-
-# Package és node készítése egyszerű LIDAR szűrésre, vizualizációra
-
-Készítsük el a gyakorló workspace-t:
-
-```
-cd ~ ; mkdir -p gyak_ws/src ; cd gyak_ws/src
-```
-Majd ebben a packaget:
-
-```
-catkin create pkg lidar_tutorial --catkin-deps roscpp pcl_conversions pcl_ros sensor_msgs visualization_msgs
-```
-
-Indítsuk a VS code-t (`code .` parancs)
-
-Mentsük le a 3 cpp fájlt:
-```
-cd ~/gyak_ws/src/lidar_tutorial/src ; wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/lidar_and_marker.cpp ; wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/lidar_filter.cpp ; wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/3-ros-node-szenzoradatok/pub_marker.cpp
-```
-
-
-A VS code automatikus kiegészítés funkciója akkor működik jól, a hiányzónak jelölt incudenál, (pl. `ros/ros.h`), kattintsunk a sárga villanykörte ikonra, majd `Edit "includepath" settings` részre megyünk és az `Include path` mezőbe a következőket írjuk:
-
-``` yaml
-${workspaceFolder}/**
-/opt/ros/melodic/include
-/opt/ros/melodic/include/pcl
-/usr/include
-/usr/include/pcl-1.7
-/usr/include/eigen3
-```
-Megjegyzés a későbbiekben (AutoWare használatakor) hasznos lehet még a következő is:
-``` yaml
-~/autoware_ws/Autoware/ros/devel/include
-```
-
-A `CMakeLists.txt` végére a következőket írjuk:
-
-``` cmake
-add_executable(publish_marker src/pub_marker.cpp)
-target_link_libraries(publish_marker ${catkin_LIBRARIES})
-
-add_executable(basic_lidar_filter src/lidar_filter.cpp)
-target_link_libraries(basic_lidar_filter ${catkin_LIBRARIES})
-
-add_executable(lidar_and_marker src/lidar_and_marker.cpp)
-target_link_libraries(lidar_and_marker ${catkin_LIBRARIES})
-```
-Lépjünk vissza a workspace-be (`cd ~/gyak_ws`), majd buildeljünk:
-
-```
-catkin build
-```
-
-
-Szerkesszük a `~/.bashrc`-t (`code ~/.bashrc`)
-
-```
-source ~/gyak_ws/devel/setup.bash
-```
-
-
-Az egyszerű filter (`lidar_filter.cpp`) tartalma a következő:
-
-``` cpp
-#include
-#include
-#include
-#include
-#include
-#include
-
-ros::Publisher pub;
-ros::Publisher marker_pub;
-
-void cloud_cb(const pcl::PCLPointCloud2ConstPtr &cloud)
-{
- pcl::PCLPointCloud2 cloud_filtered;
-
- // Define min and max for X, Y and Z
- float minX = 0.0, minY = -1.0, minZ = -1.384;
- float maxX = 16.0, maxY = +1.0, maxZ = -0.15;
-
- pcl::CropBox boxFilter;
- boxFilter.setMin(Eigen::Vector4f(minX, minY, minZ, 1.0));
- boxFilter.setMax(Eigen::Vector4f(maxX, maxY, maxZ, 1.0));
- boxFilter.setInputCloud(cloud);
- boxFilter.filter(cloud_filtered);
- if(cloud_filtered.data.size() > 10)
- ROS_WARN_STREAM("Object in the selected area");
-
- // Publish the filtered LIDAR data
- pub.publish(cloud_filtered);
-
-}
-
-int main(int argc, char **argv)
-{
- // Initialize ROS
- ros::init(argc, argv, "lidar_filt");
- ros::NodeHandle nh;
- // Create a ROS subscriber for the input point cloud
- ros::Subscriber sub = nh.subscribe("points_raw", 1, cloud_cb);
-
- // Create a ROS publisher for the output point cloud
- pub = nh.advertise("points_filt", 1);
-
- // Spin
- ros::spin();
-}
-```
-
-*Magyarázat*: A `main`-ben feliratkozunk a `points_raw` topicra, ami a nyers LIDAR adatokat tartalmazza, valamint elkezdjük hirdetni a `points_filt` topicot, ebbe kerülnek majd a megszűrt adatok. A `cloud_cb` függvény végzi a szűrést és a `ROS_WARN_STREAM` segítségével jelez, amennyiben objektum van a kijelölt területen. A `cloud_filtered.data.size() > 10` azt jelenti, hogy a szűrt pontfelhő elemszáma nagyobb-e mint 10 voxel (3d pont).
-
-
-
-## A node-ok futtatása
-
-A egyszerű LIDAR filter node így indítható:
-```
-rosrun lidar_tutorial basic_lidar_filter
-```
-
-A marker publikáló node pedig így:
-```
-rosrun lidar_tutorial publish_marker
-```
-
-A filtert és a markert kombináló node:
-```
-rosrun lidar_tutorial lidar_and_marker
-```
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/onallo/ros1node.md b/docs/onallo/ros1node.md
deleted file mode 100644
index bec0e0b..0000000
--- a/docs/onallo/ros1node.md
+++ /dev/null
@@ -1,219 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: ROS1 package és node
-parent: Önálló feladatok
----
-
-
-
-
-
-
-
-# ROS node-ok készítése pythonban és C++-ban
-
-## Előkészületek
-
-Az előző alkalommal letöltött rosbag fájl most is kelleni fog.
-
-```
-mkdir ~/rosbag-gyak
-cd ~/rosbag-gyak
-wget www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous/leaf-2019-03-13-a-no-lidar.bag
-```
-
-**Vigyázat**: ROS 1-es feladat.
-
-[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_1-Melodic-ef4638)](https://docs.ros.org/en/humble/) [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_1-Noetic-ef4638)](https://docs.ros.org/en/humble/)
-
-## Catkin workspace készítése
-Nyissuk meg, a home folderban lévő `.bashrc` fájlt (pl VS code segítségével) és ellenőrizzük, hogy tartalmaz-e egy `source /opt/ros/melodic/setup.bash` sort valahol a fájl végén.
-
-```
-code ~/.bashrc
-```
-
-*Opcionális*: Elképzelhető, hogy a `catkin build` nincs telepítve a gépünkön, csak a régi `catkin_make`. Ekkor telepítsük a következő paranccsal.
-```
-sudo apt-get install python-catkin-tools
-```
-**Fontos megjegyzés:** Lehetőleg NE használjuk a régi `_make`, hanem az új `catkin build` parancsot (catkin tools). A kettő nagyjából ugyanazt tudja, de nem lehet mixelni őket egy workspace-n belül. Ha mégis ilyesmi történt volna, build előtt tisztítsuk meg `catkin clean` segítségével. erről bővebben: például a [catkin-tools.readthedocs.io](https://catkin-tools.readthedocs.io/) és a
-[catkin-tools.readthedocs.io/en/latest/migration.html](https://catkin-tools.readthedocs.io/en/latest/migration.html) oldalakon olvashattok.
