小鱼，请问ros2支持在amd64架构系统，下载arm64的库吗？

@小鱼 在 分享一个FishBot上的电机控制开源库：Esp32McpwmMotor 中说：

Esp32McpwmMotor

源码地址：https://github.com/fishros/Esp32McpwmMotor进不去了，请问一下，这个库有ubuntu系统可以进去的境像吗？

@小鱼 在 还在用AMCL定位吗？快试试这个SLAM工具 中说：

SLAM Toolbox 是一个强大的开源库，专为动态环境中的二维SLAM（同时定位与地图构建）而设计。该项目由 Steve Macenski 在 Simbe Robotics 创立，并在他在三星研究院的期间以及业余时间进行了维护和更新。SLAM Toolbox 不仅提供了常规的移动机器人所需的 2D SLAM 功能，如启动、绘图、保存地图等，还包括了一些高级特性，如地图的连续细化、重映射、以及基于优化的定位模式等。

核心功能与AMCL对比
SLAM Toolbox 的设计目标是提供一个比其他SLAM库（无论是免费还是付费的）更全面的解决方案。其核心功能包括：

基础2D SLAM：允许用户启动地图构建，保存为PGM文件，

请问snap是什么版本呀；我现在使用slam_toolbox humble分支；定位评分MatchScan那部分代码执行效率太低了

@小鱼 在 说说倒霉孩子小鱼这几天的调试经历 中说：

回复

没有听说ubuntu有什么适配性欸，感觉大多数电脑用ubuntu都挺好。不过有些同学联想的笔记本在安装ubuntu双系统时有些奇奇怪怪的问题，还有nvidia显卡对ubuntu很不友好就没啥了(之前ubuntu22.04安装nvidia显卡驱动老是会把我电脑弄死机，纯命令行也是，后来回退了版本就好)。
不过，买笔记本的话，如果不着急，等50系显卡出来再买吧，不知道小鱼对笔记本显卡有没有要求

从AutoWare Challenge 2024的概述中，我们可以看到无人驾驶领域所面临的广泛挑战和AutoWare软件框架试图解决的具体问题。这些挑战涵盖了从感知、规划、控制到模拟器改进和乘用车自动驾驶扩展等多个方面。

感知挑战 LiDAR点云过滤：需要开发一种能够有效去除噪声和非威胁物体点，同时保留关键障碍物信息的点云过滤器。 远距离物体检测：要求确保在远距离（如200米）下物体识别的准确性，这对于安全驾驶至关重要。 未知物体检测：能够检测并分类未在训练数据中标记的物体，这对于在真实世界环境中运行至关重要。 行人路径预测：需要改进短期和长期的行人行为预测，特别是在边界模糊的道路环境中。 转向灯感知：开发一种架构，能够利用转向灯和危险灯信息来预测周围车辆的轨迹。 规划与控制挑战 紧急碰撞避免：设计一种能够利用方向盘和加速来避免或减轻碰撞的功能。 模仿人类驾驶：开发一种能够生成类似人类驾驶轨迹的规划器。 鲁棒控制算法：创建一种能够适应不同车辆重量的控制算法，特别是在大型车辆中。 高速控制：开发能够处理高速驾驶中车辆动力学的高级控制器。 定位挑战 动态环境中定位：在数据缺失或不可靠的区域提高定位精度。 定位误差估计：估计并明确点云匹配方法中的定位误差。 其他挑战 接口管理：开发一种工具或框架来有效管理Autoware中各种接口的变化。 模拟器改进：提高Autoware的默认模拟器AWSIM的用户友好性和模拟准确性。 参数空间测试：提出一个框架来高效测试Autoware的参数空间。 乘用车自动驾驶：将Autoware扩展到乘用车领域，并探索端到端自动驾驶架构。 总结

AutoWare Challenge 2024提供了一个绝佳的平台，让开发人员能够针对无人驾驶领域的关键挑战进行深入研究，并推动自动驾驶技术的进一步发展。从感知到控制，从模拟器到乘用车应用，这些挑战需要跨学科的知识和团队合作来解决。通过参与这样的挑战赛，我们可以更深入地了解无人驾驶技术的现状和未来发展的方向。

