@2368028649 colcon build 构建目录对吗？

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

@小鱼 在 提问前必看！不符合要求的问题拒绝回答！！ 中说：

不要截图，要复制粘贴，一定要代码块包裹
不要截图的原因是，代码方便回答者去复制帮你搜索，而且无论是在手机上还是电脑上都更容易看。

@156566294 在 终端显示yaml文件报错使得ros2_control无法启动，但是代码与文章中一致，该如何解决？ 中说：

controller manager:

controller_manager

@1024130476 看看你的launch是怎么写的

@2368028649 source 前先构建，另外请提供完整上下文操作

@jbarry1985 大概率是 yaml 或者 urdf 文件格式问题，可以复制粘贴配套源码中的测试

@1533453228 大概率是插件相关配置有问题，建议等等视频，或者仔细检查下Nav2的启动日志

@2368028649 刚才好像看到你有打印日志了，解决了吗

@18296522393 建议用humble版本，另外需要单独装一下nav2_bringup，你可以看最新的视频或书，7.2章节有介绍命令。

@2368028649 左边的检查网络，看你右提示，应该是正常，右边的你需要选对应的插件才行

您遇到的问题（地图和雷达点云不匹配，导航不准确）可能确实与TF（Transform）坐标系有关。TF是ROS中用于处理不同坐标系之间转换的库，对于导航和地图构建来说至关重要。以下是一些可能的原因和解决方法：

检查雷达传感器坐标系：

确保雷达的坐标系（在您的XML文件中定义的 ${prefix}_link）正确地放置在了机器人模型上。通常，雷达应该被固定在机器人的一个固定部分，并且其坐标系应该与机器人主体的坐标系（通常是base_link或base_footprint）有正确的相对位置和方向。 检查您的URDF或XACRO文件中是否有正确的<joint>定义，将雷达连接到机器人的主体。如果没有，您需要添加这个连接。

TF发布检查：

使用rosrun tf view_frames命令来生成一个TF树的可视化，并检查雷达的坐标系（例如laser_link）是否正确地连接到了机器人的主体坐标系（如base_link）。 确保所有相关的TF变换都在正确的时间间隔内被发布。您可以使用rostopic echo /tf来检查发布的TF信息。

检查雷达数据：

确保雷达数据（/scan话题）被正确接收和处理。您可以使用rqt_plot或rviz来可视化雷达数据，看看它是否反映了实际环境。 检查雷达的扫描范围、分辨率和噪声设置，确保它们适合您的应用场景。

地图和定位：

如果您使用的是SLAM（如gmapping或hector_slam）来构建地图，确保SLAM算法使用的坐标系与雷达的坐标系一致。 检查AMCL（自适应蒙特卡洛定位）的配置，确保它使用的地图坐标系和机器人坐标系正确对齐。

模拟和实际硬件：

如果您在Gazebo模拟中遇到这个问题，确保模拟环境中的机器人模型和传感器配置与实际硬件相匹配。 如果在真实机器人上测试，检查硬件连接和配置，确保雷达传感器正确安装并且工作正常。

软件和环境：

确保您的ROS 2版本和所有相关包（如Navigation2、激光扫描驱动等）都是最新的，或者至少是彼此兼容的。 检查是否有任何已知的bug或兼容性问题，特别是在使用特定版本的ROS 2或相关软件包时。

通过上述步骤，您应该能够诊断并解决地图和雷达点云不匹配的问题。如果问题仍然存在，您可能需要更深入地检查每个组件的配置和日志，或者考虑寻求来自ROS社区或专业开发者的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