-A `catkin build` további előnyei:
-- Változások esetén robosztusabb konfiguráció (pl. csomag hozzáadása/eltávolítása, cmake változó módosítása stb. esetén)
-- Könnyebben olvasható kimenet
-- Párhuzamos fordítás, amennyiben a package-k nem függnek egymástól
-- Izolált build a `catkin build package_neve` segítségével
-- `catkin clean` a veszélyes `rm -rf` törlés helyett
-- Hasznos parancsok, mint: `catkin list`, `catkin locate`, `catkin profile`
-
-Hozzunk létre egy gyakolró catkin workspace-t:
-
-```
-mkdir -p ~/gyakorlo_ws/src
-cd ~/gyakorlo_ws/
-catkin init
-```
-
-Ha `ls` paranccsal listázzuk a könyvtár tartalmát, a tipikus workspace felépítést láthatjuk. (Először csak az `src`-t, de build után a többi is meg fog jelenni.)
-
-```
-build devel logs src
-```
-Egy workspace több pacake-t tartalmaz.
-Most készítsük el a `gyakorlo_pkg` nevű pacake-t, ami majd több node-ot tartalmaz, majd nyissuk meg VS code segítségével az `src` mappát.
-
-```
-cd ~/gyakorlo_ws/src
-catkin create pkg gyakorlo_pkg --catkin-deps nav_msgs std_msgs rospy roscpp
-code .
-```
-Eddig így néz ki a workspace.
-
-![vs-code-01](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-code-01.png)
-
-**Megjegyzés**, hogy a fenti képhez hasonlót kapjunk `ctr` + `k`, majd `ctr` + `t` segítségével válthatunk egy világosabb témára illetve az Extension gommb segítségével (`ctr` + `shift` + `x`) telepíthetünk hasznos kiegészítőket, mint például:
-
-- C/C++ (_ms-vscode.cpptools_) ![cpp](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-cpp-ext.png)
-- Python (_ms-python.python_) ![py](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-py-ext.png)
-- Cmake (_twxs.cmake_) ![cmake](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-cmake-ext.png)
-- Material Icon Theme (_pkief.material-icon-theme_) ![icn](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-icon-ext.png)
-
-## C++ fájlok beszerzése
-
-A `gyakorlo_ws/src/gyakorlo_pkg/src` mappába töltsünk le két cpp fájlt.
-
-```
-cd ~/gyakorlo_ws/src/gyakorlo_pkg/src
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/kiir.cpp
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/szamol.cpp
-```
-
-![vs-code-02-cpp](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-code-02.png)
-
-
-
-Feltételezve a C/C++ kiegészítőt, annak érdekében, hogy a VS code automatikus kiegészítés funkciója jól működjön, a hiányzónak jelölt incudenál, (`ros/ros.h`), kattintsunk a sárga villanykörte ikonra, majd `Edit "includepath" settings` és egészítsük ki egy veszzővel, plusz a `"/opt/ros/melodic/include"` (ill. régebben `"/opt/ros/melodic/include"`) sorral. *Megjegyzés*: az új felületen lehet, hogy grafikusan kell megadni az `Include path` mezőben. Ezután már megtalálja az ROS-specifikus dolgokat. (_Ekkor gyakolatilag a `.vscode` könyvtárban található `c_cpp_properties.json`-t szerkesztjük át._)
-
-![vs-code-03-include](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/2-ros-node-tobb-nyelven/vs-code-03.png)
-
-
-``` yaml
-{
- "configurations": [
- {
- "name": "Linux",
- "includePath": [
- "${workspaceFolder}/**",
- "/opt/ros/melodic/include"
- ],
- "defines": [],
- "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
- "cStandard": "c11",
- "cppStandard": "c++11",
- "intelliSenseMode": "clang-x64"
- }
- ],
- "version": 4
-}
-```
-
-Két node-ot szeretnénk a két cpp fájlból létrehozni.
-A `csak_kiiras_node` csak kiírná a beolvasott gps és leaf biciklo modell által számolt odometriát.
-A `tavolsag_szamitas_node` publisholná a két odometria különbségét (távolságát).
-Módosítsuk a [`CMakeLists.txt`](CMakeLists.txt)-t így.
-
-``` cmake
-cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)
-project(gyakorlo_pkg)
-
-add_compile_options(-std=c++11)
-
-find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
- nav_msgs
- roscpp
- rospy
- std_msgs
-)
-
-catkin_package(
-# INCLUDE_DIRS include
-# LIBRARIES gyakorlo_pkg
-# CATKIN_DEPENDS nav_msgs roscpp rospy std_msgs
-# DEPENDS system_lib
-)
-
-include_directories(
-# include
- ${catkin_INCLUDE_DIRS}
-)
-
-
-add_executable(tavolsag_szamitas_node src/szamol.cpp)
-target_link_libraries(tavolsag_szamitas_node ${catkin_LIBRARIES})
-
-add_executable(csak_kiiras_node src/kiir.cpp)
-target_link_libraries(csak_kiiras_node ${catkin_LIBRARIES})
-
-```
-
-Nyissuk meg a `.bashrc` fájlt (`code ~/.bashrc`) és adjuk hozzá a `source ~/gyakorlo_ws/devel/setup.bash` sort. Innentől kezdve bárhonnan elérhetjük a workspace-t, és bárhonnan elindíthatjuk a a package különböző node-jait `rosrun` segítségével.
-Buildeljük a `catkin build` segítségével, most új terminalban vagy `source ~/.bashrc` után elérhetők lesznek a node-ok.
-
-```
-cd /
-roscd gyakorlo_pkg
-catkin build
-```
-
-Most már bárhonnan indítható a 2 node.
-
-```
-rosrun gyakorlo_pkg csak_kiiras_node
-rosrun gyakorlo_pkg tavolsag_szamitas_node
-```
-
-Vizsgáljuk meg a c++ fájlok működését és a node-ok végrahajtását!
-
-## ROS node pythonban
-
-Pythonban nem kell külön a CMakeListset `add_executable(..)` sorral kiegészítenünk. Minden .py fájl, aminek van futtatási joga (`chmod`) és a scripts mappában található, automatikusan node lesz.
-
-A scripts mappába tegyük bele, az előző alkalommal megismert plotter fájlt, és adjunk futtatható jogot.
-
-```
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/plotterLeaf.py
-sudo chmod +x plotterLeaf.py
-```
-
-A C++-hoz hasonlóan, most már bárhonnan indítható a node.
-
-```
-rosrun gyakorlo_pkg plotterLeaf.py
-```
-
-## Önálló feladat
-
-Jelezzük ki a `/distance` topicot két tizedesjegyig, számként a `plotterLeaf.py` node-ban.
-
-### Segítség az önálló feladathoz.
-
-Ha nem tudjuk a típust, akkor nézzük meg `rostopic type` illetve, ha összetett lett volna a típus akkor `rosmsg show`, de ez most nem kell.
-
-``` python
-import std_msgs.msg as rosmsg # már importálva
-rospy.Subscriber("/disctance", rosmsg.típus, self.sajátCallback) # feliratkozás
-
-def sajátCallback(self, msg):
- # itt adhatunk át egy osztályváltozót
-
-class PlotHandler >> saját QLabel
- >> frissítése setText-el
-
-```
-
-
-## Forrás
-
-ROS-gyakorlatok GitHub Pages kezdőoldal:
-[horverno.github.io/ros-gyakorlatok](https://horverno.github.io/ros-gyakorlatok/)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/onallo/ros1rosbag.md b/docs/onallo/ros1rosbag.md
deleted file mode 100644
index 7ba1940..0000000
--- a/docs/onallo/ros1rosbag.md
+++ /dev/null
@@ -1,327 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: ROS1 rosbag
-parent: Önálló feladatok
----
-
-
-
-
-
-
-# Rosbag gyakorlás
-
-## Videó
-
-A gyakorlat a jobb érthetőség és az otthoni feldolgozás miatt akár videóként is megtekinthető. A videó szöveges magyarázat nélküli, rövidített, cserébe mutatja a parancsok kiadásától elvárható működést: [youtu.be/Hu7YseOh3qk](https://www.youtube.com/watch?v=Hu7YseOh3qk)
-
-
-
-
-## Előkészületek
-
-A következő példák egy Turtlebot3 robot és egy Nissan Leaf önvezető autó `.bag` fájlait használják majd. A `.bag` az ROS log fájtípusa, méréseket mentésére, visszajátszására, szerkeztésére stb. szolgál.