以上为生成回答，仅供参考～

您的ROS 2机器人自动充电项目听起来非常有趣且实用！通过雷达点云识别充电桩的方法不仅技术性强，而且为机器人实现自动充电功能提供了新的思路。下面我将根据您的描述，对您的项目方案进行进一步的解读和总结。

项目总结

您成功地通过雷达数据识别了充电桩上的90度反光板，并计算出了充电桩的中心点坐标和朝向。整个流程涵盖了从雷达数据订阅到点云处理、滤波、拟合直线以及最终坐标和角度计算的完整步骤。您还通过可视化工具展示了识别结果，使得整个流程更加直观。

关键点回顾 雷达数据订阅与转换：您首先订阅了雷达数据，并筛选出反光强度较大的点，将其转换为点云格式并保存。 点云下采样与滤波：为了去除噪声点并减少计算量，您使用了半径滤波和下采样技术对点云进行了处理。 点云趋势分析与直线拟合：您通过将点云转换为极坐标系并跟踪距离变化，成功地提取了点云的趋势。随后，使用RANSAC算法拟合了直线，以找到反光板的边缘。 坐标与角度计算：通过计算两条直线的交点和夹角，您得到了充电桩的中心点坐标和朝向。 结果展示：最后，您绘制了点云和拟合的直线，以可视化的方式展示了识别结果。 潜在优化与扩展 实时性优化：对于实时性要求较高的应用场景，可以考虑进一步优化算法，减少计算时间。 多传感器融合：可以结合其他传感器数据（如视觉、IMU等）进行多传感器融合，提高充电桩识别的准确性和稳定性。 鲁棒性增强：考虑在不同环境条件下（如光照变化、天气变化等）进行测试，以增强系统的鲁棒性。 自动充电路径规划：在识别到充电桩后，可以进一步实现机器人的自动充电路径规划，确保机器人能够安全、高效地到达充电桩进行充电。 结论

您的ROS 2机器人自动充电项目通过雷达点云识别充电桩的方法，为机器人实现自动充电功能提供了一种有效的解决方案。整个项目流程清晰、技术性强，且具有一定的实用性和创新性。期待您在未来能够继续探索和优化这一方案，为机器人领域的发展做出更多贡献！

以上为生成回答，仅供参考～

顶贴,学到了。٩(ↁωↁ❀)

@小鱼 完整代码：

import rclpy from rclpy.node import Node from sensor_msgs.msg import Image from cv_bridge import CvBridge import cv2 from flask import Flask, Response import io import threading import argparse # 初始化Flask应用 app = Flask(__name__) # 创建一个全局变量来存储图像数据 current_image = None # 创建ROS2节点类 class ImageSubscriber(Node): def __init__(self, topic_name): super().__init__('image_subscriber') self.subscription = self.create_subscription( Image, topic_name, self.image_callback, 10) self.subscription # 防止订阅被自动销毁 self.bridge = CvBridge() def image_callback(self, msg): global current_image cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(msg, "bgr8") # 将图像转换为JPEG格式 _, buffer = cv2.imencode('.jpg', cv_image) current_image = buffer.tobytes() # 生成器函数，不断发送图像 def generate(): while True: if current_image is not None: yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + current_image + b'\r\n') else: yield (b'--frame\r\n' b'Content-Type: text/plain\r\n\r\nNo image available\r\n') @app.route('/video_stream') def video_stream(): return Response(generate(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame') def run_ros_node(topic_name): rclpy.init() image_subscriber = ImageSubscriber(topic_name) rclpy.spin(image_subscriber) # 清理和关闭ROS2节点 image_subscriber.destroy_node() rclpy.shutdown() def main(args=None): parser = argparse.ArgumentParser(description="Subscribe to a ROS2 image topic and serve it as a video stream.") parser.add_argument('topic_name', type=str, help="The name of the ROS2 topic to subscribe to.") args = parser.parse_args() # 创建线程运行ROS2节点 ros_thread = threading.Thread(target=run_ros_node, args=(args.topic_name,)) ros_thread.start() # 启动Flask HTTP服务器 try: app.run(host='0.0.0.0', port=5000, threaded=True) except KeyboardInterrupt: pass finally: # 确保ROS线程可以优雅退出 ros_thread.join() if __name__ == '__main__': main()

@qixiuxiuhemu 重启电脑后再次ceshi

@小鱼 小鱼你好，可以出个C++版本的吗