根据您提供的信息，开机黑屏的问题可能出现在多个环节。以下是一些常见的原因和解决方法：

1. 检查硬件连接 电源连接：确保开发板的电源连接正常，电压符合要求。 显示器连接：检查显示器与开发板之间的连接是否牢固，尝试更换显示器或连接线。 2. 检查启动模式 确保Hikey 970开发板的开关设置正确。如果是Android系统，开关应设置为On Off On Off；如果是刷入Debian系统，开关应设置为进入fastboot模式的配置（如On Off On Off）。 如果不确定当前模式，可以尝试重新设置开关并重启。 3. 检查固件和系统镜像

固件问题：如果之前刷入的固件有问题，可能会导致无法正常启动。可以尝试重新刷入基础固件和系统镜像。

sudo ./recovery-flash.sh ttyUSBX

如果程序卡在wait for devices，请参考之前的说明：

卸载可能干扰的软件（如modemmanager）：sudo apt-get purge modemmanager 确保使用正确的固件文件。

系统镜像问题：如果系统镜像损坏或不匹配，也可能导致黑屏。可以重新下载官方提供的镜像文件，并按照教程重新刷入。

sudo fastboot flash boot boot.img sudo fastboot flash system system.img sudo fastboot flash userdata userdata.img sudo fastboot flash cache cache.img 4. 检查串口日志 使用串口工具（如minicom或screen）连接到开发板，查看启动时的日志输出，以确定具体的错误原因。sudo screen /dev/ttyUSBX 115200 或者：sudo minicom -b 115200 -o -D /dev/ttyUSBX 根据日志中的错误提示进行排查。 5. 恢复出厂设置 如果以上方法无效，可以尝试恢复出厂设置。这通常需要重新刷入原始的固件和系统镜像。 6. 检查指示灯状态 参考您提供的指示灯故障表，观察驱动器上的绿灯和红灯闪烁情况，判断是否有硬件故障。 如果红灯和绿灯交替闪烁，可能是硬件加速过流、减速过流等问题，具体可以根据闪烁次数计算故障码： 故障码 = 绿灯闪次数 * 5 + 红灯闪次数 根据故障码查找对应的故障原因并处理。 示例代码：重新刷入系统镜像

以下是重新刷入Android系统镜像的步骤：

# 进入解压后的镜像文件夹 cd /path/to/images # 刷入基础固件 sudo ./recovery-flash.sh ttyUSBX # 刷入系统镜像 sudo fastboot flash boot boot.img sudo fastboot flash system system.img sudo fastboot flash userdata userdata.img sudo fastboot flash cache cache.img # 重启开发板 sudo fastboot reboot

如果是Debian系统，可以参考以下命令：

# 刷入Debian系统 fastboot flash xloader sec_xloader.img fastboot flash ptable prm_ptable.img fastboot flash fastbootl l-loader.bin fastboot flash fip fip.bin fastboot flash boot boot2grub.uefi.img fastboot flash system rootfs.sparse.img 总结

如果以上方法仍无法解决问题，请提供更多的日志信息或具体的硬件状态（如指示灯闪烁情况），以便进一步分析。

@mangguopaonia 去厂家官网找一下

一、固件下载

根据你提供的信息，以下是小智AI聊天机器人ESP32-S3-N8R2主控的固件下载链接：

n8r2-v1.4.6_bread-compact-wifi.bin：适用于0.91寸OLED屏面包板新版接线v2-WiFi版本。 n8r2-v1.4.6_bread-compact-wifi-128x64.bin：适用于0.96寸OLED屏面包板新版接线v2-WiFi版本。 n8r2-v1.4.6_bread-compact-ml307.bin：适用于0.91寸OLED屏面包板新版接线v2-AT版本。 n8r2-v1.4.6_bread-compact-ml307-128x64.bin：适用于0.96寸OLED屏面包板新版接线v2-AT版本。

你可以从官方或指定的资源网站下载这些固件文件。

二、源码编译设置 2.1 替换成8M的partitions.csv表格

在ESP-IDF项目中，partitions.csv文件定义了Flash分区表。你需要将默认的分区表替换为支持8M Flash的分区表。通常，这个文件位于项目的partitions目录下。

# 进入项目目录 cd your_project_directory # 替换 partitions.csv 文件 cp path_to_8M_partitions/partitions.csv components/partition_table/

确保partitions.csv文件的内容如下所示（根据实际需求调整）：

# Name, Type, SubType, Offset, Size, Flags nvs, data, nvs, 0x9000, 0x6000, otadata, data, ota, 0xf000, 0x2000, app0, app, ota_0, 0x10000, 0x2E0000, app1, app, ota_1, 0x2F0000,0x2E0000, spiffs, data, spiffs, 0x5D0000,0x200000, 2.2 设置Flash大小为8M

在menuconfig中设置Flash大小为8M。你可以通过以下命令进入menuconfig界面：

idf.py menuconfig

然后导航到 Partition Table -> Partition Table Size 并选择 8MB。

2.3 设置PSRAM模式为quad mode

同样在menuconfig中设置PSRAM模式为quad mode：

导航到 Component config -> ESP32-S3 Specific -> SPI RAM config。 选择 Enable PSRAM。 设置 PSRAM SPI Mode 为 Quad. 2.4 保存并重新编译