@1787515053

@1787515053 在 使用小鱼的ROS2 yolov5 功能包时出现错误 中说：

运行
ros2 run yolov5_ros2 yolo_detect_2d --ros-args -p device:=cpu -p image_topic:=/image
日志
dhx@dhx:~/yolov5_ws$ ros2 run yolov5_ros2 yolo_detect_2d --ros-args -p device:=cpu -p image_topic:=/image
/opt/ros/foxy/bin/ros2:6: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html
from pkg_resources import load_entry_point
WARNING ⚠️ Python>=3.10 is required, but Python==3.8.10 is currently installed
[476.7030836014194, 0.0, 400.5, 0.0, 476.7030836014194, 400.5, 0.0, 0.0, 1.0] [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
在另一个中断运行
ros2 run image_tools cam2image --ros-args -p width:=640 -p height:=480 -p frequency:=30.0 -p device_id:=-1正常发送
第一个终端就会报错
dhx@dhx:~/yolov5_ws$ ros2 run yolov5_ros2 yolo_detect_2d --ros-args -p device:=cpu -p image_topic:=/image
/opt/ros/foxy/bin/ros2:6: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html
from pkg_resources import load_entry_point
WARNING ⚠️ Python>=3.10 is required, but Python==3.8.10 is currently installed
[476.7030836014194, 0.0, 400.5, 0.0, 476.7030836014194, 400.5, 0.0, 0.0, 1.0] [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
/home/dhx/.local/lib/python3.8/site-packages/yolov5/models/common.py:709: FutureWarning: torch.cuda.amp.autocast(args...) is deprecated. Please use torch.amp.autocast('cuda', args...) instead.
with amp.autocast(autocast):
[INFO] [1731588917.369804689] [yolov5_ros2]: image 1/1: 480x640 1 person
Speed: 1.8ms pre-process, 50.7ms inference, 0.6ms NMS per image at shape (1, 3, 480, 640)
Traceback (most recent call last):
File "/home/dhx/yolov5_ws/install/yolov5_ros2/lib/yolov5_ros2/yolo_detect_2d", line 33, in <module>
sys.exit(load_entry_point('yolov5-ros2==0.0.0', 'console_scripts', 'yolo_detect_2d')())
File "/home/dhx/yolov5_ws/install/yolov5_ros2/lib/python3.8/site-packages/yolov5_ros2/yolo_detect_2d.py", line 163, in main
rclpy.spin(YoloV5Ros2())
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/init.py", line 191, in spin
executor.spin_once()
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 719, in spin_once
raise handler.exception()
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/task.py", line 239, in call
self._handler.send(None)
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 429, in handler
await call_coroutine(entity, arg)
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 354, in _execute_subscription
await await_or_execute(sub.callback, msg)
File "/opt/ros/foxy/lib/python3.8/site-packages/rclpy/executors.py", line 118, in await_or_execute
return callback(*args)
File "/home/dhx/yolov5_ws/install/yolov5_ros2/lib/python3.8/site-packages/yolov5_ros2/yolo_detect_2d.py", line 109, in image_callback
detection2d.id = name
AttributeError: 'Detection2D' object has no attribute 'id'
dhx@dhx:~/yolov5_ws$

这个是切换galactic的分支，还是出现同样的报错

找到launch.py将urdf_model_path后的路径换成urdf文件的绝对路径

由于我无法直接查看你提供的截图，我将基于你描述的问题提供一些可能的解决方案和检查步骤。你提到在RViz2中打开TF（Transform）topics时发现map->base_frontprint和odom->baseprint这两个转换不存在。这里有几个可能的原因和解决方法：

检查TF发布：

确认是否有节点正在发布map->base_frontprint和odom->baseprint这两个转换。你可以使用ros2 topic list查看所有发布的主题，然后使用ros2 topic echo /tf [message_type]（通常message_type是tf2_msgs/msg/TFMessage）来查看TF消息的内容。 确认TF广播的帧名称是否正确。根据你提供的信息，可能存在拼写错误（例如base_frontprint可能应该是base_footprint）。

检查节点和包：

确认是否有相关的节点（如定位节点、SLAM节点等）正在运行，并且这些节点负责发布TF转换。 检查是否有相关的ROS2包被正确安装和配置。

检查RViz2配置：

在RViz2中，确保你已经添加了TF显示项（通常是通过Add -> By display type -> TF）。 检查在RViz2的TF显示设置中，是否选择了正确的坐标系（Fixed Frame）。通常，这可以是map、odom或base_link等。

检查启动文件或配置文件：

如果你使用启动文件（如.launch.py或.launch.xml），检查是否所有必要的节点都被正确启动。 检查是否有任何参数被错误设置，这可能影响到TF的发布。

查看日志和错误信息：

使用ros2 node list查看所有活动的节点。 使用ros2 node info /node_name查看特定节点的详细信息。 查看ROS2的日志输出（通常通过ros2 console或直接在终端中查看），查找可能的错误信息或警告。

重启ROS2系统：

有时候，简单地重启ROS2系统（停止所有节点，然后重新启动它们）可以解决TF相关的问题。

确保时间同步：

在使用多节点和TF时，确保所有节点都使用相同的时间源（如ROS2的时间服务）。时间不同步可能导致TF问题。

如果上述步骤都不能解决问题，你可能需要更详细地检查你的系统配置或寻求来自ROS2社区或特定ROS2包的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

