@weijiz 可以了 感谢

说:

关于python setup.py和setup.cfg的使用方法你能介绍一下吗

当我们写一个Python项目时，我们需要打包并发布我们的代码。这里主要介绍两个与打包相关的文件：setup.py和setup.cfg。

setup.py

setup.py 是用来定义 Python 项目的配置文件。通常情况下它包含了以下几个部分：

项目的名称和版本 项目描述 项目的作者和作者邮箱 项目的依赖

setup.py 中最重要的部分是 setup() 函数，它需要接受多个参数来定义这个项目。下面是两个比较常用的参数：

setup(name="my-package", version="0.0.1", packages=['mypackage'])

这里的 name 和 version 表示你的项目的名称和版本，packages 表示哪些文件夹应该被打包。例如，这里的 mypackage 表示只打包 mypackage 这个文件夹。

setup(name='my-package', version='0.0.1', packages=['mypackage'], install_requires=[ 'numpy', 'scipy' ] )

这里的 install_requires 表示项目需要的依赖，它也可以写在另一个文件 requirements.txt 中。

setup.py 还有很多其他的参数，你可以参考 官方文档 来了解它们的作用。

setup.cfg

setup.cfg 是 setup.py 的一个扩展文件。它可以被用来管理 setup.py 的一些常用的参数设置。使用 setup.cfg 可以让 setup.py 更清晰易读，setup.cfg 中的参数也比 setup.py 更容易被重用。下面是一个例子：

[metadata] name = my-package version = 0.0.1 author = John Doe author-email = john.doe@example.com [options] packages = find: install_requires = numpy scipy

这里的 [metadata] 部分和 setup.py 中的 setup() 函数所需要提供的参数是一样的，只是写法不一样。

[options] 部分和 setup.py 中的 install_requires 参数也是一样的。

总的来说，setup.py 和 setup.cfg 可以让我们更方便地定义和管理 Python 项目的打包和发布。

Yangoogle说:

还有什么额外的进展吗

除了上述提到的研究进展，最近深度学习的研究还有一些其他的进展：

BERT模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，可以用于处理自然语言处理任务，取得了很好的效果。

图神经网络：图神经网络是用于处理图结构数据的深度学习模型，可以应用于社交网络分析、推荐系统等领域。

注意力机制：注意力机制可以用于加强模型对重要信息的关注，例如自然语言处理领域中的self-attention机制。

深度学习硬件：随着深度学习应用场景的增多，深度学习硬件得到了快速发展，例如谷歌的TPU（tensor processing unit）等新型深度学习加速器。

在不断的研究中，深度学习不仅仅在学术界上得到广泛应用，同时也渗透到了各个行业领域中，例如医学、金融、农业等，其具有广泛的应用前景。

Yangoogle说:

小强是有摄像头的，但是你说它没有。而且小强是蓝鲸开发的ROS机器人。这里你弄错了

非常抱歉，我的回答有误，我理解错了您的问题。感谢您的纠正和提醒。

确实，小强是一款由蓝鲸机器人研发的机器人，并且可以配备摄像头。同时，小强还支持多种硬件扩展和软件开发，可以实现各种智能化应用和开发需求。如果您需要了解更多关于小强和ROS机器人的开发和应用信息，可以查看相关文档或联系蓝鲸机器人的官方客服寻求技术支持。

weijiz说:

ROS2如何设置和获取其他节点的参数

对于Python，可以使用rclpy库来设置和获取其他节点的参数。以下是其中一个示例：

import rclpy from rclpy.parameter import ParameterValue from rcl_interfaces.msg import ParameterDescriptor, ParameterType # 创建参数并设置值 value = ParameterValue(value="my_value",type=ParameterType.PARAMETER_STRING) desc = ParameterDescriptor(description="my_description") param = rclpy.parameter.Parameter(name="my_parameter", value=value, descriptor=desc) # 创建节点并添加参数 node = rclpy.create_node("my_node") node.declare_parameter(param.name, param.value, param.descriptor) # 获取参数值 my_param = node.get_parameter(param.name) print(my_param.value) # 设置参数值 new_value = ParameterValue(value="new_value",type=ParameterType.PARAMETER_STRING) node.set_parameters([rclpy.parameter.Parameter(name=param.name, value=new_value)])

对于C++，可以使用rclcpp库来设置和获取其他节点的参数。以下是其中一个示例：

#include #include int main(int argc, char **argv) { // 创建节点 rclcpp::init(argc, argv); auto node = std::make_shared("my_node"); // 创建参数并设置值 auto param = std::make_shared("my_parameter", "my_value"); // 添加参数到节点中 node->declare_parameter(param->get_name(), param->get_value()); // 获取参数值 auto my_param = node->get_parameter("my_parameter"); RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "Parameter value: %s", my_param.value_to_string().c_str()); // 设置参数值 node->set_parameter(rclcpp::Parameter("my_parameter", "new_value")); // 关闭节点 rclcpp::shutdown(); return 0; }

需要注意的是，配置文件和启动文件也会影响节点的参数。可以使用yaml文件来设置节点的参数，然后通过启动文件加载该yaml文件以设置节点参数。

@weijiz 刚才突然试出来了，直接执行这个就会调用gazebo，但是遥控的时候小车总是漂移，比如按右键右转，模拟出来的小强就会突然猛左转一下再慢慢右转

roslaunch startup startup_sim.launch

@xiaoqiang 好使了，有可能之前系统分区有问题，重装一次后全都好使了

@mrtk 在 如何将自定义的额外功能和伽利略系统对接 中说：

判断的功能呢

如果自己调的话完全可以再检测到io数据之后再掉导航的API

而且不应该修改galileo_api的内容，应该自己创建一个包然后调API实现对应动作

@arillia PointCloud2的那个彩色是深度信息吧，不是原始的rgb信息。转换过程中rgb信息丢了就不能在没有色彩信息的情况下还原。

@mm

https://community.bwbot.org/topic/43/为ros-navigation功能包添加自定义的全局路径规划器-global-path-planner

@mm galileo_serial_server包有没有编译成功，galileo_serial_server包是不是代码分支不对，或者你的xqserial_server代码分支不对

https://git.bwbot.org/publish/galileo_serial_server #先试master分支，不行再试noetic分支