您遇到的错误 undefined symbol: _ZN8octomath6Pose6DC1ERKS0_ 通常是因为库文件之间的版本不兼容或者某个必需的库没有被正确链接或安装。在这个特定的情况下，错误涉及到 octomath 和 fcl（Flexible Collision Library）库，这两个库都是 MoveIt! 依赖的。

以下是一些可能的解决步骤：

确认库版本：
确保您安装的 octomath 和 fcl 库版本与您的 ROS 版本（Noetic）和其他依赖库兼容。您可以检查是否有可用的更新或者是否需要降级某些库。

重新安装或更新依赖：
尝试重新安装或更新 MoveIt! 和相关的依赖库。您可以使用 ROS 的包管理工具 apt 来完成这一操作。例如：

sudo apt-get update sudo apt-get install --reinstall ros-noetic-moveit-*

确保同时安装或更新 octomath 和 fcl 的 ROS 包装版本（如果它们是作为 ROS 包提供的）。

检查环境变量：
确保您的 ROS 环境变量（如 LD_LIBRARY_PATH）设置正确，以便系统可以找到所有必要的库文件。您可以通过在终端中运行 echo $LD_LIBRARY_PATH 来检查这些变量。

编译源码：
如果您是从源码编译 MoveIt! 或其他依赖库，确保您遵循了正确的编译步骤，并且所有依赖项都已正确安装。编译源码时，使用正确的 CMake 标志和链接指令也很重要。

检查符号链接：
有时候，库文件可能被错误地链接或替换。您可以使用 ldd 命令来检查特定库文件依赖的其他库文件：

ldd /opt/ros/noetic/lib/x86_64-linux-gnu/libfcl.so.0.6

这将显示 libfcl.so.0.6 依赖的所有库文件。确保这些文件都存在且版本正确。

查看 ROS 社区和文档：
访问 ROS 官方文档或社区论坛，看看是否有其他人遇到并解决了类似的问题。这可能会提供额外的解决方案或工作区。

使用 Docker 或虚拟机：
如果问题持续存在，考虑使用 Docker 容器或虚拟机来运行 ROS 环境。这可以确保所有依赖项都在一个干净且一致的环境中设置。

通过这些步骤，您应该能够诊断并解决遇到的库文件兼容性问题。如果问题依然存在，可能需要更深入地查看具体的编译或配置细节。

以上为生成回答，仅供参考～

@caston https://fishros.org.cn/forum/topic/151/提问前必看-不符合要求的问题拒绝回答

针对您的问题，我将逐一进行解答：

1. 2D地图与3D地图的选择

在封闭园区内，特别是存在上下坡等复杂地形时，推荐使用3D地图。原因如下：

准确性：3D地图能够更准确地反映园区的立体结构，包括坡度、高度变化等，这对于车辆的导航和定位至关重要。 导航体验：在复杂地形中，3D地图能提供更直观的导航指引，减少导航错误，提升用户体验。 适应性：对于存在上下坡的园区，2D地图可能无法准确计算车辆的姿态和位置，而3D地图则能更好地处理这些复杂情况。 2. 3D建图导航的复杂性与地面数据处理 复杂性：相较于2D地图，3D建图导航的复杂性确实有所增加。但现代技术和软件工具已经大大简化了这一过程，如使用激光雷达（LiDAR）和高清摄像头等传感器进行数据采集，以及利用先进的算法进行数据处理和地图构建。 地面数据处理：地面数据通常由建图导航算法自动处理。这些算法能够识别并处理地形的变化，包括坡度、高度差等。然而，在某些特殊情况下，如地形极端复杂或数据质量不佳，可能需要人工干预或优化算法参数。 推荐算法：对于处理地面数据和斜坡数据，常用的算法包括SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）算法，特别是针对三维环境的3D SLAM算法。这些算法能够实时地构建地图并更新车辆的位置和姿态。 3. ROS的3D导航包

ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）提供了丰富的导航软件包集，其中包括支持3D导航的功能。然而，需要注意的是，ROS本身并不直接提供一个名为“3D导航包”的单一软件包，而是提供了多个可以组合使用的导航相关软件包。

