@17171680-1 这个没办法，除非动nav2源码优化了，很麻烦

遇到服务通信超时问题通常意味着客户端在指定的时间内没有从服务端接收到响应。虽然你提到命令行请求服务没有问题，这通常指向客户端代码或网络层面的问题。以下是一些排查和解决步骤，帮助你定位问题：

1. 检查服务端状态

确保服务端正在运行，并且正确监听客户端请求。你可以通过日志输出或服务端的调试信息来确认它是否收到了请求。

2. 网络连接

尽管你在本地测试，确认没有防火墙或网络设置阻止客户端和服务端之间的通信。

3. 服务端处理时间

即使命令行请求成功，服务端处理请求的时间可能因不同的调用方式或数据负载而异。检查服务端处理请求的代码，确保没有无限循环、长时间阻塞操作或资源争用问题。

4. 客户端代码审查

由于你提到代码中有 rclpy.spin_until_future_complete(self, future, timeout_sec=5) 超时，让我们专注于这部分代码：

future 对象：确保 future 对象正确创建，并且代表了对服务的调用。通常，这涉及到使用 call_async 方法或类似机制来启动异步服务调用。 服务调用参数：确认传递给服务的参数与服务定义完全匹配。类型不匹配或缺失参数可能导致服务端拒绝请求或返回错误，而不是简单地超时。 超时设置：虽然5秒通常足够，但如果服务端处理确实需要更长时间，考虑增加超时时间。 5. 日志和调试

增加客户端和服务端的日志输出，尤其是在服务请求处理的前后。这可以帮助你了解请求是否到达服务端，以及服务端是否尝试响应。

6. 代码示例

由于你没有提供具体的客户端和服务端代码，这里是一个简化的示例，展示如何使用 rclpy 进行服务调用：

客户端示例 import rclpy from rclpy.node import Node from example_interfaces.srv import AddTwoInts # 假设服务名为 AddTwoInts class MyClient(Node): def __init__(self): super().__init__('my_client') self.cli = self.create_client(AddTwoInts, 'add_two_ints') while not self.cli.wait_for_service(timeout_sec=1.0): self.get_logger().info('service not available, waiting again...') self.req = AddTwoInts.Request() self.req.a = 6 self.req.b = 5 def send_request(self): future = self.cli.call_async(self.req) rclpy.spin_until_future_complete(self, future, timeout_sec=5) if future.result() is not None: result = future.result() self.get_logger().info('Result: "%d + %d = %d"' % (self.req.a, self.req.b, result.sum)) else: self.get_logger().error('Request failed') def main(args=None): rclpy.init(args=args) client = MyClient() client.send_request() client.destroy_node() rclpy.shutdown() if __name__ == '__main__': main() 服务端示例

确保服务端正确注册并处理请求。

7. 最后的检查 确保客户端和服务端使用的是相同的 ROS 2 网络（即相同的 ROS 2 域 ID）。 如果在容器中运行，确保网络配置允许容器间通信。

通过上述步骤，你应该能够更接近问题的根源，并找到解决方案。如果问题仍然存在，可能需要更详细的代码审查或考虑其他系统级别的因素。

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针对无人小车进行数据测量与标定是一个综合性的任务，涉及到多个学科的知识和技能。以下是一些学习建议和步骤指导：

学习内容

无人驾驶技术基础：

了解无人驾驶技术的基本原理、发展历程和当前的应用场景。 学习无人驾驶车辆的关键组成部分，如传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、计算平台、执行机构等。

数据测量技术：

学习常用的数据测量方法和工具，如使用测量仪器（测距仪、角度测量仪等）进行物理量的测量。 了解在无人驾驶中常用的数据测量手段，如GPS定位、惯性导航、激光雷达扫描等。

传感器标定技术：

学习传感器标定的基本原理和方法，包括内参标定和外参标定。 了解不同传感器（如激光雷达、摄像头）的标定方法和流程。

数据分析与处理：

学习使用数据分析工具（如Python及其数据分析库Pandas、NumPy等）进行数据处理和分析。 学习数据可视化技术，以便更好地理解和展示数据特征和趋势。 步骤指导

了解无人小车：

熟悉无人小车的硬件组成和软件架构。 了解无人小车的工作原理和操作流程。

准备测量工具：

根据测量需求准备相应的测量工具和设备。 确保测量工具的精度和准确性满足要求。

进行数据测量：

按照预定的测量方案进行测量，记录测量数据。 注意测量过程中的安全性和准确性，避免误差和偏差。

传感器标定：

根据无人小车上安装的传感器类型进行标定。 使用专业的标定工具和方法进行标定，确保传感器的准确性和可靠性。 特别注意激光雷达与IMU之间的标定，这是实现高精度定位的关键。