-
-**Vigyázat**: ROS 1-es feladat.
-
-[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_1-Melodic-ef4638)](https://docs.ros.org/en/humble/)
-
-![turtle-leaf](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/turtle-leaf.png)
-
-Nyissunk egy terminált (`ctr`+`alt`+`t`), hozzunk létre egy `rosbag-gyak` mappát, majd lépjünk bele.
-
-```
-mkdir ~/rosbag-gyak
-cd ~/rosbag-gyak
-```
-
-Töltsük le a 2 rosbag fájlt.
-
-```
-wget www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous/turtlebot-2019-03-11-SLAM-no-camera.bag
-wget www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous/leaf-2019-03-13-a-no-lidar.bag
-```
-
-Vizsgáljuk meg, hogy tényleg ~46MB méretű-e Turtlebot és ~9MB méretű-e a Leaf `.bag` fájl.
-
-```
-ls --size
-ls --size --block-size=M
-ls -l --block-size=M
-```
-
-Nézzük meg a következő videót, ez a Turtlebot `.bag` fájl rögzítésekor készült: [youtu.be/QwagQFvhbNU](https://www.youtube.com/watch?v=QwagQFvhbNU)
-
-
-
-_Megjegyzés_: [jkk-research.github.io/](https://jkk-research.github.io/) illetve a [www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous](http://www.sze.hu/~herno/PublicDataAutonomous) linken további `.bag` fájlok találhatóak.
-
-A terminalban indítsunk egy `roscore`-t. *Később* leááítható `ctr` + `c` segítségével.
-
-```
-roscore
-```
-
-Nyissunk egy újabb tabot a terminálban (`ctr`+`shift`+`t`). Ha nem `rosbag-gyak`-ban lennénk, `cd`-zzünk. A `-l` kapcsoló loopolja a bag-et, a `play` mondja meg, hogy lejátszuk és nem például rögzítjük a bag-et.
-
-```
-cd ~/rosbag-gyak
-rosbag play -l turtlebot-2019-03-11-SLAM-no-camera.bag
-```
-
-Később ugyanígy játszhatjuk le a `leaf-2019-03-13-a-no-lidar.bag`-et is.
-
-
-
-## Topicok terminalból
-
-Nyissunk egy újabb tabot a terminálban (`ctr`+`shift`+`t`), majd vizsgáljuik meg a topicokat.
-
-```
-rostopic list
-```
-Ezt kellene látnunk.
-
-```
- /battery_state
- /clock
- /cmd_vel
- /cmd_vel_rc100
- /constraint_list
- /diagnostics
- /firmware_version
- /flat_imu
- /imu
- /joint_states
- /landmark_poses_list
- /magnetic_field
- /map
- /move_base/TebLocalPlannerROS/parameter_descriptions
- /move_base/TebLocalPlannerROS/parameter_updates
- /move_base/global_costmap/costmap
- /move_base/global_costmap/costmap_updates
- /move_base/global_costmap/footprint
- /move_base/global_costmap/inflation_layer/parameter_descriptions
- /move_base/global_costmap/inflation_layer/parameter_updates
- /move_base/global_costmap/obstacle_layer/parameter_descriptions
- /move_base/global_costmap/obstacle_layer/parameter_updates
- /move_base/global_costmap/parameter_descriptions
- /move_base/global_costmap/parameter_updates
- /move_base/global_costmap/static_layer/parameter_descriptions
- /move_base/global_costmap/static_layer/parameter_updates
- /move_base/local_costmap/costmap
- /move_base/local_costmap/costmap_updates
- /move_base/local_costmap/footprint
- /move_base/local_costmap/inflation_layer/parameter_descriptions
- /move_base/local_costmap/inflation_layer/parameter_updates
- /move_base/local_costmap/obstacle_layer/parameter_descriptions
- /move_base/local_costmap/obstacle_layer/parameter_updates
- /move_base/local_costmap/parameter_descriptions
- /move_base/local_costmap/parameter_updates
- /move_base/parameter_descriptions
- /move_base/parameter_updates
- /move_base/status
- /odom
- /rosout
- /rosout_agg
- /rpms
- /scan
- /scan_matched_points2
- /sensor_state
- /submap_list
- /tf
- /tf_static
- /trajectory_node_list
-```
-
-Vizsgáljunk meg minél több topicot `rostopic type` illetve `rosmsg show`-val.
-A `rostopic type /odom` parancs hatására megtudhatjuk az `/odom` topic típusát, ami `nav_msgs/Odometry`.
-Ha ki akarjuk deríteni a `nav_msgs/Odometry` felépítését a `rosmsg show nav_msgs/Odometry`-re lesz szükségünk.
-A két parancsot kényelmesebb egybe kiadni, az első parancs kimenete lesz a második eleje egy `|`- karakter segítségével, az egész egyben pedig így néz ki:
-
-```
-rostopic type /odom | rosmsg show
-```
-
-Erre megkapjuk, ugyanazt, mint a `rosmsg show nav_msgs/Odometry`-val, is kapunk, tehát az odometria üzenet felépítését.
-
-``` c
- std_msgs/Header header
- uint32 seq
- time stamp
- string frame_id
- string child_frame_id
- geometry_msgs/PoseWithCovariance pose
- geometry_msgs/Pose pose
- geometry_msgs/Point position
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- geometry_msgs/Quaternion orientation
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- float64 w
- float64[36] covariance
- geometry_msgs/TwistWithCovariance twist
- geometry_msgs/Twist twist
- geometry_msgs/Vector3 linear
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- geometry_msgs/Vector3 angular
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- float64[36] covariance
-```
-Vizsgáljunk meg minél több topicot `rostopic echo`-val. Leállítás `ctr` + `c`
-
-```
-rostopic echo /odom
-```
-
-``` c
- header:
- seq: 22203
- stamp:
- secs: 1552323858
- nsecs: 875916038
- frame_id: "odom"
- child_frame_id: "base_footprint"
- pose:
- pose:
- position:
- x: -0.379863917828
- y: 0.126037299633
- z: 0.0
- orientation:
- x: 0.0
- y: 0.0
- z: -0.485380351543
- w: 0.874303102493
- covariance: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
- twist:
- twist:
- linear:
- x: 0.151097133756
- y: 0.0
- z: 0.0
- angular:
- x: 0.0
- y: 0.0
- z: 0.0535195507109
- covariance: [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
-```
-
-!!! tip
-
- A gyakorlat írásakor az `rqt_plot` volt talán az egyetlen megjelenítő az adatokra, manapság erre jobb alternatívának érezzük a [Foxglove Studio](https://foxglove.dev/)t. Ezt a szoftvert több helyen fogjuk használni a tananyagban.
-
-
-
-## rqt_plot
-
-Indítsuk az rqt_plot-ot terminalbol, adjuk hozzá például az `/imu/linear_acceleration` topciot.