错误信息 /usr/bin/ld: 找不到 -ltf2: 没有那个文件或目录 和 /usr/bin/ld: 找不到 -ltf2_ros: 没有那个文件或目录 表明链接器（ld）在尝试链接你的程序时找不到 tf2 和 tf2_ros 这两个库。这通常意味着这些库没有被正确安装在你的系统上，或者它们的安装路径没有被添加到链接器的搜索路径中。

解决步骤

确认库的安装：

确保你已经安装了 tf2 和 tf2_ros 库。这些库通常是通过 ROS（Robot Operating System）安装的。 如果你使用的是 ROS 1，你可以通过以下命令安装这些库（如果它们还未安装）：sudo apt-get install ros-<distro>-tf2 ros-<distro>-tf2-ros 其中 <distro> 应该替换为你使用的 ROS 发行版，如 melodic、noetic 等。

检查库文件：

安装完成后，你可以使用 find 命令来查找这些库文件（通常是 .so 文件）。例如：sudo find / -name "libtf2*.so*" sudo find / -name "libtf2_ros*.so*" 这将帮助你确认库文件是否存在于你的系统中，以及它们的位置。

设置环境变量：

如果库文件存在但不在标准路径下，你可能需要设置 LD_LIBRARY_PATH 环境变量来包含这些库的路径。例如：export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/libs:$LD_LIBRARY_PATH 替换 /path/to/your/libs 为实际库文件所在的目录。

CMakeLists.txt 修改：

确保你的 CMakeLists.txt 文件正确链接了这些库。你已经在使用 target_link_libraries，这是正确的。但确认库名是否正确，有时需要指定完整的库名（包括前缀 lib 和后缀 .so 的版本号，但通常只写基本名即可）。 确保 find_package 指令包含了 tf2 和 tf2_ros（如果它们是独立的 ROS 包）。

重新编译：

清理你的构建目录（通常是 catkin_ws/build 和 catkin_ws/devel），然后重新编译整个工作空间：cd ~/catkin_ws catkin_make clean catkin_make

检查 ROS 环境：

确保你的 ROS 环境已经正确设置。运行 source ~/catkin_ws/devel/setup.bash（或你的工作空间对应的路径）来设置环境变量。

如果以上步骤仍然不能解决问题，可能需要检查你的 ROS 安装是否完整或考虑重新安装 ROS 和相关库。

以上为生成回答，仅供参考～

@唔希迪希 我已解决！
solution：
查看自己的gazebo是哪个版本的

daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ ls /usr/share | grep gazebo gazebo gazebo-11

然后修改环境变量

daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ export GAZEBO_RESOURCE_PATH=$GAZEBO_RESOURCE_PATH:/usr/share/gazebo-11

查看一下有没有修改成功

daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ printenv | grep GAZEBO_RESOURCE_PATH GAZEBO_RESOURCE_PATH=:/usr/share/gazebo-11

再运行

daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ ros2 launch fishbot_description gazebo_sim.launch.py