导航基础：ROS中的navigation软件包集提供了基本的导航功能，包括全局路径规划和局部路径规划。虽然这些软件包主要面向2D环境，但可以通过扩展或修改来支持3D导航。 3D感知与建图：对于3D环境，您可能需要使用如gmapping（用于2D建图，但可以结合其他传感器数据进行扩展）或rtabmap、cartographer等软件包，这些软件包支持3D地图的构建和更新。 集成与扩展：在ROS中，您可以将多个软件包集成起来，以实现复杂的3D导航功能。例如，使用激光雷达和摄像头数据进行实时3D建图，并结合全局和局部路径规划算法进行导航。 总结

对于封闭园区内存在上下坡的复杂地形，推荐使用3D地图进行导航。虽然3D建图导航的复杂性略高于2D地图，但现代技术和软件工具已经提供了有效的解决方案。在ROS中，您可以通过集成和扩展现有的导航软件包来实现3D导航功能，并根据需要处理地面数据和斜坡数据。

以上为生成回答，仅供参考～

@小鱼 在 一键安装：Fix a typo in function name #75 中说：

@ganyuanzhen 最近在想怎么搞个自动测试各个系统平台的东西

可以写个Github Actions 来测试。

请问你解决了这个问题吗

@zsf147100 在 新版Ubuntu22.04安装老版本的ros1和对应的Moveit组件 中说：

如何在Ubuntu22.04版本安装ros1配套的Moveit组件呢？

https://fishros.org.cn/forum/topic/2864/ros1-on-ubuntu-22-04-在ubuntu-22-04直接使用ros1的新方案

最近做了移植，有兴趣可以看看喵~

@Ironson6 可以尝试官方文档里面提到的配置daemon为SUPER CLIENT的方式。没设置之前amd和arm无法通信，设置之后可以成功通信。补充：我没用docker。

问题1：将ROS1的bag文件转换为ROS2可用的bag格式

在ROS2中，虽然直接处理ROS1的.bag文件不是直接支持的，但你可以通过一些方法来实现数据的迁移和转换。这里有两种主要方法：

使用ros1_bridge（推荐对于实时数据流）：
虽然ros1_bridge主要用于ROS1和ROS2之间的实时通信，但你可以编写一个简单的脚本，该脚本使用ros1_bridge来订阅ROS1的bag文件中的主题，并将这些数据重新发布到ROS2中，然后你可以使用ROS2的ros2 bag record命令来录制这些数据。不过，这种方法需要ROS1和ROS2环境同时运行。

使用第三方工具或脚本进行转换：
目前没有一个官方的直接转换工具，但你可以使用Python脚本来读取ROS1的bag文件（使用rosbag库），然后将读取到的消息转换为ROS2消息，并使用ros2 bag命令写入ROS2的bag文件中。这种方法需要你对ROS1和ROS2的消息格式有一定的了解，并能够编写适当的转换逻辑。

问题2：将mid360的lvx2、csv、las、pcd数据转换为ROS2的bag格式

对于mid360（如Livox雷达）的数据，你需要先将数据转换为ROS2可以理解的消息格式，然后才能将其保存为ROS2的bag文件。以下是一些步骤和思路：

lvx2文件：
Livox可能没有直接支持将lvx2文件转换为ROS2 bag文件的工具。但你可以查看是否有可用的SDK或库来读取lvx2文件，并将其转换为点云或其他ROS2支持的消息类型（如sensor_msgs/PointCloud2）。然后，你可以使用ROS2的API将这些消息写入bag文件。

csv、las、pcd文件：

CSV：通常包含简单的数据，如点云坐标。你需要编写一个脚本来解析这些数据，并将其转换为ROS2的点云消息。 LAS：是LiDAR数据的一种标准格式，你可以使用如PDAL或laspy等库来读取LAS文件，并转换为ROS2消息。 PCD：是Point Cloud Data的缩写，用于存储点云数据。你可以使用PCL（Point Cloud Library）或其他库来读取PCD文件，并转换为ROS2消息。

写入ROS2的bag文件：
一旦你有了ROS2的消息类型（如sensor_msgs/PointCloud2），你就可以使用ROS2的ros2 bag record命令或ros2 bag create/ros2 bag write API来将这些消息写入bag文件。

结论

将ROS1的bag文件转换为ROS2的bag文件，或将非ROS格式的数据（如lvx2、csv、las、pcd）转换为ROS2的bag文件，通常需要你编写一些转换逻辑或使用第三方工具。这些操作可能需要你对ROS1和ROS2的消息系统以及相关的数据格式有深入的了解。