数据处理与分析：

对测量数据进行处理和分析，提取有用的信息。 使用数据分析工具进行数据处理和可视化，以便更好地理解数据特征和趋势。

撰写报告：

根据测量结果和数据分析结果撰写报告。 报告中应包括测量方案、测量数据、数据处理方法、分析结果和结论等内容。 注意事项 安全第一：在进行数据测量和标定时，务必注意个人安全和设备安全。 准确性：确保测量数据和标定结果的准确性和可靠性。 完整性：确保测量和标定过程完整，不遗漏任何重要步骤和环节。 团队合作：如果可能的话，与团队成员或导师合作进行任务，以便相互帮助和学习。

通过以上学习内容和步骤指导，你可以逐步掌握无人小车数据测量与标定的技能和方法。同时，建议多查阅相关文献和资料，参加相关课程和培训，以加深对无人驾驶技术和数据测量与标定方法的理解和掌握。

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反光板定位是一种常用的定位方法，尤其适用于室内或结构化环境中。通过激光雷达等传感器发射激光脉冲并接收反光板反射回来的信号，可以计算出小车与反光板之间的距离以及反光板在水平方向上的角度，从而确定反光板的三维位置坐标，进而实现小车的定位。

对于您提到的重定位问题，反光板定位同样可以发挥作用。以下是一个基于反光板定位的小车重定位方案的概述，以及可能的源码获取途径：

方案概述

地图构建：

事先构建一个包含反光板位置的地图。地图中每个反光板的位置和协方差矩阵都需要被精确记录。

传感器配置：

在小车上安装激光雷达等传感器，用于发射和接收激光脉冲。

数据处理：

激光雷达持续发出激光脉冲，当这些脉冲遇到反光板时，会反射回来被激光雷达接收。 通过测量激光脉冲往返的时间，可以计算出反光板与激光雷达之间的距离。 同时，根据激光脉冲的发射角度，可以确定反光板在水平方向上的角度。 结合距离和角度信息，可以计算出反光板的三维位置坐标。

重定位算法：

利用EKF（扩展卡尔曼滤波）等算法，结合小车当前的运动模型和反光板的观测数据，进行状态估计和协方差预测。 当观测到新的反光板数据时，更新状态空间和协方差矩阵，从而实现小车的重定位。 源码获取途径

开源项目：

可以在GitHub、GitLab等开源代码托管平台上搜索相关的反光板定位项目。这些项目通常会提供完整的源码和文档，方便您进行学习和修改。

学术研究机构：

一些学术研究机构或大学实验室可能会发布相关的研究成果和源码。您可以通过查阅相关的学术论文或联系研究机构来获取源码。

商业软件：

一些商业软件公司可能会提供反光板定位的解决方案和源码。这些解决方案通常更加成熟和稳定，但可能需要支付一定的费用。

自行开发：

如果您具备相关的编程和算法基础，也可以尝试自行开发反光板定位算法和源码。这需要对激光雷达数据处理、卡尔曼滤波等算法有深入的理解和实践经验。 注意事项

反光板检测：

反光板的检测是基于反射强度来做的，需要确保激光雷达能够准确识别并区分反光板和其他障碍物。

数据关联：

在重定位过程中，需要将观测到的反光板数据与地图中的反光板进行关联，以确保定位的准确性。

状态空间扩展：

如果在定位过程中出现了新的反光板，需要将其加入状态空间，并更新地图和协方差矩阵。

环境适应性：

反光板定位方法可能受到环境因素的影响，如光线条件、反光板材质等。因此，在实际应用中需要对这些因素进行充分的考虑和测试。

总之，反光板定位是一种有效的小车重定位方法。通过合理的地图构建、传感器配置、数据处理和重定位算法设计，可以实现小车的精确重定位。同时，通过开源项目、学术研究机构、商业软件或自行开发等途径，您可以获取相关的源码和解决方案。

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@3285903090 刚刚重新试过了，用 sudo apt-get install gazebo11 这个命令就能下载了，也能正常运行

@小鱼 解决了，谢谢鱼总！😍

@小鱼 解決了 感謝你

针对您描述的FishBot麦轮四驱版在使用ROS2键盘控制时前进不能走直线，轨迹呈C字形的问题，我们可以从以下几个方面进行分析和排查：

轮子转向问题：

您提到按【i】键时，前面两轮子向前转，后面两轮子向后转。这实际上是差速转向的一种表现，但如果持续时间过长或控制不当，确实可能导致车辆行驶轨迹偏离直线。 在差速驱动系统中，通常通过调整两侧轮子的速度差来实现转向。如果这种速度差的控制不准确或存在延迟，就可能导致车辆无法准确沿着直线行驶。