成功在gazebo中打开模型并且无报错！

完整过程：

daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ ls /usr/share | grep gazebo gazebo gazebo-11 daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ printenv | grep GAZEBO_RESOURCE_PATH daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ export GAZEBO_RESOURCE_PATH=$GAZEBO_RESOURCE_PATH:/usr/share/gazebo-11 daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ printenv | grep GAZEBO_RESOURCE_PATH GAZEBO_RESOURCE_PATH=:/usr/share/gazebo-11 daisy@daisy-VirtualBox:~/chapt6/chapt6_ws$ ros2 launch fishbot_description gazebo_sim.launch.py [INFO] [launch]: All log files can be found below /home/daisy/.ros/log/2024-11-13-17-05-21-173897-daisy-VirtualBox-5684 [INFO] [launch]: Default logging verbosity is set to INFO [INFO] [robot_state_publisher-1]: process started with pid [5686] [INFO] [gzserver-2]: process started with pid [5688] [INFO] [gzclient-3]: process started with pid [5690] [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.944877604] [robot_state_publisher]: got segment back_caster_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947460442] [robot_state_publisher]: got segment base_footprint [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947480484] [robot_state_publisher]: got segment base_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947484598] [robot_state_publisher]: got segment camera_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947488090] [robot_state_publisher]: got segment front_caster_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947491439] [robot_state_publisher]: got segment imu_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947494741] [robot_state_publisher]: got segment laser_cylinder_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947498114] [robot_state_publisher]: got segment laser_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947501197] [robot_state_publisher]: got segment left_wheel_link [robot_state_publisher-1] [INFO] [1731488721.947504493] [robot_state_publisher]: got segment right_wheel_link [gzserver-2] Gazebo multi-robot simulator, version 11.10.2 [gzserver-2] Copyright (C) 2012 Open Source Robotics Foundation. [gzserver-2] Released under the Apache 2 License. [gzserver-2] http://gazebosim.org [gzserver-2] [gzclient-3] Gazebo multi-robot simulator, version 11.10.2 [gzclient-3] Copyright (C) 2012 Open Source Robotics Foundation. [gzclient-3] Released under the Apache 2 License. [gzclient-3] http://gazebosim.org [gzclient-3] [gzserver-2] [Msg] Waiting for master. [gzserver-2] [Msg] Connected to gazebo master @ http://127.0.0.1:11345 [gzserver-2] [Msg] Publicized address: 172.20.10.12 [gzserver-2] [Msg] Loading world file [/home/daisy/chapt6/chapt6_ws/install/fishbot_description/share/fishbot_description/world/custom_room.world] [gzserver-2] [Wrn] [Publisher.cc:135] Queue limit reached for topic /gazebo/default/physics/contacts, deleting message. This warning is printed only once. [gzclient-3] [Msg] Waiting for master. [gzclient-3] [Msg] Connected to gazebo master @ http://127.0.0.1:11345 [gzclient-3] [Msg] Publicized address: 172.20.10.12 [gzclient-3] [Wrn] [GuiIface.cc:120] Could not find the Qt platform plugin "wayland" in "" [gzclient-3] [Wrn] [Event.cc:61] Warning: Deleting a connection right after creation. Make sure to save the ConnectionPtr from a Connect call [gzclient-3] context mismatch in svga_surface_destroy [gzclient-3] context mismatch in svga_surface_destroy [gzclient-3] [Wrn] [Publisher.cc:135] Queue limit reached for topic /gazebo/default/user_camera/pose, deleting message. This warning is printed only once.

@小鱼 搞定了，我配置了一下环境之后就又可以了

@1445206598 请问是怎么解决的啊，我也遇到了这个问题

在ROS（Robot Operating System）环境中，尤其是使用Gazebo进行仿真时，<xacro:gazebo_control_plugin />标签通常用于在URDF（Unified Robot Description Format）文件中添加Gazebo的控制插件。这个插件通常与robot_state_publisher和控制器（如diff_drive控制器）配合使用，以实现机器人模型在Gazebo中的精确控制和状态反馈。

如果你发现即使注释掉了<xacro:gazebo_control_plugin />标签，diff_drive节点仍然发布消息，这可能是由以下几个原因导致的：

其他配置文件中仍然启用控制插件：

在ROS项目中，可能有多处配置涉及到控制插件的加载。例如，除了URDF文件外，可能在launch文件中也有相关的配置。检查你的launch文件，看看是否有其他地方通过<plugin>标签在Gazebo中加载了控制插件。

diff_drive控制器本身独立于控制插件运行：

diff_drive控制器是ROS中的一个独立组件，它可以通过ROS的话题和服务接口接收速度命令，并发布里程计信息。这个控制器并不直接依赖于Gazebo的控制插件来运行。只要控制器被正确配置并启动，它就会根据输入发布相应的消息。

Gazebo仿真与ROS节点独立：

在Gazebo中，即使你注释掉了控制插件，只要物理引擎和其他仿真参数设置正确，Gazebo本身仍然可以运行并模拟物理行为（如碰撞、运动等）。这些行为可能会影响diff_drive控制器的输入（例如，通过里程计信息），但控制器的输出（如速度命令）不依赖于Gazebo的控制插件。

检查节点和话题：

使用rostopic list和rosnode list命令检查当前活动的节点和话题。这可以帮助你理解哪些组件正在运行并交互。

控制器配置：

确保diff_drive控制器的配置是正确的，包括它订阅的话题和发布的话题。这通常在控制器的YAML配置文件中设置。

综上所述，即使注释掉了<xacro:gazebo_control_plugin />，diff_drive节点仍然可能正常工作，因为它是一个独立的ROS组件，主要依赖于ROS的通信机制而不是Gazebo的特定插件。如果你想要完全理解系统的行为，建议检查所有相关的配置文件和ROS节点/话题的交互。

以上为生成回答，仅供参考～

在尝试安装 face_recognition 库时遇到错误可能由多种原因引起。这个库依赖于几个其他的Python库和预编译的二进制文件，包括 dlib，它本身可能很难在某些系统上编译。以下是一些步骤和建议，可以帮助你解决安装过程中可能遇到的问题：