以上为生成回答，仅供参考～

在使用Cartographer进行SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）时，遇到地图漂移和坐标系不对齐的问题，通常与多种因素有关，包括传感器数据的质量、传感器之间的标定、算法参数设置等。以下是一些可能的解决步骤和检查点，希望能帮助你解决问题：

检查传感器数据质量：

确保雷达（如Lidar）的数据是清晰、无遮挡的。如果雷达数据中包含大量噪声或干扰，会影响建图的准确性。 检查里程计（Odometry）数据的准确性和稳定性。里程计数据如果波动大或存在偏差，也会导致地图漂移。

传感器标定：

确保雷达和里程计之间的外参（即它们之间的相对位置和姿态）是准确标定的。错误的标定会导致数据融合时出现偏差。 检查雷达与机器人基座的标定，确保雷达数据转换到机器人坐标系时是准确的。

Cartographer配置：

检查lua配置文件中的参数设置。特别是与传感器噪声、运动模型相关的参数，这些参数对SLAM算法的性能有显著影响。 如果在关闭里程计输入后问题依旧，可能需要重新评估雷达的配置参数，如扫描匹配的最大距离、角度分辨率等。

数据同步：

确保所有输入到Cartographer的数据（雷达扫描和里程计数据）在时间上是同步的。时间戳不匹配会导致数据融合时出现偏差。

查看日志和调试：

查看Cartographer的日志输出，检查是否有错误或警告信息。 使用Cartographer提供的可视化工具（如rviz）来观察实时地图构建和传感器数据。这有助于识别问题发生的具体时刻和位置。

实验与对比：

尝试在不同的环境中运行Cartographer，看问题是否依然存在。这有助于判断问题是环境特异性的还是普遍存在的。 对比使用和不使用里程计时的建图效果，以评估里程计数据对建图的影响。

社区和文档：

查阅Cartographer的官方文档和社区论坛，看看是否有其他用户遇到并解决了类似的问题。 考虑在GitHub的Cartographer项目页面提交问题，寻求更专业的帮助。

硬件问题：

在极少数情况下，硬件故障（如传感器损坏或连接问题）也可能导致类似的问题。检查硬件连接和状态是否正常。

通过上述步骤，你应该能够定位问题的原因，并采取相应的措施来解决问题。如果问题依然存在，可能需要更深入地分析数据或寻求专业的技术支持。

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在ROS（Robot Operating System）中，catkin_install_python 宏通常用于安装Python脚本，使其可以通过ROS的rosrun命令来运行。然而，你提到即使不添加 catkin_install_python 宏，你的Python脚本也能通过 rosrun 运行，以及尝试使用 __init__.py 文件但没有生效的情况，这里有几个可能的原因和解决方案：

1. 不加 catkin_install_python 也能运行的原因

脚本可能已经在环境变量中：如果你的Python脚本位于ROS包的一个目录中，并且该目录已经被添加到了系统的PYTHONPATH环境变量中，那么Python解释器可以直接找到并运行这个脚本，而不需要通过rosrun。但是，这通常不是ROS推荐的做法，因为rosrun提供了更多的ROS环境集成（如ROS服务、节点名称空间等）。

脚本被直接放在了可执行路径中：如果脚本的完整路径被添加到了系统的PATH环境变量中，或者脚本本身具有执行权限（通过chmod +x设置），那么你可以直接在终端中通过脚本名来运行它，而不需要rosrun。

ROS包结构问题：ROS包通常有一个scripts目录，用于存放可执行脚本。如果ROS包的结构正确，并且脚本位于scripts目录下，即使没有显式使用catkin_install_python，ROS的setup.py或CMakeLists.txt中的其他设置也可能间接地使得脚本可以通过rosrun运行。

2. __init__.py 方法没有生效

在Python中，__init__.py 文件用于标记一个目录为Python包。然而，在ROS的上下文中，__init__.py 文件通常不是必需的，除非你打算将你的Python脚本组织成模块或包的形式。对于简单的脚本，你只需要确保它们位于ROS包的scripts目录下，并且具有执行权限。

如果你的目的是让ROS能够识别并运行你的Python脚本，你应该：

确保脚本位于ROS包的scripts目录下。 确保脚本具有执行权限（使用chmod +x scripts/my_python_script）。 使用catkin_install_python宏（或相应的CMake命令）来安装脚本，以便它们可以通过rosrun运行。 结论

