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    虚拟机上ros2 建立pkg失败

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    ROS 2相关问题
    求助ai和csdn找不到 下载过yolov5 conda,pytorch d455相机相应插件
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    • 3
      rrrooosss @小伊
      最后由 编辑

      @小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说:

      步骤 4: 编写 ROS 2 节点
      现在,你可以开始编写一个 ROS 2 节点,该节点将调用 YOLOv5 的 Python 代码。你可以创建一个新的 Python 脚本,在这个脚本中导入 YOLOv5 并执行必要的操作。确保你的节点正确地发布和订阅 ROS 2 主题或服务,以便与 ROS 2 生态系统集成。

      这一步的完整代码写一下

      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
      • 小伊小
        机器人小伊
        最后由 编辑

        在 ROS 2 中编写一个调用 YOLOv5 的 Python 节点涉及几个步骤。首先,你需要确保你的 ROS 2 工作空间已经设置好,并且你已经安装了 YOLOv5。此外,你的虚拟机需要配置好 Python 环境和所有必要的依赖项。

        以下是一个简化的步骤和代码示例,展示了如何在 ROS 2 中创建一个节点来调用 YOLOv5 的 Python 代码,并发布检测结果。

        步骤 1: 创建 ROS 2 包

        假设你已经有一个 ROS 2 工作空间,现在你需要创建一个新的包:

        source /opt/ros/<ros2-distro>/setup.bash
        ros2 pkg create --build-type ament_python my_yolov5_pkg
        

        将 <ros2-distro> 替换为你使用的 ROS 2 发行版,如 foxy 或 galactic。

        步骤 2: 安装 YOLOv5

        在你的虚拟机中,确保你已经安装了 YOLOv5。你可以通过克隆 YOLOv5 的 GitHub 仓库来完成这一步:

        cd ~/ws/src
        git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
        cd yolov5
        pip install -r requirements.txt
        

        步骤 3: 编写 ROS 2 节点

        在 my_yolov5_pkg/my_yolov5_pkg 目录下创建一个新的 Python 脚本,例如 yolov5_node.py。这个脚本将导入 YOLOv5 并处理图像,同时发布 ROS 2 消息。

        # my_yolov5_pkg/my_yolov5_pkg/yolov5_node.py
        
        import rclpy
        from rclpy.node import Node
        from std_msgs.msg import String
        from sensor_msgs.msg import Image
        from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
        import cv2
        import numpy as np
        import torch
        import os
        
        # 确保 YOLOv5 的路径正确
        os.chdir('/home/your_user/ws/src/yolov5')
        import models.experimental as experimental
        from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
        from utils.torch_utils import select_device
        
        class YOLOv5Node(Node):
            def __init__(self):
                super().__init__('yolov5_node')
                self.publisher_ = self.create_publisher(String, 'detections', 10)
                self.bridge = CvBridge()
                self.model = experimental.attempt_load('yolov5s.pt', map_location=select_device(''))
                self.device = select_device('')
        
                # 假设你有一个图像话题来订阅图像
                # 这里我们仅作为示例,不实际订阅,而是加载一个静态图像
                img_path = '/path/to/your/image.jpg'  # 替换为你的图像路径
                img0 = cv2.imread(img_path)  # BGR
                img = img0.copy()
        
                # YOLOv5 推理
                results = self.run_yolov5(img)
        
                # 发布检测结果(这里简单地将结果转换为字符串)
                detection_msg = self.create_detection_message(results, img.shape[:2])
                self.publisher_.publish(detection_msg)
        
                self.get_logger().info('YOLOv5 Node has published detections.')
        
            def run_yolov5(self, img):
                img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1]  # BGR to RGB, to 3x416x416
                img = np.ascontiguousarray(img)
        
                img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float()
                img /= 255.0  # 0-1
                if img.ndimension() == 3:
                    img = img.unsqueeze(0)
        
                # 推理
                pred = self.model(img, augment=False)[0]
                pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)[0]
                pred = pred.cpu().numpy()
        
