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  • ubuntu16.04安装ros的... 在此,由于先安装了anaconda,所以会因ros和conda的默认python环境不同,而造成编问题。 解决办法: 在conda中新建ros环境,并更改默认的python环境为python2.7 1、在启动ros环境时,...

    ubuntu16.04安装ros的方法见链接https://blog.csdn.net/weixin_43159148/article/details/83375218

    在此,由于先安装了anaconda,所以会因ros和conda的默认python环境不同,而造成编问题。

    解决办法:

    在conda中新建ros环境,并更改默认的python环境为python2.7

    1、在启动ros环境时,直接打开终端输入roscore;

    2、使用小乌龟示例程序https://blog.csdn.net/weixin_43159148/article/details/83375218

    3、在示例程序最后查看节点的命令时

    rosrun rqt_graph rqt_graph,要先使用conda激活ros环境,并安装pyqt等文件,才能查看节点信息

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  • 本文讨论Ubuntu下的condaros共存问题,即安装conda后catkin编译不通过的解决办法。 原因分析 未安装conda前使用catkin编译ros消息和包没有问题,安装了conda后catkin编译不通过。原因在于catkin在编译的时候依赖...

    本文讨论Ubuntu下的conda与ros共存问题,即安装conda后catkin编译不通过的解决办法。

    原因分析

    未安装conda前使用catkin编译ros消息和包没有问题,安装了conda后catkin编译不通过。原因在于catkin在编译的时候依赖python,未安装conda之前,catkin的python依赖安装在了系统默认位置,而conda中的python是一个完全隔离的环境,未安装这些依赖,因此编译不通过。

    博客中提到了一种解决办法。但即使在conda(python3)环境下安装了博主提到的ros依赖,依然无法使用catkin编译某些ros消息和包,因为他们可能依赖python2。最好的解决办法是让catkin工具查找系统默认的python环境

    conda环境

    无论是Miniconda还是Anaconda,在安装脚本结束的时候会询问是否进行初始化(conda init)。如果进行初始化,则会在bashrc中添加以下内容:

    # >>> conda initialize >>>
    # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
    __conda_setup="$('/home/username/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
    if [ $? -eq 0 ]; then
        eval "$__conda_setup"
    else
        if [ -f "/home/username/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
            . "/home/username/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
        else
            export PATH="/home/username/miniconda3/bin:$PATH"
        fi
    fi
    unset __conda_setup
    

    这些内容声明了conda环境,让我们可以再Terminal中使用conda。重新打开Terminal时,我们会在username前看到(base)。这说明打开Terminal时默认进入了conda环境,在这个环境下编译ros包就会不通过。如果退出这个环境请看下一小节。

    解决办法

    1. 最便捷,单次有效

    • 启动Terminal, 在username前会看到(base)
    • 输入$ conda deactivate,(base)消失

    2. 最彻底,重启有效

    • 在Terminal中输入$ conda config --set auto_activate_base false
    • 关闭Terminal后再次打开,username前(base)消失

    Q: 如何辨别python环境?
    A: 请按照下面步骤操作,注意观察区别。

    user@device:~$ conda activate base
    (base) user@device:~$ python
    Python 3.7.3 (default, Mar 27 2019, 22:11:17) 
    [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> 
    
    (base) user@device:~$ conda deactivate
    user@device:~$ python
    Python 2.7.12 (default, Nov 12 2018, 14:36:49) 
    [GCC 5.4.0 20160609] on linux2
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> 
    
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  • 在使用conda和ros共存的ubuntu系统时,我采用的是base环境是conda python3,单独建立了一个rospy2的环境 在rospy2中使用rqt_gui时会出现: 段错误(核心已转储) 因此决定在base环境中使用rqt的各种插件 ...

    在使用conda和ros共存的ubuntu系统时,我采用的是base环境是conda python3,单独建立了一个rospy2的环境

    在rospy2中使用rqt_gui时会出现:

     

    段错误(核心已转储)

     

    因此决定在base环境中使用rqt的各种插件

    但是会遇到如下问题:

    rosrun rqt_gui eqt_gui

    出现:

    Could not import "pyqt" bindings of qt_gui_cpp library - so C++ plugins will not be available: Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/kinetic/lib/python3.7/dist-packages/qt_gui_cpp/cpp_binding_helper.py", line 43, in <module> from . import libqt_gui_cpp_sip ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_libqt_gui_cpp_sip)

    这个错误。因此搜刮了网上各种教程:

    其中写的最好的是:

    ROS - 汇总ROS与Anaconda冲突的解决办法

    https://blog.csdn.net/bornfree5511/article/details/106166465?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase

    在最初配置的时候非常推荐。

    但是其中的第一个方法初始化时选no已经错过了,于是只能用其余方式补救:

    法三:每次显式的启用anaconda

    我们把export PATH="/home/$USER/anaconda3/bin:$PATH"

    这句注释掉。每次使用anaconda的时候,手动在terminal中再输入这句话。

    但是依然会出现这个问题。

    于是我找到了一种比较硬核的解决方式:

    https://answers.ros.org/question/247389/rqt_graph-error-could-not-import-pyqt-bindings-of-qt_gui_cpp-library-so-c-plugins-will-not-be-available/

    问题解决的方法:use " conda install pydot"

    但是这个是装在base中的,于是我在之前注释掉conda配置之后使用了如下两步解决了这个问题:

    1.打开anaconda navigator:进入

    配置ros的环境

    2.搜索 pydot并安装:

    之后进入终端使用source ~/.bashrc

    出现界面没有(base)了:

    键入rosrun rqt_gui rqt_gui

    问题解决:

    此时没有在rospy2环境中使用rqt,也就不存在段错误的情况了。

    其余解决方案:

    ROS与Anaconda的冲突解决

    https://blog.csdn.net/qq_34689206/article/details/84960962

    ROS使用过程中出现的问题:由于Anaconda的Python路径问题造成rqt_graph报错

    https://blog.csdn.net/sinat_36330809/article/details/83992645

     

    conda - conda使用总结

    https://blog.csdn.net/bornfree5511/article/details/106723571

     

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  • jetson AGX Xavier配置python环境 Nvidia Jetson AGX Xavier安装ROS、Anaconda、PyTorch及其它依赖库

    jetson AGX Xavier配置python环境

    Nvidia Jetson AGX Xavier安装ROS、Anaconda、PyTorch及其它依赖库

    nvidia_xavier_utils

    jeston agx xavier,ubuntu18.04.

    1. anaconda 的替代品 miniforge

    『Nvidia Jetson AGX Xavier笔记』Xavier(arrch64架构)安装anaconda!

    NVIDIA Jetson Xavier 使用的aarch64架构是没法使用anaconda的,虽然可以自己编译,但是conda指令是没法编译到aarch64架构上运行的。不过有替代品,名字是miniforge。

    miniforge与miniconda的区别在于miniforge的下载通道是conda-forge

    1.1 安装miniforge

    进入miniforge的github地址,下载最新的Linux aarch64 (arm64) 版本
    在这里插入图片描述

    在Mambaforge-pypy3-Linux-aarch64.sh所在文件夹打开终端

    bash Mambaforge-pypy3-Linux-aarch64.sh
    

    一路 yes 即可。打开新的终端即可生效。

    使用方法与 anaconda 相同。参见给远程服务器安装Anaconda,然后用conda创建新环境

    另外,可以将auto_activate_base参数设置为false,取消每次启动时自动激活conda的base环境。

    conda config --set auto_activate_base false
    

    1.2 换为国内源

    Anaconda 镜像使用帮助

    # 这里使用清华镜像源
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    执行完以上命令会在当前用户目录下生成一个.condarc文件,运行cat ~/.condarc命令查看文件内容(个人建议把- defaults删除掉):

    channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
      - defaults
    show_channel_urls: true
    

    1.3 创建虚拟环境

    conda create -n grasp python=3.6
    

    进入grasp虚拟环境的指令为conda activate grasp,比较麻烦。进行简单设计可快速启动虚拟环境。
    gedit ~/.bashrc,打开.bashrc文件,用#号注释掉如下内容(其实不注释掉也行!!!):

    # >>> conda initialize >>>
    # !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
    __conda_setup="$('/home/ur/miniforge3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
    if [ $? -eq 0 ]; then
        eval "$__conda_setup"
    else
        if [ -f "/home/ur/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
            . "/home/ur/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh"
        else
            export PATH="/home/ur/miniforge3/bin:$PATH"
        fi
    fi
    unset __conda_setup
    # <<< conda initialize <<<
    

    然后添加如下语句,保存。此时在终端输入 grasp,即可直接进入grasp虚拟环境了。

    alias grasp='. "/home/ur/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh" && conda activate grasp'
    

    2. 在python3环境中使用 ROS-Melodic

    ros noetic 版支持 python3。但官方支持的安装系统为 ubuntu 20.04 。而 jetson agx xavier 标配系统为ubuntu18.04,担心ubuntu系统升级后出现不可预料的 bug,因此只能在melodic 版本上折腾。

    参考:UsingPython3

    2.1 在 python3 环境中使用 ros cv_bridge

    在 python3 环境中使用 cv_bridge会报错
    ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_cv_bridge_boost)