如果你希望你的Python脚本能够通过rosrun运行，并且遵循ROS的最佳实践，你应该使用catkin_install_python宏（或CMake的相应命令）来安装你的脚本。这有助于确保脚本在ROS环境中正确集成，并且可以充分利用ROS提供的各种功能。如果你发现即使不这样做也能运行脚本，那么可能是你的ROS环境配置或包结构有些特殊，但这并不一定是推荐的做法。

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@29625169 可以搞搞仿真的

@剑心 传输速度足够快，时间可以忽略，也可以参考fishbot做时间同步

在部署cartographer与vanjee_WLR720_16 3DSLAM系统时，遇到坐标系无法对齐和雷达位置漂移的问题，通常涉及多个方面的配置和调试。以下是一些可能的解决步骤和检查点，供您参考：

1. 检查硬件连接与驱动 确保雷达与IMU正确连接：检查雷达和IMU的物理连接是否牢固，数据传输线是否无损坏。 验证驱动安装：确保vanjee_WLR720_16的ROS驱动已正确安装，并且能够在ROS环境中正常启动和运行。 2. 坐标系配置 检查TF树：在ROS中，使用rosrun tf view_frames命令生成TF树的可视化文件，检查各坐标系（如雷达坐标系、IMU坐标系、机器人基坐标系等）之间的转换关系是否正确。 配置cartographer的坐标系参数：在cartographer的配置文件中（通常是.lua文件），确保map_frame、tracking_frame、published_frame和odom_frame等参数设置正确。特别是tracking_frame应设置为IMU的坐标系，published_frame设置为机器人的基坐标系。 3. IMU数据校准与融合 IMU校准：确保IMU已经过校准，以减少因传感器误差导致的定位漂移。 检查IMU与雷达数据的融合：在cartographer中，IMU数据用于辅助雷达数据进行定位和建图。检查IMU数据是否被正确读取并与雷达数据融合。 4. 雷达参数调整 调整雷达扫描频率：如果雷达的扫描频率过高或过低，都可能导致数据处理不及时或数据冗余，从而影响定位精度。尝试调整雷达的扫描频率以找到最优设置。 检查雷达的IP和端口设置：确保雷达的IP和端口设置正确，以便ROS驱动能够正确连接到雷达并接收数据。 5. 调试与测试 启动RVIZ：使用RVIZ查看雷达点云数据和IMU数据，观察是否存在明显的数据抖动或错位现象。 移动测试：在安全的环境中移动机器人，观察雷达位置在RVIZ中的表现是否稳定。 记录日志：在调试过程中，记录ROS的日志文件，以便在出现问题时回溯和分析。 6. 查阅文档与社区资源 官方文档：仔细阅读cartographer和vanjee_WLR720_16的官方文档，了解配置细节和常见问题。 社区论坛：在ROS社区、GitHub等平台上搜索类似问题，查看其他用户是如何解决的。 7. 软件与依赖 检查ROS版本：确保您使用的ROS版本与cartographer和vanjee_WLR720_16的ROS驱动兼容。 依赖库：检查所有必要的依赖库是否已正确安装，并且版本兼容。

通过以上步骤，您应该能够定位并解决坐标系无法对齐和雷达位置漂移的问题。如果问题仍然存在，可能需要更深入地分析数据或寻求专业帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

@Lorry
大佬您好！
请问还有其他注意事项么？

我现在在程序中添加了
import os
import sys
sys.path.append("XX/envs/mix/lib/python3.9/site-packages/")路径对应我电脑的地址。

编译运行程序提示
XX/envs/mix/lib/python3.9/site-packages/torch/init.py
raise ImportError（textwrap.dedent(‘’‘
ImportError：Failed to load PyTorch C extensions

单独在这个虚拟环境中运行需要torch的程序是正常的

当你遇到在使用 FISHROS2 或其他 ROS 2 相关的制作工具时出现的“写入时出错”的问题，这可能是由多种原因造成的。以下是一些可能的原因及其解决方案：

磁盘空间不足：

检查你的磁盘空间是否足够。当磁盘空间不足时，文件写入会失败。 清理不必要的文件或数据，或者增加磁盘空间。

文件系统权限问题：

确保你有足够的权限在目标目录写入文件。 使用 sudo（如果你是在 Linux 系统上）或修改文件夹的权限，确保你的用户账户可以写入。

文件正在被使用：

如果错误发生在尝试写入一个已经被其他程序打开的文件时，这可能会导致写入失败。 确保没有其他程序正在使用该文件或文件夹。

文件系统损坏：

如果文件系统损坏，也可能导致写入错误。 使用文件系统检查工具（如 Windows 的 chkdsk 或 Linux 的 fsck）来检查和修复文件系统。

软件或工具问题：

确保你使用的 FISHROS2 或其他 ROS 2 制作工具是最新版本，并且与你的操作系统兼容。 检查是否有其他用户报告了类似的问题，并查看是否有可用的修复或补丁。