-_Megjegyzés_: az rosbag visszajátszásánál nem állítottuk be, hogy időt generáljon (pedig lehetne), de így a mérés a ploton újrakezdődhet.
-
-```
-rosrun rqt_plot rqt_plot
-```
-
-![rqtp](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/rqtplot-small.png)
-
-További információ: [wiki.ros.org/rqt_plot](http://wiki.ros.org/rqt_plot)
-
-
-
-## rviz
-
-Indítsuk az rviz-t.
-
-```
-rosrun rviz rviz
-```
-
-Adjunk hozzá különböző topicokat: `Add` >> `By topic` >> Kiválaszt >> `Ok`.
-Például így nézzen ki:
-
-![rviz](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/rviz-small.png)
-
-További információ: [wiki.ros.org/rviz](http://wiki.ros.org/rviz)
-
-
-
-## python
-
-A következőkben a [listenerTurtle.py](listenerTurtle.py) segítségével feliratkozunk az `/odom` és az `/imu` topicokra és első körben kiíratjuk az odom x és y pozícióját, valamint az imu lineáris gyorsulásait. Anonymous módon feliratkozunk a két topcira, `listener` névvel (a név gyakolratilag mellékes). Két úgynevazett callback fügvényt használunk a feliratkzáshoz.
-
-``` python
-import rospy
-import std_msgs.msg as rosmsg
-import nav_msgs.msg as navmsg
-import sensor_msgs.msg as senmsg
-
-def odometryCallBack(msg):
- print("odom(x,y): %8.4f %8.4f " % (msg.pose.pose.position.x, msg.pose.pose.position.y))
-
-def imuCallBack(msg):
- print("imu(xyz): %8.4f %8.4f %8.4f" % (msg.linear_acceleration.x, msg.linear_acceleration.y, msg.linear_acceleration.z))
-
-rospy.init_node("listener", anonymous=True)
-rospy.Subscriber("/odom", navmsg.Odometry, odometryCallBack)
-rospy.Subscriber("/imu", senmsg.Imu, imuCallBack)
-rospy.spin()
-```
-
-Ha nem szeretnénk klónozni a teljes repository-t, akkor `wget`-tel is letölthetjük a [listenerTurtle.py](listenerTurtle.py)-t, a [plotterLeaf.py](plotterLeaf.py)-t és a [plotterTurtle.py](plotterTurtle.py)-t.
-
-```
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/listenerTurtle.py
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/plotterTurtle.py
-wget https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/plotterLeaf.py
-```
-
-A [plotterTurtle.py](plotterTurtle.py) és a [plotterLeaf.py](plotterLeaf.py) hasonló az előzőhöz, de terminal helyett GUI-ba írja az adatokat. A `pyqt` és a `pyqtgraph` segítségével felhasználói felületeket készíthetünk, amiket nem csupán scripként, de futtatható állományként, vagy akár telepítőként is használhatunk. Első lépésként ellenőrizzük, hogy telepítve vannak-e a szükséges package-k, a következő importokkal:
-
-``` python
-import PyQt5
-import pyqtgraph
-```
-
-Amennyiben `ModuleNotFoundError`-t kapunk telepítsük a két package-t:
-
-```
-sudo apt install python3-pip
-pip3 install numpy rospkg pyqt5 pyqtgraph PyYaml
-```
-Vagy python 2:
-```
-sudo apt install python-pip
-pip install pyqt5 pyqtgraph
-```
-
-A Nissan leaf helyzetét több fajta módon is számíthatjuk. Lehet a bicikli kinematikai modellel és lehet a GPS alapján. A gépjármű-szerű (négy kerékkel rendelkező, első tengelyen kormányozható) robot egyszerűsített kinematikai leírására használhatjuk a bicikli modellt, ami könnyen szmolható, azonban az idő függvényében egyre nagyobb pontatlansága lesz. Ez a `/leaf/odom` topicon érhető el a Leaf .bag fájl visszajátszásával. A GPS pozíció magától érthetődőbb, szerencsére a mérés során egy különlegesen pontos GPS-t használtunk, ez a `/gps/odom` topicon érhető el.
-Vizualizáljuk a két topicot a [plotterLeaf.py](plotterLeaf.py) segítségével.
-
-```
-python plotterLeaf.py
-```
-
-![plot](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/py-plotter-leaf.png)
-
-Sokkal összetetteb dolgot is megvalósíthatunk a Turtlebot .bag fájl visszajátszásával. Itt nagyon sok topicot vizualizálhatunk.
-
-![plot](https://raw.githubusercontent.com/horverno/ros-gyakorlatok/master/1-rosbag-es-topicok/py-plotter-turtle.png)
-
-Vizsgáljuk meg a fájokat `VS code` segítségével (`cd ~/rosbag-gyak`, ha nem ott lennénk)
-
-```
-code .
-```
-Ez egy VS code környezetet nyit meg, az aktuális mappával, majd visszaadja a terminal prompt-ot.
-
-## Forrás
-
-ROS-gyakorlatok GitHub Pages kezdőoldal:
-[horverno.github.io/ros-gyakorlatok](https://horverno.github.io/ros-gyakorlatok/)
diff --git a/docs/onallo/ros2git.md b/docs/onallo/ros2git.md
index d2873b6..2d36a00 100644
--- a/docs/onallo/ros2git.md
+++ b/docs/onallo/ros2git.md
@@ -151,7 +151,7 @@ git push
diff --git a/docs/papers/index.md b/docs/papers/index.md
deleted file mode 100644
index f2dcac3..0000000
--- a/docs/papers/index.md
+++ /dev/null
@@ -1,30 +0,0 @@
----
-hide:
- - navigation
- - toc
----
-
-# Papers overview
-
-- [Curve Trajectory Model for Human Preferred Path Planning of Automated Vehicles](https://link.springer.com/article/10.1007/s42154-023-00259-8) - *Gergő Ignéczi, Ernő Horváth, Roland Tóth, Krisztian Nyilas* - Springer Automotive Innovation [PDF](https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s42154-023-00259-8.pdf) `2024` [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/avaible-on_github-43AEC5) ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/gfigneczi1/hlb)](https://github.com/gfigneczi1/hlb)
-- [Deep Learning-Based Approach for Autonomous Vehicle Localization: Application and Experimental Analysis](https://doi.org/10.3390/machines11121079) - *Norbert Markó, Ernő Horváth, István Szalay, Krisztián Enisz* - Machines, vol. 11, no. 12, p. 1079, `2023` [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/avaible-on_github-43AEC5) ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/jkk-research/pos-prediction)](https://github.com/jkk-research/pos-prediction)
-- [Network Optimization Aspects of Autonomous Vehicles: Challenges and Future Directions](https://ieeexplore.ieee.org/document/10293243) - *Rudolf Krecht, Tamás Budai, Ernő Horváth, Ákos Kovács, Nobert Markó, Miklós Unger* - IEEE Network `2023`
-- [Node Point Optimization for Local Trajectory Planners based on Human Preferences](https://ieeexplore.ieee.org/document/10044488) - *Gergő Ignéczi, Ernő Horváth* - 21st World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) `2023` [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/avaible-on_github-43AEC5) ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/gfigneczi1/hlb)](https://github.com/gfigneczi1/hlb)
-- [Real-Time LIDAR-Based Urban Road and Sidewalk Detection for Autonomous Vehicles](https://doi.org/10.3390/s22010194) - *Ernő Horváth,Claudiu Radu Pozna, Miklós Unger* - Sensors, vol. 22, no. 1, p. 194, `2022` [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/avaible-on_github-43AEC5) ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/jkk-research/urban_road_filter)](https://github.com/jkk-research/urban_road_filter)
-- [A Clothoid-based Local Trajectory Planner with Extended Kalman Filter](https://ieeexplore.ieee.org/document/9780857) - *Gergő Ignéczi, Ernő Horváth* - IEEE 20th Jubilee World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) `2022`, Poprad, Slovakia
-- [Hybrid Particle Filter-Particle Swarm Optimization Algorithm and Application to Fuzzy Controlled Servo Systems](https://ieeexplore.ieee.org/document/9697415) - *Claudiu Pozna, Radu-Emil Precup, Ernő Horváth, Emil M. Petriu* - IEEE Transactions on Fuzzy Systems, `2022`
-- [Implementation of a self-developed Model Predictive Control Scheme for Vehicle Parking Maneuvers](https://www.researchgate.net/publication/354696945_Implementation_of_a_self-developed_model_predictive_control_scheme_for_vehicle_parking_maneuvers) - *Gergő Ignéczi, Ernő Horváth, Dániel Pup* - The 1st ISTRC Annual Conference, [PDF](https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2109/2109.10075.pdf) `2021`, Tel Aviv, Israel