    这是因为ros 自带的 cv_bridge只支持 python2。想要使用Python3需要自行编译cv_bridge包。
    参考:Compiling ROS cv_bridge with Python 3
    How to setup ROS with Python 3

    环境:Ubuntu 18.04+ROS Melodic+anaconda 虚拟环境+python3.6

    1.首先 conda deactivate 回到基础环境。然后安装一些用于编译的工具。

    sudo apt-get install python-catkin-tools python3-dev python3-catkin-pkg-modules python3-numpy python3-yaml ros-melodic-cv-bridge
    
    sudo pip3 install rospkg catkin_pkg
    

    2.创建一个工作空间用于存放待编译的 cv_bridge 文件。

    mkdir -p ~/cvbridge_build_ws/src
    cd ~/cvbridge_build_ws/src
    

    然后将 vision_opencv 拷贝到~/cvbridge_build_ws/src

    git clone -b melodic https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git
    

    3.设置cmake变量。为防止 catkin_make 出现问题,请用 python3 (python3.6)编译功能包.

    catkin config -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6m -DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libpython3.6m.so
    

    注:aarch64-linux-gnu为 arm 架构,普通计算机为x86_64-linux-gnu。

    指示catkin将内置包安装到安装位置,这一步不成功也没关系,可不用。(如果不用,需将第5步的install 改为 devel)

    catkin config --install
    

    4.编译功能包

    cd ~/cvbridge_build_ws
    catkin build cv_bridge
    

    5.只需每次在终端进入python3虚拟环境时执行如下命令,就可以正常使用cv_bridge了。

    source ~/cvbridge_build_ws/install/setup.bash --extend
    # extend参数的作用是让这次的路径配置不影响之前配置好的路径。
    

    2.2 在 python3 环境使用 ROS-Melodic的其他注意事项

    参考:How to setup ROS with Python 3

    3. 安装 Tensorflow

    nvidia有官方编译的tensorflow包的安装方法。

    Python 3.6+JetPack4.2

    sudo pip3 install --pre --extra-index-url https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v42 tensorflow-gpu
    

    v42是JetPack 的版本,表示JetPack4.2。
    如该网速不好可以先下载下来,然后pip3 install path/to/package本地安装。

    4. 安装 pytorch 和 torchvision

    Nvidia Jetson AGX Xavier安装ROS、Anaconda、PyTorch及其它依赖库

    根据自己的JetPack版本和Python版本(JetPack4.4中CUDA版本为10.2,JetPack4.2/4.3中CUDA版本为10.0),从Nvidia官网选择所需要的PyTorch进行下载。
    jetPack 4.2 + python 3.6 + pytorch 1.4

    sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
    pip3 install Cython
    pip3 install numpy torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
    

    选择与 pytorch 版本对应的 torchvision。PyTorch v1.4 对应 torchvision v0.5.0。

    sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev
    git clone --branch v0.5.0 https://github.com/pytorch/vision torchvision   #  v0.3.0 为所需要的版本号
    cd torchvision
    export BUILD_VERSION=0.5.0
    sudo python setup.py install
    cd ../  # attempting to load torchvision from build dir will result in import error
    
    # pip install 'pillow<7' # always needed for Python 2.7, not needed torchvision v0.5.0+ with Python 3.6
    

    jetson-packages-family整理了包括Matplotlib、Pycuda、Pillow、Pandas在内的多个常用依赖库在Xavier平台下的安装方法,甚至还有VSCode、Pycharm、Docker、Qt5等工具的安装方式.

    安装 pycharm

    cd ~
    sudo apt-get update 
    sudo apt-get install -y openjdk-8-jdk
    wget https://download.jetbrains.com/python/pycharm-professional-2019.3.4.tar.gz?_ga=2.42966822.2056165753.1586158936-1955479096.1586158936 -O pycharm-professional-2019.3.4.tar.gz
    tar -xzf pycharm-professional-2019.3.4.tar.gz 
    cd pycharm-2019.3.4/bin
    sudo chmod +x pycharm.sh 
    mv pycharm.sh pycharm  # 改名字
    # sudo rm -rf pycharm-professional-2019.3.4.tar.gz  # 删除安装包
    cd ~
    echo 'export PATH=/home/'$USER'/pycharm-2019.3.4/bin:$PATH' >> .bashrc
    

    新终端输入 pycharm即可启动。

    pycharm 链接

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  • 0.准备工作 大神出的代码地址:...conda create -n ROS python==3.8 2.配置conda虚拟环境 //激活创建的虚拟环境ROS conda activate ROS //配置当前环境 conda config --add channels conda-forge c
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