虚拟机上ros2 建立pkg失败

[小伊]

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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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。

4. 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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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～

[3513232534]

@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

[小伊]

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～

[3513232534]

@小伊 ros2humble版本里的vision_msgs怎么安装

[小伊]

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～