-- [Case Study on the Tactical Level of an Autonomous Vehicle Control](https://ieeexplore.ieee.org/document/9590868) - *Claudiu Radu Pozna, Csaba Antonya, Ernő Horváth* - International Conference on Electrical, Computer, Communications and Mechatronics Engineering (ICECCME), `2021`, Mauritius, Mauritius
-- [Clothoid-based Trajectory Following Approach for Self-driving vehicles](https://ieeexplore.ieee.org/document/9378664) - *Ernő Horváth, Claudiu Radu Pozna* - IEEE 19th World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI), `2021`, Herl'any, Slovakia, Virtual
-- [Development of Point-cloud Processing Algorithm for Self-Driving Challenges](https://ieeexplore.ieee.org/document/9147201) - *Miklós Unger, Ernő Horváth, Péter Kőrös* - IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES), `2020`, Reykjavík, Iceland, Virtual
-- [Self-Driving Vehicle Sensors from One-Seated Experimental to Road-legal Vehicle](https://ieeexplore.ieee.org/document/9147181) - *Péter Kőrös, Gábor Szakállas, Péter Gulyás, Zoltán Pusztai, Zoltán Szeli, Ernő Horváth* - IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES), `2020`, Reykjavík, Iceland, Virtual
-- [Improving the efficiency of neural networks with virtual training data](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/913) - *János Hollósi, Rudolf Krecht, Norbert Markó, Áron Ballagi* - Hungarian Journal of Industry and Chemistry, Self-Driving Vehicles Special Issue, [PDF](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/913/859) `2020`, Hungary
-- [Theoretical background and application of multiple goal pursuit trajectory follower](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/914) - *Ernő Horváth, Claudiu Radu Pozna, Péter Kőrös, Csaba Hajdu, Áron Ballagi* - Hungarian Journal of Industry and Chemistry, Self-Driving Vehicles Special Issue, [PDF](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/914/860) `2020`, Hungary [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/avaible-on_github-43AEC5) ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/jkk-research/wayp_plan_tools)](https://github.com/jkk-research/wayp_plan_tools)
-- [LIDAR-based Collision-Free Space Estimation Approach](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/916) - *Miklós Unger, Ernő Horváth, Csaba Hajdu* - Hungarian Journal of Industry and Chemistry, Self-Driving Vehicles Special Issue, [PDF](https://hjic.mk.uni-pannon.hu/index.php/hjic/article/view/916/862) `2020`, Hungary
-- [Towards System-Level Testing with Coverage Guarantees for Autonomous Vehicles](https://ieeexplore.ieee.org/document/8906897) - *István Majzik, Oszkár Semeráth, Csaba Hajdu, Kristóf Marussy, Zoltán Szatmári, Zoltán Micskei, András Vörös, Aren A. Babikian, Dániel Varró* - ACM/IEEE 22nd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS) `2019`, Munich, Germany
-- [Range Sensor-based Occupancy Grid Mapping with Signatures](https://ieeexplore.ieee.org/document/8765684) - *Ernő Horváth, Csaba Hajdu, Claudiu Radu Pozna, Áron Ballagi* - 20th International Carpathian Control Conference (ICCC), `2019`, Krakow-Wieliczka, Poland
-- [Novel Pure-Pursuit Trajectory Following Approaches and their Practical Applications](https://ieeexplore.ieee.org/document/9089927) - *Ernő Horváth, Csaba Hajdu and Peter Kőrös* - 10th IEEE International Conference on InfoCommunications `2019`, Naples, Italy
-- [Improve the Accuracy of Neural Networks using Capsule Layers](https://ieeexplore.ieee.org/document/8928194) - *János Hollósi, Claudiu Radu Pozna* - IEEE 18th International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI), `2018`, Budapest, Hungary
-
-
-
diff --git a/docs/szabalyozas/ros2practice.md b/docs/szabalyozas/ros2practice.md
index 623dd6e..2295cf2 100644
--- a/docs/szabalyozas/ros2practice.md
+++ b/docs/szabalyozas/ros2practice.md
@@ -13,7 +13,7 @@ A gyakorlat második részében egy szimulált trajektóriakövető robot / jár
[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_2-Humble-34aec5)](https://docs.ros.org/en/humble/)
- [`1. feladat`: Trajektóriakövetés szimulációval](#1-feladat-trajektoriakovetes-szimulacioval)
-- [`2. feladat`: Saját fejlesztésű szabályzó és jármű modell](#2-feladat--saját-fejlesztésű-szabályzó-és-jármű-modell)
+- [`2. feladat`: Saját fejlesztésű szabályzó és jármű modell](#2-feladat-sajat-fejlesztesu-szabalyzo-es-jarmu-modell)
- [`3. feladat`: PID hangolás](#3-feladat-pid-hangolas)
diff --git a/docs/szimulacio/carla.md b/docs/szimulacio/carla.md
deleted file mode 100644
index 78521e8..0000000
--- a/docs/szimulacio/carla.md
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: Carla
-parent: Szimuláció
----
-
-# Carla
-
-Link: [github.com/carla-simulator/carla](https://github.com/carla-simulator/carla)
-
-
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/workshops/f1tenth_sim_a.md b/docs/szimulacio/f1tenth_sim_a.md
similarity index 89%
rename from docs/workshops/f1tenth_sim_a.md
rename to docs/szimulacio/f1tenth_sim_a.md
index e552457..a69e183 100644
--- a/docs/workshops/f1tenth_sim_a.md
+++ b/docs/szimulacio/f1tenth_sim_a.md
@@ -1,8 +1,9 @@
---
+title: Gyakorlat - Gazebo Fortress ROS 2 Wheeltec
icon: material/code-block-tags # kiegészítő tananyag
---
-# `ROS 2` F1/10 Wheeltec Gazebo simulation workshop
+# `ROS 2` F1/10 Wheeltec Roboworks Gazebo simulation workshop
The workshop is ROS 2 compatible [![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_2-Humble-34aec5)](https://docs.ros.org/en/humble/)
@@ -144,7 +145,7 @@ cd ~/ros2_ws/src
```
``` bash
-git clone https://github.com/rudolfkrecht/robotverseny
+git clone https://github.com/robotverseny/robotverseny_gazebo24
```
## Build
@@ -157,6 +158,12 @@ cd ~/ros2_ws
colcon build --symlink-install --packages-select robotverseny_application robotverseny_description robotverseny_bringup robotverseny_gazebo
```
+Opcionális, de érdemes feltenni az RViz 2D Overlay csomagot, amivel a debug szövegeket lehet megjeleníteni a RViz2-ben:
+
+``` bash
+sudo apt install ros-humble-rviz-2d-overlay*
+```
+
## Run
@@ -219,4 +226,10 @@ ros2 topic list
/tf
/tf_static
```
-
\ No newline at end of file
+
+
+## Linkek
+
+- [Angol nyelvű leírás](https://jkk-research.github.io/workshops/f1tenth_sim_a/)
+- [robotverseny.github.io](https://robotverseny.github.io/)
+- [Gazebo Fortress](https://gazebosim.org/docs/fortress/install_ubuntu)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/szimulacio/gazebo_f1_10.md b/docs/szimulacio/gazebo_f1_10.md
deleted file mode 100644
index b8263ea..0000000
--- a/docs/szimulacio/gazebo_f1_10.md
+++ /dev/null
@@ -1,79 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: Gazebo F1/10
-parent: Szimuláció
----
-
-# Gazebo F1/10
-
-A szükésges csomagok (mint a TEB local planner, gazebo szimulátor bizonyos csomagjai) így telepíthetőek:
-```
-sudo apt-get -y install ros-melodic-ros-control ros-melodic-gazebo-ros-control ros-melodic-ros-controllers ros-melodic-navigation qt4-default ros-melodic-ackermann-msgs ros-melodic-serial ros-melodic-teb-local-planner*
-```
-
-Készítsünk egy külön workspace-t, hogy később könnyen törölhessük, ha már nem kell. A `git clone` parancs utáni `.` direkt van, így plusz könyvtár nélül klónoz. A többi parancs ismerős az előző gyakorlatokról.