                # 处理检测结果
                for *xyxy, conf, cls in pred:
                    label = f'{self.model.module.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                    plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=2)
        
                return pred
        
            def create_detection_message(self, detections, img_shape):
                # 这里简单地将检测结果转换为字符串,实际应用中可能需要更复杂的数据结构
                detections_str = f"Detections on {img_shape[0]}x{img_shape[1]} image:\n"
                for *xyxy, conf, cls in detections:
                    detections_str += f"Class: {self.model.module.names[int(cls)]}, Confidence: {conf:.2f}, Box: {xyxy}\n"
                return String(data=detections_str)
        
        def main(args=None):
            rclpy.init(args=args)
            yolov5_node = YOLOv5Node()
            rclpy.spin(yolov5_node)
            yolov5_node.destroy_node()
            rclpy.shutdown()
        
        if __name__ == '__main__':
            main()
        

        注意:

        1. 上面的代码仅作为示例,未包含所有必要的错误处理和优化。
        2. plot_one_box 函数未在代码中定义,你需要从 YOLOv5 的 utils/general.py 中导入或自行实现绘图功能(这里我们仅为了展示检测结果字符串)。
        3. 实际应用中,你可能需要从 ROS 2 话题中订阅图像,而不是加载静态图像。
        4. 发布检测结果时,你可能希望使用更复杂的消息类型,如 sensor_msgs/Image 或自定义消息类型,以包含边界框坐标、类别和置信度等信息。

        步骤 4: 构建并运行节点

        确保你的 setup.py 文件中包含了必要的依赖项,并构建你的包:

        cd ~/ws
        colcon build --packages-select my_yolov5_pkg
        

        然后,你可以运行你的节点:

        source install/setup.bash
        ros2 run my_yolov5_pkg yolov5_node.py
        

        这将启动你的 ROS 2 节点,该节点将使用 YOLOv5 处理图像并发布检测结果。请根据你的实际需求调整代码和依赖项。


        以上为生成回答,仅供参考~

        我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

        1 条回复 最后回复 回复 引用 0
        • 3
          rrrooosss @小伊
          最后由 编辑

          @小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说:

          步骤 4: 编写 ROS 2 节点
          现在,你可以开始编写一个 ROS 2 节点,该节点将调用 YOLOv5 的 Python 代码。你可以创建一个新的 Python 脚本,在这个脚本中导入 YOLOv5 并执行必要的操作。确保你的节点正确地发布和订阅 ROS 2 主题或服务,以便与 ROS 2 生态系统集成。

          写一下这一步的完整代码,d455通过yolov5进行视觉识别,ros2获取识别的信息并且传递给stm32,使stm32点灯

          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
          • 小伊小
            机器人小伊
            最后由 编辑

            在 ROS 2 中创建一个节点来调用 YOLOv5 进行视觉识别,并将识别信息传递给 STM32 涉及多个步骤。以下是一个简化的流程,包括创建 ROS 2 包、编写节点、集成 YOLOv5,以及通过 ROS 2 发布信息。假设你已经配置好了 ROS 2 和 YOLOv5 环境,并且你的 D455 相机已经正确连接到虚拟机。

            步骤 1: 创建 ROS 2 包

            首先,创建一个新的 ROS 2 包:

            source /opt/ros/foxy/setup.bash  # 或者你使用的 ROS 2 版本
            ros2 pkg create --build-type ament_cmake my_yolov5_pkg
            cd my_yolov5_pkg
            

            步骤 2: 添加依赖

            在 package.xml 中添加必要的依赖,例如 python3-pydantic(YOLOv5 依赖)和 rclcpp(ROS 2 C++ 客户端库,如果你使用 Python 则为 rclpy):

            <build_depend>rclcpp</build_depend>
            <exec_depend>rclcpp</exec_depend>
            <build_depend>python3-pydantic</build_depend>
            <exec_depend>python3-std-srvs</exec_depend>  # 如果需要标准服务
            <build_tool_depend>ament_cmake</build_tool_depend>
            <buildtool_depend>python_cmake_module</buildtool_depend>
            

            注意:YOLOv5 的依赖可能更复杂,这里仅列出了一些基本的。

            步骤 3: 编写 ROS 2 节点

            创建一个新的 Python 脚本,例如 yolov5_node.py,并编写以下代码:

            import rclpy
            from rclpy.node import Node
            from std_msgs.msg import String
            import cv2
            import torch
            from models.experimental import attempt_load
            from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
            from utils.torch_utils import select_device
            
            class YOLOv5Node(Node):
                def __init__(self):
                    super().__init__('yolov5_node')
                    self.publisher_ = self.create_publisher(String, 'detection_result', 10)
                    self.timer = self.create_timer(1.0, self.timer_callback)
            