确保你的Python环境是干净的：

使用虚拟环境（如 venv 或 conda）可以避免很多与依赖相关的问题。 创建并激活一个虚拟环境：python -m venv myenv source myenv/bin/activate # 在Unix或MacOS上 myenv\Scripts\activate # 在Windows上

安装依赖：

face_recognition 依赖于 dlib、numpy 和 Pillow。 尽管 face_recognition 的安装命令会自动安装这些依赖，但有时手动安装可以帮助解决一些版本兼容性问题。 尝试手动安装这些库：pip install numpy pip install Pillow pip install dlib

安装 face_recognition：

在虚拟环境中运行以下命令来安装 face_recognition：pip install face_recognition

检查错误信息：

如果安装失败，请仔细阅读错误信息。错误通常会指出问题所在，比如缺少系统库、编译错误等。 如果错误与 dlib 的编译有关，可能需要安装额外的系统依赖项。

安装系统依赖：

对于 dlib，你可能需要安装如 cmake、boost 等系统库。 在Ubuntu上，你可以使用以下命令安装这些依赖：sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential cmake sudo apt-get install libboost-all-dev

使用预编译的 dlib：

如果从源代码编译 dlib 仍然有问题，你可以尝试查找是否有预编译的 dlib 轮子（wheel）文件适用于你的系统。

查看官方文档和社区：

访问 face_recognition 的GitHub页面查看是否有相关的issue和解决方案。 搜索Stack Overflow等论坛，看看其他人是如何解决类似问题的。

考虑使用Docker：

如果你在本地环境中遇到太多问题，可以考虑使用Docker来运行一个预配置的环境，这样可以避免很多与系统依赖相关的问题。

如果你已经尝试了上述步骤但仍然遇到问题，请提供更详细的错误信息，这样我可以提供更具体的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～

在使用ROS 2（Robot Operating System 2）时，setup.bash脚本通常用于设置环境变量，使得系统能够找到ROS 2的包、可执行文件以及Python模块等。如果执行setup.bash后只改变了Python相关的环境变量而没有正确设置ament（ROS 2的构建系统和工具集）相关的环境变量，可能会导致无法找到ROS 2包的问题。

这里有几个步骤可以帮助你诊断和解决这个问题：

确认setup.bash的来源：
确保你正在执行的setup.bash脚本是从ROS 2工作空间的install目录或者某个包的build目录中获取的。通常，你应该在ROS 2工作空间的根目录下运行以下命令来构建工作空间，并在install目录中找到setup.bash：

colcon build source install/setup.bash

检查环境变量：
执行setup.bash后，检查几个关键的环境变量是否已经设置。这些环境变量通常包括PYTHONPATH、ROS_PACKAGE_PATH、AMENT_PREFIX_PATH等。你可以通过打印这些环境变量来检查它们：

echo $PYTHONPATH echo $ROS_PACKAGE_PATH echo $AMENT_PREFIX_PATH

如果ROS_PACKAGE_PATH或AMENT_PREFIX_PATH没有包含你的ROS 2工作空间路径，那么可能是setup.bash没有正确执行或者工作空间路径没有正确设置。

重新构建工作空间：
有时候，重新构建整个工作空间可以解决路径设置不正确的问题。确保你的工作空间结构正确（包含src目录用于存放源代码），然后执行：

colcon clean colcon build source install/setup.bash

检查包名和路径：
确保你尝试运行的包名demo_python_pkg是正确的，并且该包确实存在于你的工作空间的src目录中。此外，确认包已经被成功构建。

使用绝对路径：
如果问题仍然存在，尝试使用绝对路径来运行你的节点，看看是否能绕过环境变量设置的问题：

ros2 run /absolute/path/to/your/workspace/install/demo_python_pkg/lib/demo_python_pkg/python_node

查看日志和错误输出：
如果ros2 run命令失败，仔细查看错误输出和日志，可能会提供更多关于问题的线索。

检查ROS 2安装：
如果上述步骤都无法解决问题，可能需要检查你的ROS 2安装是否完整或正确。有时候，重新安装ROS 2可以解决一些复杂的环境问题。

通过以上步骤，你应该能够诊断并解决由于环境变量设置不正确导致的ROS 2包找不到的问题。如果问题依然存在，可能需要更详细地检查你的ROS 2工作空间配置或寻求社区的帮助。

以上为生成回答，仅供参考～