-
-```
-mkdir sim_ws
-cd sim_ws/
-git clone https://github.com/linklab-uva/f1tenth_gtc_tutorial .
-catkin init
-catkin build
-```
-
-Hogy ne kelljen minden terminalban megadnunk a workspace-t, tegyük a bashrc-be. Ha ezt nem szerenénk, elég mindig kiadni a `source ~/sim_ws/devel/setup.bash` parancsot.
-
-```
-echo "source ~/sim_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
-source ~/.bashrc
-```
-Később a `bashrc`-ből törölhető ez a sor, nyissuk meg vs code-ból: `code ~/.bashrc`.
-
-## Egy egyszerűbb példa
-
-Külön terminalban `roscore` után nyissuk meg a szimulátort (az első indítás gyakran *lassú*, de aztán relatív gyors lesz):
-
-```
-roslaunch racecar_gazebo racecar.launch
-```
-Szintén külön terminalban nyissunk meg egy egyszerű alkalmazást, amely alapértelmezetten a `/cmd_vel` parancsot publikálja, így irányítva az autót.
-
-```
-rosrun rqt_robot_steering rqt_robot_steering
-```
-
-Szintén külön terminalban néézük meg `rqt_graph` segítségével, hogyan kommunkiálnak egymással az ROS node-ok.
-
-```
-rosrun rqt_graph rqt_graph
-```
-
-Több nézet is beállítható, de valami hasonlót fogunk látni:
-
-![](others/rosgraph01.svg)
-
-## Egy összetettebb példa
-
-Nyissuk meg a szimulátort:
-
-```
-roslaunch racecar_gazebo racecar.launch
-```
-
-A következő a navigation stack indítása. Ez a következő részeket tartalmazza:
-
-- AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization)
-- global planner based on global costmap
-- TEB local planner based on local costmap
-- robot controller
-
-```
-roslaunch platform navigation.launch
-```
-
-A következő parancs indítja az rviz-t is. Itt a 2D nav goal-ra kattintva a térkép bármely részére elnavigál a robot (TEB local planner-t használva).
-
-```
-roslaunch console navigation.launch
-```
-
diff --git a/docs/szimulacio/gazebo_prius.md b/docs/szimulacio/gazebo_prius.md
deleted file mode 100644
index 989b9b1..0000000
--- a/docs/szimulacio/gazebo_prius.md
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: Gazebo Prius
-parent: Szimuláció
----
-
-# Gazebo Prius
-
-
-```
-cd ~/sim_ws/src/
-git clone https://github.com/osrf/car_demo
-catkin build car_demo
-source ~/.bashrc
-```
-
-
-## Egy egyszerűbb példa Prius
-
-Mivel gyakran nincs joystick (game_pad) a közelben írjuk át a `joy` node helyett hasonlóan az előzőhöz `rqt_robot_steering` működésűre a Prius demo-t-
-
-Nyissuk meg VS code-ban a package-t.
-```
-roscd car_demo
-code .
-```
-`Joy` node helyett a `demo.launch`-ba a következők kerüljenek.
-
-``` xml
-
-
-```
-
-Készítsük el a `robot_steering_translator.py` node-ot, ami `/cmd_vel`-ből a `/prius` topicba küld üzeneteket.
-
-``` python
-#!/usr/bin/env python
-import rospy
-from prius_msgs.msg import Control
-from geometry_msgs.msg import Twist
-
-class Translator:
- def __init__(self):
- self.sub = rospy.Subscriber("cmd_vel", Twist, self.callback)
- self.pub = rospy.Publisher("prius", Control, queue_size=1)
- self.last_published_time = rospy.get_rostime()
- self.last_published = None
- self.timer = rospy.Timer(rospy.Duration(1./20.), self.timer_callback)
-
- def timer_callback(self, event):
- if self.last_published and self.last_published_time < rospy.get_rostime() + rospy.Duration(1.0/20.):
- self.callback(self.last_published)
-
- def callback(self, message):
- command = Control()
- command.header.stamp = rospy.Time.now()
- if message.linear.x > 0.2:
- command.throttle = message.linear.x
- command.brake = 0.0
- elif message.linear.x < -0.1:
- command.throttle = 0.0
- command.brake = -1 * message.linear.x
- else:
- command.throttle = 0.0
- command.brake = 0.0
- command.steer = message.angular.z
- #rospy.loginfo("throttle and brake: %.1f %.1f" %(command.throttle, command.brake))
- self.last_published = message
- self.pub.publish(command)
-
-if __name__ == '__main__':
- rospy.init_node('robot_steering_translator')
- rospy.loginfo("robot_steering_translator started")
- t = Translator()
- rospy.spin()
-```
-Ne felejtsük a `sudo chmod +x nodes/robot_steering_translator.py` parancsot se.