                    # Load YOLOv5 model
                    self.device = select_device('')  # 选择设备(CPU 或 GPU)
                    self.model = attempt_load('path/to/your/yolov5s.pt', map_location=self.device)  # 加载模型
                    self.model.eval()
            
                    # Initialize camera
                    self.cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用 D455 相机,这里假设为设备 0
            
                def timer_callback(self):
                    ret, frame = self.cap.read()
                    if not ret:
                        self.get_logger().warning('Failed to grab frame')
                        return
            
                    # Preprocess image
                    img = frame[:, :, ::-1].transpose((2, 0, 1))  # BGR to RGB, to 3x416x416
                    img = img / 255.0
                    img = torch.from_numpy(img).float().unsqueeze(0).to(self.device)
            
                    # Inference
                    with torch.no_grad():
                        pred = self.model(img, augment=False)[0]
                        pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)[0]
                        for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
                            if det is not None and len(det):
                                # 处理检测结果
                                det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
                                for *xyxy, conf, cls in det:
                                    label = f'{self.model.module.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                                    # 在这里可以绘制边界框或进行其他处理
                                    # cv2.rectangle(frame, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (0, 255, 0), 2)
                                    # cv2.putText(frame, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
            
                    # 发布检测结果(这里简单地将结果转换为字符串)
                    result_msg = ' '.join([f'{x} {y} {w} {h} {c} {label}' for *xyxy, c, label in pred if det is not None and len(det)])
                    self.publisher_.publish(String(data=result_msg))
            
                    # 显示图像(可选)
                    # cv2.imshow('frame', frame)
                    # if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
                    #     cv2.destroyAllWindows()
            
                def __del__(self):
                    self.cap.release()
                    cv2.destroyAllWindows()
            
            def main(args=None):
                rclpy.init(args=args)
                node = YOLOv5Node()
                rclpy.spin(node)
                node.destroy_node()
                rclpy.shutdown()
            
            if __name__ == '__main__':
                main()
            

            步骤 4: 配置 CMakeLists.txt(如果使用 C++)

            由于我们使用的是 Python,这个步骤可以跳过。但如果你打算用 C++,你需要在 CMakeLists.txt 中添加 Python 脚本的编译和安装指令。

            步骤 5: 构建和运行节点

            确保你的工作空间已经设置,然后构建并运行节点:

            cd ~/ros2_ws
            colcon build --packages-select my_yolov5_pkg
            source install/setup.bash
            ros2 run my_yolov5_pkg yolov5_node.py
            

            步骤 6: STM32 集成

            要在 STM32 上处理 ROS 2 发布的消息,你可以使用 ROS 2 的微控制器客户端库(例如 ROS 2 for Arduino 或直接使用 ROS 2 的 C++ 客户端库,如果 STM32 支持)。这通常涉及串口通信或使用 Wi-Fi/以太网模块。

            由于 STM32 的集成相对复杂,并且依赖于具体的硬件和固件设置,这里无法提供详细的代码。但基本思路是:

            1. 在 STM32 上编写代码来订阅 ROS 2 主题(例如,使用 ROS 2 的微控制器客户端库)。
            2. 当接收到检测消息时,解析消息并根据需要控制 LED。

            你可能需要查阅 STM32 和 ROS 2 微控制器客户端库的文档,以获取更具体的实现细节。


            以上为生成回答,仅供参考~

            我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

            3 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
            • 3
              rrrooosss @小伊
              最后由 编辑

              @小伊 result_msg = ' '.join([f' {x} {y} {w} {h} {c} {label}' for *xyxy, c, label in pred if det is not None and len(det)])这行代码显示x,y,w,h未定义怎么办

              1 条回复 最后回复 回复 引用 0
              • 小伊小
                机器人小伊
                最后由 编辑

                在你提供的这行代码中,出现了变量 x, y, w, h 未定义的错误,这通常是因为在解包操作 *xyxy, c, label 中,xyxy 的结构不符合预期,或者 pred 中的元素结构不正确。为了解决这个问题,我们需要确保几个关键点:

                1. 确认 pred 的结构:pred 应该是一个列表或可迭代对象,其中每个元素都包含至少 6 个部分:前 4 个部分代表边界框的坐标(通常是 x, y, w, h),第 5 个部分是置信度 c,第 6 个部分是标签 label。

                2. 解包操作:*xyxy, c, label 这部分代码尝试将每个元素的前 4 个值解包到 xyxy 列表(然后分别代表 x, y, w, h),第 5 个值到 c,第 6 个值到 label。这里 xyxy 是一个列表,你需要进一步从它中提取 x, y, w, h。

                3. 修改代码:由于 xyxy 是一个列表,你可以通过索引来访问这些值。这里是如何修改你的代码:

                result_msg = ' '.join([f' {xyxy[0]} {xyxy[1]} {xyxy[2]} {xyxy[3]} {c} {label}' for *xyxy, c, label in pred if det is not None and len(det)])
                

                但是,更清晰的写法可能是直接解包到具体的变量,而不是先到一个列表 xyxy 中:

                result_msg = ' '.join([f' {x} {y} {w} {h} {c} {label}' for x, y, w, h, c, label in pred if det is not None and len(det)])
                

                注意这里直接使用了 x, y, w, h, c, label 进行解包,这是假设 pred 中的每个元素都是一个包含这六个值的可迭代对象。

                1. 检查 det 的使用:在你的代码中,if det is not None and len(det) 这个条件判断可能也会影响代码的执行。确保 det 在这个上下文中是定义过的,并且这个条件是你想要的逻辑。如果 det 与 pred 无关,可能这个条件判断是多余的或者需要调整。

                确保以上所有点都符合你的数据结构和逻辑需求,这样代码应该就不会再报 x, y, w, h 未定义的错误了。如果 pred 的结构或 det 的使用与预期不符,你需要根据实际情况调整代码。


                以上为生成回答,仅供参考~

                我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

                3 1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                • 3
                  rrrooosss @小伊
                  最后由 编辑

                  @小伊 from models.experimental import attempt_load
                  from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
                  from utils.torch_utils import select_device这三行代码都显示无法解析导入models.experimenta,utils.general,utils.torch_utils应该怎么解决

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                  • 小伊小
                    机器人小伊
                    最后由 编辑

                    当你遇到“无法解析导入”(Unresolved import)的问题时,这通常意味着Python解释器无法在指定的路径中找到这些模块。这种情况在使用第三方库或自定义项目结构时尤为常见。针对你提到的models.experimental, utils.general, 和 utils.torch_utils,这些模块很可能是来自某个特定的项目或库,如YOLOv5(一个流行的目标检测模型)。下面是一些解决步骤:

                    1. 确认项目依赖:
                      确保你已经正确安装了所有必要的依赖。如果这是一个第三方库(如YOLOv5),你需要按照该库的安装指南来安装。对于YOLOv5,通常可以通过Git克隆仓库并安装依赖来开始:

                      git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
                      cd yolov5
                      pip install -r requirements.txt
                      
                    2. 检查PYTHONPATH:
                      确保Python解释器知道在哪里查找这些模块。你可以通过设置PYTHONPATH环境变量来包含这些模块的路径。例如,如果你的项目结构是这样的:

                      project/
                      ├── models/
                      │   └── experimental.py
                      ├── utils/
                      │   ├── general.py
                      │   └── torch_utils.py
                      └── your_script.py
                      

                      你需要将project/目录添加到PYTHONPATH中。在Linux或macOS上,你可以这样做:

                      export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/path/to/project"
                      

                      在Windows上,你可以:

                      set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;C:\path\to\project
                      

                      或者在你的IDE(如PyCharm)中设置项目根目录作为源根。

                    3. 使用正确的导入语句:
                      确保你的导入语句与项目结构相匹配。如果你已经正确设置了PYTHONPATH,你的导入语句看起来应该是正确的。但是,如果项目结构有所变动(例如,使用了包管理器或改变了目录结构),你可能需要调整这些导入语句。

                    4. 检查是否有初始化文件:
                      确保在models/和utils/目录下存在__init__.py文件,这会使Python将这些目录视为Python包。这些文件可以是空的,但它们必须存在。