日志和错误信息：

查看更详细的日志或错误信息，这可能会提供更多关于错误的上下文。 使用 ROS 2 的日志系统（如 rqt_logger_level）来查看和修改日志级别，以便获取更多信息。

网络问题（如果是网络文件系统）：

如果你的文件存储在网络文件系统（如 NFS）上，网络问题可能导致写入失败。 检查网络连接，并确保网络文件系统没有问题。

尝试简单的文件写入测试：

尝试在目标目录或文件夹中手动创建和写入一个文件，以确认问题是否与 ROS 2 特定相关。

如果以上方法都不能解决问题，你可能需要更详细地描述你的系统配置、你正在尝试执行的具体操作以及出现的完整错误消息，以便进一步诊断问题。在某些情况下，联系 ROS 2 社区或寻求专业的技术支持可能是必要的。

以上为生成回答，仅供参考～

@haowu 数据传输和序列化和反序列化是分开的，你的这一情况恰好说明了消息的兼容性（虽然会出错），个人感觉，相比ROS1的明明消息接口定义一致因为md5不一样无法通信，ros2的兼容性更友好一些

这个有专门的讨论在ros2 design 上，我抽空给你找找

@1246725901 在 [控制OLED-自定义消息接口] 重新编译，失败 Foxy版本 中说：

http://github.fishros.org/

我去修一修代理看看

如果你从GitHub上拉取了源码并认为代码部分本身没有问题，但仍然遇到了一些问题（如编译错误、运行时错误、功能不符合预期等），这可能是由于多种原因造成的。以下是一些可能的解决步骤和考虑因素：

依赖问题：

确保所有必要的依赖都已正确安装。对于大多数项目，这通常包括库、框架、工具链等。检查项目的README、INSTALL文档或package.json、requirements.txt、Gemfile等文件来了解如何安装依赖。 如果你使用的是Python，可以通过pip install -r requirements.txt来安装依赖。 对于Node.js项目，可以使用npm install或yarn来安装。

环境配置：

检查你的开发环境是否符合项目的要求。这可能包括操作系统、编译器版本、运行时环境等。 确保你的开发环境配置（如环境变量、路径设置等）正确无误。

编译和构建：

如果项目需要编译（如C/C++、Rust等语言的项目），确保你使用了正确的编译命令和参数。 检查是否有构建脚本（如Makefile、CMakeLists.txt、build.sh等），并按照说明执行构建过程。

阅读文档和源码：

仔细阅读项目的文档，特别是关于安装、配置和使用的部分。 浏览项目的源码，特别是你遇到问题相关的部分，看看是否有注释或说明可以提供帮助。

查看问题和拉取请求：

访问GitHub项目的“Issues”部分，看看是否有其他人报告了与你相同或类似的问题。 查看“Pull Requests”部分，了解是否有正在进行的工作可能解决了你的问题。

社区和论坛：

如果项目有专门的论坛、邮件列表或Slack/Discord频道，加入并询问你的问题。 也可以考虑在Stack Overflow等编程问答网站上提问。

调试：

如果以上步骤都无法解决问题，你可能需要直接调试代码。使用调试工具逐步执行代码，查看变量的值，理解程序的执行流程。

提交问题报告：

如果你确定问题是由于项目本身的bug引起的，并且没有找到现有的解决方案，可以考虑在GitHub上提交一个新的Issue。在提交之前，请确保你已经阅读了项目的贡献指南，并按照要求提供了足够的信息。

希望这些步骤能帮助你解决问题！如果问题依然存在，可能需要更详细的描述和日志信息来进一步分析。

以上为生成回答，仅供参考～

@3053653379 你好，请问你是重装了一遍ros吗？

你好，我在自己的项目过程中遇到了相似的问题，请问可以交流一下吗