-
-Külön terminalban `roscore` után nyissuk meg a szimulátort (az első indítás gyakran *lassú*, de aztán relatív gyors lesz):
-
-```
-roslaunch car_demo demo.launch
-```
-
-Vizsgáljuk meg a topicokat [plotjuggler](https://github.com/facontidavide/PlotJuggler) segítségével.
diff --git a/docs/szimulacio/gazebo_robotverseny.md b/docs/szimulacio/gazebo_robotverseny.md
deleted file mode 100644
index 787189e..0000000
--- a/docs/szimulacio/gazebo_robotverseny.md
+++ /dev/null
@@ -1,56 +0,0 @@
----
-layout: default
-title: Gazebo robotverseny
-parent: Szimuláció
----
-
-# Gazebo robotverseny
-
-A leírás egy középiskolásoknak szóló [roboversenyre](https://robotverseny.github.io/) készült, de egyetemi környezetben is használható. A [github.com/sze-info/racecar_gazebo](https://github.com/sze-info/racecar_gazebo) a [github.com/robotverseny/racecar_gazebo](https://github.com/robotverseny/racecar_gazebo) forkja, az pedig szintén forkolva lett a [University of Virginia](https://github.com/linklab-uva/f1tenth_gtc_tutorial) repojáról. A támogatott operációs rendszer Ubuntu 18.04, az ROS verzió pedig melodic.
-
-
-A szükésges csomagok így telepíthetőek:
-
-```
-sudo apt-get -y install ros-melodic-ros-control ros-melodic-gazebo-ros-control ros-melodic-ros-controllers ros-melodic-navigation qt4-default ros-melodic-ackermann-msgs ros-melodic-serial ros-melodic-teb-local-planner* ros-melodic-tf-conversions zip unzip ros-melodic-jsk-rviz-plugins python3-catkin-tools
-```
-
-Készítsünk egy külön workspace-t ('sim_ws'), hogy később könnyen törölhessük, ha már nem kell.
-
-```
-cd ~
-mkdir -p sim_ws/src
-cd ~/sim_ws/src
-git clone https://github.com/sze-info/racecar_gazebo
-cd ~/sim_ws
-catkin build
-```
-
-Adjuk meg bashrc-ben a szimulátorhoz szükséges modellek elérési útvonalát.
-
-```
-echo "export GAZEBO_MODEL_PATH=$GAZEBO_MODEL_PATH:~/sim_ws/src/racecar_gazebo/f1tenth/virtual/dependencies/racecar_gazebo/models" >> ~/.bashrc
-source ~/.bashrc
-
-```
-
-Hogy ne kelljen minden terminalban megadnunk a workspace-t, tegyük azt is a bashrc-be. Ha ezt nem szerenénk, elég mindig kiadni a `source ~/sim_ws/devel/setup.bash` parancsot.
-
-```
-echo "source ~/sim_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
-source ~/.bashrc
-```
-A csomagok telepítését és a workspace létrehozását bemutató videó itt érhető el: [youtu.be/cXABl5jbmVc](https://youtu.be/cXABl5jbmVc)
-
-
-
-
-Képek a szimulátroból:
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/sze-info/racecar_gazebo/master/assets/images/gazebo_track_race01.png)
-![](https://raw.githubusercontent.com/sze-info/racecar_gazebo/master/assets/images/gazebo_robot01.png)
-![](https://raw.githubusercontent.com/sze-info/racecar_gazebo/master/assets/images/gazebo_track_empty01.png)
-
-!!! tip
-
- Később, ha a verseny után már nem szükséges, a `bashrc`-ből törölhető ez a sor, nyissuk meg vs code-ból: `code ~/.bashrc`, majd a fájl utolsó soraiból töröljük a korábban hozzáadottat.
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/telepites/win10.md b/docs/telepites/win10.md
index a530166..fde30d9 100644
--- a/docs/telepites/win10.md
+++ b/docs/telepites/win10.md
@@ -37,6 +37,17 @@ wsl --import ajr1 .\ajr1\ .\ajr24a.tar
![wsl03](wsl03.png)
+!!! danger
+ A `wsl -l -v` parancs listázza a telepített WSL verziókat. A `VERSION` oszlopnak 2-nek kell lennie, különben a WSL elavult verzióját telepítettük. Példa helyes kimenetre:
+ ``` bash
+ NAME STATE VERSION
+ Ubuntu Stopped 2
+ Ubuntu-22.04 Stopped 2
+ Ubuntu-24.04 Running 2
+ ajr1 Stopped 2
+ ```
+ Amennyiben a `VERSION` oszlopban `1`-es szerepel `wsl --update` paranccsal lehet a verziót frissíteni.
+
## WSL telepítése és ROS installálása Script segítségével
A WSL telepítését bemutató Windows 11-es videó (Windows 10 verzió lejjebb, de nagyrészt megegyező tartalommal):
diff --git a/docs/workshops/f1tenth_real_a.md b/docs/workshops/f1tenth_real_a.md
deleted file mode 100644
index 2b3a46c..0000000
--- a/docs/workshops/f1tenth_real_a.md
+++ /dev/null
@@ -1,15 +0,0 @@
-# `ROS 2` F1/10 hands-on workshop
-
-- A small overview of the `Bavarian-Hungarian Self-driving vehicles` workshop.
-- **Date**: 2024.06.08.
-- **Place**: Győr, Hungary.
-
-
-## A `ROS 2` package
-
-[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_2-Humble-34aec5)](https://docs.ros.org/en/humble/)
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/robotverseny.github.io/main/img/f1tenth_wheeltec_roboworks03.png){: style="width:80%"}
-
-## Hands-on
-`ROS 2` humble
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/workshops/ros2_a.md b/docs/workshops/ros2_a.md
deleted file mode 100644
index 115afc2..0000000
--- a/docs/workshops/ros2_a.md
+++ /dev/null
@@ -1,12 +0,0 @@
-# `ROS 2` hands-on workshop
-
-- A small overview of the `Bavarian-Hungarian Self-driving vehicles` workshop.
-- **Date**: 2024.06.08.
-- **Place**: Győr, Hungary.
-
-
-## A `ROS 2` package
-
-[![Static Badge](https://img.shields.io/badge/ROS_2-Humble-34aec5)](https://docs.ros.org/en/humble/)
-
-
diff --git a/docs/workshops/wheeltec_real_a.md b/docs/workshops/wheeltec_real_a.md
deleted file mode 100644
index b66cce1..0000000
--- a/docs/workshops/wheeltec_real_a.md
+++ /dev/null
@@ -1,230 +0,0 @@
-# `ROS 1` real robot workshop
-
-- A small overview of the `Bavarian-Hungarian Self-driving vehicles` workshop.
-- **Date**: 2023.11.03.
-- **Place**: Győr, Hungary.
-
-## The `megoldas_zala23` ROS 1 package
-
-🤖 In the following a very simple wall/gap following approach will be presented and described. The origin of he code is based on the work of Suresh Babu (University of Virginia, [license](https://github.com/linklab-uva/f1tenth_gtc_tutorial/blob/master/LICENSE)). Link to the original code: [github.com/linklab-uva/f1tenth_gtc_tutorial](https://github.com/linklab-uva/f1tenth_gtc_tutorial).
-
-The name of the package is a comes from a hungarian expression (`megoldas`: solution / Lösung).
-
-## The robot used in the competition
-Wheeltec / Roboworks Rosbot mini Ackermann robot
-![main](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main/etc/wheeltec_roboworks_ack01.png)
-
-On-board computer
-- Nvidia Jetson Nano
-
-Sensors
-- Orbbec Depth Camera
-- LSN10 LIDAR
-
-
-## Video
-
-
-
-## Usage
-Prerequisites:
-- WiFi-enabled computer with Ubuntu 18.04 / 20.04 operating system and ROS Melodic / Noetic installation
-- Internet access (Ethernet cable or WiFi)
-
-1. Turn on the robot platform.