                    5. IDE特定的设置:
                      如果你使用的是IDE(如PyCharm, VSCode等),确保IDE正确设置了项目的根目录和Python解释器。有时候,IDE可能没有正确更新其内部索引,你可能需要重启IDE或手动触发索引更新。

                    6. 虚拟环境问题:
                      如果你在使用虚拟环境,确保你正在使用的虚拟环境已经安装了所有必要的依赖,并且该虚拟环境是当前激活的。

                    按照这些步骤操作后,通常可以解决大部分导入错误的问题。如果问题仍然存在,请检查是否有打字错误或路径错误,并确认你遵循的是正确的安装和配置指南。


                    以上为生成回答,仅供参考~

                    我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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                    • 3
                      rrrooosss @小伊
                      最后由 编辑

                      @小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说:

                      project/
                      ├── models/
                      │ └── experimental.py
                      ├── utils/
                      │ ├── general.py
                      │ └── torch_utils.py
                      └── your_script.py

                      ros2什么指令能显示出这样结构图

                      1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                      • 小伊小
                        机器人小伊
                        最后由 编辑

                        在 ROS 2 (Robot Operating System 2) 中,没有直接提供显示文件结构图的命令,但你可以使用其他工具或命令来实现这一功能。对于你提供的文件结构,可以使用 tree 命令(如果已安装)来显示目录结构。以下是如何在 Linux 或 macOS 系统上安装和使用 tree 命令的步骤:

                        在 Linux 上

                        1. 安装 tree 命令(如果未安装):
                          在大多数 Linux 发行版上,你可以使用包管理器来安装 tree。例如,在基于 Debian 的系统(如 Ubuntu)上,你可以使用以下命令:

                          sudo apt-get update
                          sudo apt-get install tree
                          

                          在基于 Red Hat 的系统(如 Fedora 或 CentOS)上,你可以使用:

                          sudo dnf install tree  # Fedora 22+ 或 CentOS 8+
                          sudo yum install tree  # 较旧的版本
                          
                        2. 使用 tree 命令显示文件结构:
                          在你的 ROS 2 工作空间(或任何你希望查看的目录)中运行以下命令:

                          tree
                          

                          这将显示当前目录及其子目录的结构。

                        在 macOS 上

                        1. 安装 tree 命令(如果未安装):
                          macOS 通常不自带 tree 命令,但你可以通过 Homebrew 来安装它。首先,如果你还没有安装 Homebrew,可以从 Homebrew 官网 获取安装命令。

                          安装 Homebrew 后,运行以下命令来安装 tree:

                          brew install tree
                          
                        2. 使用 tree 命令显示文件结构:
                          与 Linux 类似,在你的 ROS 2 工作空间目录中运行:

                          tree
                          

                        示例输出

                        对于你提供的目录结构,tree 命令的输出可能类似于:

                        .
                        ├── models
                        │   └── experimental.py
                        ├── utils
                        │   ├── general.py
                        │   └── torch_utils.py
                        └── your_script.py
                        
                        3 directories, 4 files
                        

                        注意事项

                        • 如果你在 Windows 上工作,你可以使用 PowerShell 或 Windows Subsystem for Linux (WSL) 来运行 tree 命令,或者寻找类似的工具,如 TreeSize Free 或 Directory Print。
                        • 如果你只是想在 ROS 2 环境中快速查看文件结构,而不关心具体的命令,你也可以使用文件管理器(如 Nautilus 在 GNOME 中,Dolphin 在 KDE 中)来浏览目录结构。

                        希望这能帮助你更好地管理和查看你的 ROS 2 项目结构!


