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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 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

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      • 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~

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        • 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

          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

            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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                    • 3
                      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

                      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~

                        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 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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