-2. Use the computer to connect to the WiFi network created by the robot. The name of the WiFi network is unique for each robot platform, the `#` at the end of the SSID changes according to the number of the robot platform:
-```
-SSID: WHEELTEC_CAR_5.5_#
-Password: dongguan
-```
-3. Use SSH to connect to the on-board computer of the robot platform with the following terminal command:
-```
-ssh wheeltec@192.168.0.100
-```
-A password will be required, the default password is `dongguan`
-
-### Internet access on the robot platform
-
-Software packages can be downloaded to the on-board computer of the robot platform, which requires internet access.
-
-- Ethernet: connect the Ethernet cable to the Ethernet port of the on-board computer of the robot platform.
-- WiFi: after issuing the `nmtui` terminal command, connect to the available WiFi network.
-```
-nmtui
-```
-
-
-
-
-### Install the `ROS 1` package
-
-After installation, the functions of the robot platform can be accessed using ROS. The sample solution of the competition can also be deployed by ROS.
-
-Create a workspace and install the sample solution on the robot:
-
-``` bash
-mkdir -p ~/workshop_ws/src
-```
-
-``` bash
-cd ~/workshop_ws/
-```
-
-``` bash
-catkin init
-```
-
-``` bash
-cd ~/workshop_ws/src/
-```
-
-``` bash
-git clone https://github.com/robotverseny/megoldas_zala23
-```
-
-``` bash
-cd ~/workshop_ws/
-```
-
-``` bash
-catkin build megoldas_zala23
-```
-
-``` bash
-echo "source /home/wheeltec/workshop_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
-```
-
-``` bash
-source ~/.bashrc
-```
-
-Install `screen`
-``` bash
-sudo apt install mc screen
-```
-
-Install jks visualization rviz plugin: depending on ROS 1 version (**melodic** / **noetic**):
-
-``` bash
-sudo apt install ros-melodic-jsk-rviz-plugins
-```
-
-``` bash
-sudo apt install ros-noetic-jsk-rviz-plugins
-```
-
-## Usage
-
-### Start solution using screen (recommended)
-
-The script `verseny_start.sh` sets the required environmental variables, starts the ROS nodes and finally after *2 minutes* **stops** everything. Have a look at the code: [verseny_start.sh](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main/etc/verseny_start.sh)
-
-```
-rosrun megoldas_zala23 verseny_start.sh
-```
-
-The `verseny_start.sh` shell script usually launches several virtual terminals, such as: `roscore`, `turn_on_wheeltec_robot`, `lsn10_lidar`, `megoldas1.launch`. All components of the solution can be stopped with the following command:
-```
-rosrun megoldas_zala23 stop_all.sh
-```
-
-Further commands:
-
-- list screen: `screen -ls`
-- restore screen: `screen -r roscore` / `screen -r turn_on_wheeltec_robot` / `screen -r megoldas1`
-- detach: `Ctrl-a` + `Ctrl-d`
-
-## ROS connection
-
-The ROS topics advertised by the robot platform are also available on the computer connected to the platform, with the appropriate setting of the `ROS_MASTER_URI` variable:
-``` r
-export ROS_MASTER_URI=http://192.168.0.100:11311
-```
-After the appropriate setting of the variable, the topics can be listed and visualized using Rviz:
-```
-rostopic list
-```
-```
-rosrun rviz rviz
-```
-## Some explanatory animations
-```
-roslaunch megoldas_zala23 rviz1.launch
-```
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main/etc/left_right01.gif)
-![](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main//etc/trajectory01.gif)
-![](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main//etc/angles01.svg)
-
-### Start solution per component
-
-The solution can also be started per component, not just as a single shell script. This requires four terminal windows on the on-board computer of the robot platform and issuing the following commands per terminal:
-
-``` bash
-roscore
-```
-
-``` bash
-roslaunch turn_on_wheeltec_robot turn_on_wheeltec_robot.launch
-```
-
-``` bash
-roslaunch lsn10 lsn10.launch
-```
-
-``` bash
-roslaunch megoldas_zala23 megoldas1.launch
-```
-
-## Additional information
-
-### Workspaces
-```
-~/wheeltec_robot/src
-~/catkin_workspace/src
-~/workshop_ws/src/
-```
-
-
-
-## Topic management
-
-```
-rostopic hz /scan
-rostopic echo /scan -n1
-rostopic type /scan
-```
-
-```
-sensor_msgs/LaserScan
-```
-
-## Robot platform language settings
-```
-sudo dpkg-reconfigure locales
-```
-
-![](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main//etc/locales.png)
-
-**reboot**
-
-## Rosbag management
-```
-cd ~/rosbags
-rosbag record -a -o test1
-```
-```
-rsync -avzh --progress wheeltec@192.168.0.100:/home/wheeltec/rosbags/ /mnt/c/bag/wheeltec/
-rosbag info test1_2023-03-30-12-37-22.bag
-rosbag play test1_2023-03-30-12-37-22.bag
-```
-
-You can even visualize rosbags in [Foxglove studio](https://foxglove.dev/):
-
-![Alt text](https://raw.githubusercontent.com/robotverseny/megoldas_zala23/main//etc/rosbag_foxglove01.gif)
-
-[Download rosbags](https://drive.google.com/drive/folders/1CAh-EIHjlvURHi62bxNnC9pIxUP5A00K?usp=drive_link)
-
-- [Further explanation ipynotebook](https://github.com/robotverseny/megoldas_zala23/blob/main/etc/explain.ipynb)
-- [Competition homepage](https://robotverseny.github.io/)
-- [Foxglove studio](https://foxglove.dev/)
\ No newline at end of file
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
index 3b8feb5..4587470 100644
--- a/mkdocs.yml
+++ b/mkdocs.yml
@@ -45,7 +45,7 @@ nav:
- szimulacio/README.md
- szimulacio/gazebo_fortress.md
- szimulacio/gyakorlat.md
- - workshops/f1tenth_sim_a.md
+ - szimulacio/f1tenth_sim_a.md
- 8. Tervezés:
- tervezes/README.md
- tervezes/practice.md
@@ -161,7 +161,6 @@ markdown_extensions:
- pymdownx.emoji:
emoji_index: !!python/name:material.extensions.emoji.twemoji
emoji_generator: !!python/name:material.extensions.emoji.to_svg
- - md_in_html
- markdown.extensions.admonition:
- markdown.extensions.codehilite:
guess_lang: false
@@ -174,10 +173,7 @@ extra_javascript:
- https://polyfill.io/v3/polyfill.min.js?features=es6
- https://unpkg.com/mathjax@3/es5/tex-mml-chtml.js
-# extra_javascript:
-# - javascripts/katex.js # KATEX
-# - https://unpkg.com/katex@0/dist/katex.min.js # KATEX
-# - https://unpkg.com/katex@0/dist/contrib/auto-render.min.js # KATEX
+
#- pymdownx.arithmex:
@@ -212,13 +208,11 @@ extra_javascript:
- pymdownx.inlinehilite
- pymdownx.snippets
- pymdownx.superfences
- - toc:
- permalink: true
+
plugins:
- search
- social:
- cards_layout: default/only/image
cards_layout_options:
background_image: 'assets/images/social1.png'
background_color: "#43AEC5"
diff --git a/site/404.html b/site/404.html
index cd1dc9e..9c157ca 100644
--- a/site/404.html
+++ b/site/404.html
@@ -16,7 +16,7 @@
-
+
@@ -24,7 +24,7 @@
-
+
@@ -194,7 +194,7 @@