打滑问题：

车辆打滑也可能是一个原因，尤其是在地面摩擦系数较低（如光滑表面）的情况下。打滑会导致轮子失去抓地力，使得车辆的行驶轨迹偏离预期。 原地旋转时小车非常丝滑，这可能意味着轮子的抓地力在某个方向上（如旋转时）足够，但在直线行驶时可能不足。

固件问题：

虽然您提到控制板固件为最新版本，但固件本身可能存在与特定硬件或环境不兼容的问题，或者存在控制算法上的缺陷。 可以考虑检查是否有其他用户报告了类似的问题，或者是否有固件更新的补丁。

控制逻辑问题：

可能是ROS2键盘控制程序中的逻辑错误，导致发送给车轮的控制指令不正确。 可以检查控制程序中的速度和转向控制逻辑，确保它们符合车辆的运动学模型。

传感器和校准：

如果FishBot配备了编码器或其他传感器来监测轮子转速和位置，这些传感器的校准和准确性也会影响车辆的行驶轨迹。 可以考虑重新校准这些传感器，确保它们的读数准确。

为了进一步诊断问题，您可以尝试以下步骤：

在不同的地面上测试FishBot，观察是否仍然出现同样的轨迹偏离问题。 检查并重新校准所有相关的传感器。 检查ROS2控制程序中的逻辑，确保它们正确无误。 如果可能的话，尝试使用其他控制方法（如手动控制或通过其他软件接口）来测试车辆，以排除ROS2控制程序的问题。 联系FishBot的技术支持团队，询问是否有其他用户报告了类似问题，或者是否有已知的固件问题。

希望这些建议能帮助您找到问题的根源并解决它！如果还有其他问题或需要进一步的帮助，请随时提问。

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@tomywang 在 一建安装ros出现问题# 中说：

Cannot write to ‘fishros’ (No space left on device).

@小伊 rosserial是什么?如何使用

@Aran 最好是转成其他协议，比如mqtt之类的

@roschrisros dockerfile 年久已丢，不过你可以到dockerhub官网看到制作的command

@1143271883 大概率是tf外参不对

针对您描述的问题，即Gazebo中的小车模型不动，同时rqt_graph中没有显示/cmd_vel节点，这通常意味着您的ROS系统没有正确地发送速度命令到Gazebo中的小车模型。这里有几个可能的解决步骤和检查点：

检查ROS节点是否启动：
确保所有必要的ROS节点都已经启动，特别是那些负责生成/cmd_vel消息的节点。如果您是手动控制小车，确保您的控制节点（如键盘控制节点）已经启动。

检查ROS话题映射：
使用rostopic list命令查看当前ROS系统中所有的话题列表。确认是否有/cmd_vel话题存在。如果没有，那么需要查找为什么该话题没有被发布。

检查Gazebo与ROS的接口：
确保您的Gazebo模型和ROS之间的接口设置正确。这通常涉及到在Gazebo中加载的模型是否包含了接收/cmd_vel话题的插件（如diff_drive_controller或ackermann_controller）。

检查URDF或SDF文件：
查看您的Gazebo模型文件（URDF或SDF格式），确保模型定义了接受/cmd_vel的控制器，并且这些控制器被正确配置并启动。

检查启动文件：
检查您的ROS启动文件（如.launch文件），确保所有必要的ROS节点和服务都被正确启动，包括那些启动Gazebo控制器和可能的其他ROS桥接节点的。

使用rosnode和rostopic调试：

使用rosnode info [node_name]来查看特定节点的详细信息，确认它是否订阅或发布了/cmd_vel。 使用rostopic echo /cmd_vel（如果话题存在）来查看是否有消息在发布。 使用rostopic pub /cmd_vel geometry_msgs/Twist "{linear: {x: 1.0, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {x: 0.0, y: 0.0, z: 0.0}}"来手动发送命令，看看小车是否响应。

查看Gazebo的日志：
在Gazebo中查看是否有任何错误或警告信息，这些信息可能会提供为什么小车没有响应的线索。

重新编译和重新启动：
如果以上步骤都无法解决问题，尝试重新编译您的ROS包并重新启动所有相关节点和Gazebo。

检查网络配置：
如果您在使用多台机器或虚拟机，确保ROS的MASTER_URI和ROS_HOSTNAME设置正确，以便节点可以相互通信。

通过上述步骤，您应该能够定位问题的根源，并找到解决问题的方法。如果问题依然存在，可能需要更详细地检查您的ROS和Gazebo配置。

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