                        以上为生成回答,仅供参考~

                        我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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                        • 3
                          rrrooosss @小伊
                          最后由 编辑

                          @小伊 (my_torch) (base) ros2@ros2:~/chapt9/chapt9_ws$ colcon build
                          Starting >>> vision_msgs
                          --- stderr: vision_msgs
                          CMake Error at /opt/ros/humble/share/rosidl_adapter/cmake/rosidl_adapt_interfaces.cmake:59 (message):
                          execute_process(/home/ros2/miniconda3/envs/my_torch/bin/python3 -m
                          rosidl_adapter --package-name vision_msgs --arguments-file
                          /home/ros2/chapt9/chapt9_ws/build/vision_msgs/rosidl_adapter__arguments__vision_msgs.json
                          --output-dir
                          /home/ros2/chapt9/chapt9_ws/build/vision_msgs/rosidl_adapter/vision_msgs
                          --output-file
                          /home/ros2/chapt9/chapt9_ws/build/vision_msgs/rosidl_adapter/vision_msgs.idls)
                          returned error code 1:

                          AttributeError processing template 'msg.idl.em'

                          Traceback (most recent call last):

                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/resource/__init__.py", line 51, in evaluate_template
                            em.BUFFERED_OPT: True,
                          

                          AttributeError: module 'em' has no attribute 'BUFFERED_OPT'

                          During handling of the above exception, another exception occurred:

                          Traceback (most recent call last):

                          File "/home/ros2/miniconda3/envs/my_torch/lib/python3.10/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main
                            return _run_code(code, main_globals, None,
                          File "/home/ros2/miniconda3/envs/my_torch/lib/python3.10/runpy.py", line 86, in _run_code
                            exec(code, run_globals)
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/__main__.py", line 19, in <module>
                            sys.exit(main())
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/main.py", line 53, in main
                            abs_idl_file = convert_to_idl(
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/__init__.py", line 19, in convert_to_idl
                            return convert_msg_to_idl(
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/msg/__init__.py", line 39, in convert_msg_to_idl
                            expand_template('msg.idl.em', data, output_file, encoding='iso-8859-1')
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/resource/__init__.py", line 23, in expand_template
                            content = evaluate_template(template_name, data)
                          File "/opt/ros/humble/local/lib/python3.10/dist-packages/rosidl_adapter/resource/__init__.py", line 69, in evaluate_template
                            _interpreter.shutdown()
                          

                          AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shutdown'

                          Call Stack (most recent call first):
                          /opt/ros/humble/share/rosidl_cmake/cmake/rosidl_generate_interfaces.cmake:130 (rosidl_adapt_interfaces)
                          CMakeLists.txt:37 (rosidl_generate_interfaces)


                          Failed <<< vision_msgs [1.17s, exited with code 1]
                          这个报错应该怎么处理

                          1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                          • 小伊小
                            机器人小伊
                            最后由 编辑

                            这个错误发生在尝试构建 vision_msgs 包时,涉及到 rosidl_adapter,这是 ROS 2 中用于接口生成的一部分。错误信息显示,在处理模板 msg.idl.em 时遇到了 AttributeError,这表明 Python 环境中存在问题,特别是与 em (可能是指 empy,一个用于模板处理的库) 相关的问题。

                            以下是一些可能的解决步骤:

                            1. 确认 empy 库的版本:
                              empy 库是处理模板的依赖,错误表明 em 模块没有 BUFFERED_OPT 属性。这可能是因为 empy 的版本不兼容。尝试更新或重新安装 empy 库。

                              pip install --upgrade empy
                              

                              如果你在使用 Conda 环境,可以尝试:

                              conda install -c conda-forge empy
                              

                              或者,如果你已经安装了 empy,尝试更新到最新版本或检查是否有特定版本的要求。

                            2. 检查 Python 环境:
                              确保你的 Python 环境(在这种情况下是 Conda 环境 my_torch)配置正确,并且所有相关的 ROS 2 和其他依赖都已正确安装。

                            3. 清理构建目录:
                              有时候,旧的构建文件可能会导致问题。尝试删除构建目录和安装目录,然后重新构建。

                              rm -rf chapt9_ws/build chapt9_ws/install
                              colcon build
                              
                            4. 检查 ROS 2 安装:
                              确保你的 ROS 2 安装没有损坏。可以尝试重新安装 ROS 2 或至少重新安装相关的 ROS 2 包。

                            5. 查看 vision_msgs 的 CMakeLists.txt:
                              检查 vision_msgs 包的 CMakeLists.txt 文件,确保 rosidl_generate_interfaces 调用正确无误,并且所有需要的依赖都已正确声明。

                            6. 搜索类似问题:
                              在网上搜索错误消息,看看是否有其他人遇到过类似问题,并找到了解决方案。

                            如果上述步骤都不能解决问题,可能需要更深入地检查 rosidl_adapter 和相关工具的源代码,看看 BUFFERED_OPT 应该在哪个版本的 empy 中可用,或者是否有其他配置错误。


                            以上为生成回答,仅供参考~

                            我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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                              rrrooosss @小伊
                              最后由 编辑

                              @小伊 在 虚拟机上ros2 建立pkg失败 中说:

                              BUFFERED_OPT 应该在哪个版本的 empy 中可用

                              my_torch) (base) ros2@ros2:~/chapt9/chapt9_ws$ colcon build
                              Starting >>> vision_msgs
                              --- stderr: vision_msgs
                              Traceback (most recent call last):
                              File "/opt/ros/humble/share/ament_cmake_core/cmake/core/package_xml_2_cmake.py", line 22, in <module>
                              from catkin_pkg.package import parse_package_string
                              ModuleNotFoundError: No module named 'catkin_pkg'
                              CMake Error at /opt/ros/humble/share/ament_cmake_core/cmake/core/ament_package_xml.cmake:95 (message):
                              execute_process(/home/ros2/miniconda3/envs/my_torch/bin/python3
                              /opt/ros/humble/share/ament_cmake_core/cmake/core/package_xml_2_cmake.py
                              /home/ros2/chapt9/chapt9_ws/src/vision_msgs/vision_msgs/package.xml
                              /home/ros2/chapt9/chapt9_ws/build/vision_msgs/ament_cmake_core/package.cmake)
                              returned error code 1
                              Call Stack (most recent call first):
                              /opt/ros/humble/share/ament_cmake_core/cmake/core/ament_package_xml.cmake:49 (_ament_package_xml)
                              /opt/ros/humble/share/rosidl_cmake/cmake/rosidl_generate_interfaces.cmake:226 (ament_package_xml)
                              CMakeLists.txt:37 (rosidl_generate_interfaces)


                              Failed <<< vision_msgs [0.45s, exited with code 1]

                              Summary: 0 packages finished [0.67s]
                              1 package failed: vision_msgs
                              1 package had stderr output: vision_msgs
                              2 packages not processed

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                              • 小伊小
                                机器人小伊
                                最后由 编辑

                                在您的错误输出中,主要问题是 ModuleNotFoundError: No module named 'catkin_pkg'。这表明在尝试构建 vision_msgs 包时,Python 环境中缺少 catkin_pkg 模块。catkin_pkg 是用于解析和处理 catkin 包 XML 文件的 Python 库,尽管 ROS 2 主要是基于 ament 的构建系统,但在某些情况下(如处理旧代码或兼容性问题),可能仍然需要 catkin_pkg。

                                关于 BUFFERED_OPT 的问题,这通常与 empy 库有关,但您的错误信息中并未直接提及 empy。BUFFERED_OPT 是在较新版本的 empy 中引入的一个选项,用于模板渲染时的输出缓冲。不过,您的当前问题似乎与 empy 无关,而是与缺少 catkin_pkg 模块有关。

                                解决步骤:

                                1. 安装 catkin_pkg:
                                  由于您使用的是 ROS 2 Humble,通常不需要 catkin_pkg,但如果遇到依赖问题,您可以尝试安装它。在您的 ROS 2 环境中安装 catkin_pkg:

                                  source /opt/ros/humble/setup.bash
                                  rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro humble -y
                                  

                                  注意:rosdep 可能会尝试安装所有依赖项,但这里主要是确保所有必要的包都被考虑。如果 catkin_pkg 是缺失的依赖之一,它应该会被安装。然而,对于 ROS 2,通常不需要这样做,因为 ROS 2 使用 ament 而不是 catkin。

                                2. 检查 ament_cmake 和相关依赖:
                                  确保您的 ROS 2 环境设置正确,并且所有相关的构建工具都已正确安装。可以尝试重新安装或更新 ament_cmake 和其他相关包。

                                3. 检查 Python 环境:
                                  确保您使用的 Python 环境与 ROS 2 兼容。由于您使用的是 Conda 环境 (my_torch),请确保该环境中安装了所有必要的 ROS 2 依赖项。

                                4. 清理和重建工作空间:
                                  清理您的工作空间并尝试重新构建:

                                  cd ~/chapt9/chapt9_ws
                                  rm -rf build install log
                                  colcon build
                                  
                                5. 检查 vision_msgs 包:
                                  如果 vision_msgs 是一个自定义包或来自第三方,请确保它兼容 ROS 2。如果是从 ROS 1 迁移过来的包,可能需要进行一些修改才能与 ROS 2 兼容。

                                如果上述步骤仍然无法解决问题,您可能需要更详细地检查 vision_msgs 包的 CMakeLists.txt 和 package.xml 文件,以确保它们是为 ROS 2 正确配置的。


                                以上为生成回答,仅供参考~

                                我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

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                                • 3
                                  rrrooosss @小伊
                                  最后由 编辑

                                  @小伊 ros2humble版本里的vision_msgs怎么安装

                                  1 条回复 最后回复 回复 引用 0
                                  • 小伊小
                                    机器人小伊
                                    最后由 编辑

                                    在ROS2 Humble版本中安装vision_msgs通常涉及到添加相应的ROS 2包存储库,并使用包管理器进行安装。以下是一个详细的步骤指南,帮助你安装vision_msgs:

                                    1. 确保系统环境:

                                      • 操作系统:Ubuntu 22.04(或其他支持ROS 2的Linux发行版)。
                                      • 确保系统语言环境支持UTF-8。
                                    2. 更新系统并安装必要的依赖:

                                      sudo apt update
                                      sudo apt upgrade
                                      sudo apt install -y python3-venv software-properties-common curl gnupg lsb-release
                                      
                                    3. 添加ROS 2存储库:

                                      首先,添加ROS 2的GPG密钥:

                                      curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
                                      

                                      然后,将ROS 2存储库添加到系统的源列表中:

                                      echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list >/dev/null
                                      
                                    4. 更新apt存储库缓存:

                                      sudo apt update
                                      
                                    5. 安装ROS 2 Humble:

                                      你可以选择安装ROS 2的桌面版(包含RViz等工具)或基础版。这里以基础版为例:

                                      sudo apt install ros-humble-ros-base
                                      
                                    6. 安装vision_msgs:

                                      vision_msgs通常作为某个ROS 2包的依赖项而被安装。但是,如果你需要单独安装它,可以尝试在ROS 2的包索引中搜索并安装。不过,在ROS 2 Humble中,由于vision_msgs可能已经被包含在某些核心包或元包中,因此你可能不需要单独安装它。

                                      如果你确实需要单独安装(例如,因为它没有被自动包含在你安装的ROS 2包中),你可以尝试使用以下命令(但请注意,这可能需要你知道vision_msgs的确切包名和仓库地址):

                                      sudo apt install ros-humble-<vision_msgs-specific-package>
                                      

                                      或者,如果它是一个独立的仓库,你可能需要从源代码构建它:

                                      mkdir -p ~/ros2_ws/src
                                      cd ~/ros2_ws/src
                                      git clone <vision_msgs-repository-url>
                                      cd ~/ros2_ws
                                      colcon build
                                      

                                      但是,请注意,上述从源代码构建的步骤通常用于那些不在官方ROS 2存储库中的包。对于官方包,使用apt安装通常是更简单和推荐的方法。然而,由于vision_msgs通常是作为依赖项被安装的,因此你可能需要先安装一个依赖它的包(例如某个视觉处理包)来自动获取vision_msgs。

                                    7. 配置环境:

                                      安装完成后,你需要加载ROS 2的环境变量:

                                      echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc
                                      source ~/.bashrc
                                      
                                    8. 验证安装:

                                      你可以通过运行一个使用vision_msgs的ROS 2节点来验证它是否已正确安装。例如,如果你有一个使用vision_msgs的视觉处理节点,你可以尝试运行它来检查是否有任何关于缺少vision_msgs的错误。

                                    请注意,由于ROS 2的生态系统不断发展和更新,上述步骤可能会随着时间的推移而发生变化。因此,建议始终参考ROS 2的官方文档和社区资源以获取最新和最准确的安装指南。


                                    以上为生成回答,仅供参考~

                                    我是小伊,已接入ChatGpt,所有回复,仅供参考~

                                    1 条回复 最后回复 回复 引用 0
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