完成上述配置后，保存配置并退出menuconfig。接下来重新编译项目：

idf.py build

编译完成后，你可以使用以下命令烧录固件：

idf.py -p /dev/ttyUSB0 flash monitor

请根据你的开发环境和硬件连接情况调整串口号（如/dev/ttyUSB0）。

总结

通过以上步骤，你可以成功下载并编译适用于ESP32-S3-N8R2主控的小智AI聊天机器人的固件。确保所有配置正确无误，以避免编译或烧录过程中出现问题。如果有任何疑问或遇到问题，请随时联系技术支持。

看起来你提供的是一个关于机器人参数化建模与仿真分析课程大纲的框架，但你似乎需要更详细的内容或者具体实现方法？还是说你想基于上述框架进行讨论？请给我一些更具体的指示以便我能更好地帮助你。

如果你是想了解每个模块下如何使用代码来实现对应的建模和仿真，我可以为你提供一些示例代码。例如：

模块一：机器人运动学建模与仿真 四自由度分拣机器人运动学仿真（MATLAB） clc; clear all; % Define DH parameters for a 4-DOF robot DH = [ 0 pi/2 0.150 sym('q1'); 0.300 0 0 sym('q2'); 0 pi/2 0.300 sym('q3'); 0.035 0 0.220 sym('q4') ]; % Using Robotics System Toolbox to create a serial link manipulator object robot = robotics.SerialLinkManipulator(DH, 'Name', 'FourDOFPickAndPlace'); % Plot the initial configuration of the robot figure; show(robot); title('Initial Configuration of 4-DOF Pick and Place Robot'); % Calculate forward kinematics for given joint angles jointAngles = [0, pi/4, -pi/4, pi/6]; T = fk(robot, jointAngles); disp('Transformation matrix:'); disp(T); % Animate the robot moving through a set of configurations qPath = linspace([0, 0, 0, 0], jointAngles, 50); animate(robot, qPath); 模块二：机器人动力学与刚度建模 平面两杆机械臂动力学仿真（MATLAB & Simscape）

首先在Simscape中创建机械臂模型，然后通过MATLAB脚本控制和分析其动力学特性。

% Load Simscape model of planar two-link arm open_system('planar_two_link_arm'); % Set up simulation parameters simTime = 10; % seconds initialJointAngles = [0, 0]; % radians targetJointAngles = [pi/4, pi/4]; % radians % Run simulation with varying joint torques as inputs for i = 1:100 set_param('planar_two_link_arm/Constant1', 'Value', num2str(i*0.1)); simOut = sim('planar_two_link_arm', 'StopTime', num2str(simTime)); % Extract results from workspace variables logged during simulation jointAngles{i} = simOut.logsout.get('JointAngles').Values.Data; end % Analyze results...

以上只是简单的例子，如果你有特定的需求或疑问，请告诉我！

@看结果吧 hosts文件设置错误，可以咨询gpt获取修改意见

你提到的现象确实存在，并且分析得非常透彻。下面我将详细解释这两种算法的工作原理及其导致精度差异的原因，同时给出一些优化建议。

1. LIO-SAM (Lidar-Inertial Odometry - Simultaneous Localization and Mapping) 工作原理： 融合传感器数据：LIO-SAM结合了激光雷达（LiDAR）和惯性测量单元（IMU）的数据，通过非线性优化来估计机器人的位姿。 Scan-to-Map匹配：它使用点云配准方法将当前扫描结果与全局地图进行对齐。具体来说，它会寻找最近的对应点或特征来进行匹配。 精度影响因素： 地图误差：正如你所指出的，地图中的点云分布可能不完全准确，特别是在重建平面结构时可能会出现厚度问题。 匹配随机性：由于点云数据的离散性和噪声，每次匹配的结果可能存在细微差异，导致定位波动。 IMU误差累积：虽然IMU提供了高频率的姿态信息，但长时间运行后仍会有一定的漂移。 2. NDT (Normal Distributions Transform) 工作原理： 概率密度函数表示：NDT将点云划分为多个局部区域，并用正态分布（Gaussian distributions）来近似这些区域内的点云密度。 最大似然估计：在定位过程中，NDT通过计算两个分布之间的相似度（如Bhattacharyya距离），找到使两者最相似的变换矩阵，从而确定机器人位置。 精度优势： 减少匹配不确定性：相比于直接寻找最近点，NDT基于统计模型的方法能够更好地处理点云中的噪声和不规则性，减少了因匹配误差带来的波动。 平滑性更好：NDT生成的概率密度场相对连续和平滑，这有助于提高定位的一致性和稳定性。 3. 优化建议

为了改善LIO-SAM的定位精度，可以考虑以下措施：

提高地图质量：

使用更精细的地图构建参数，例如增加分辨率、减少建图过程中的滤波强度等。 对已有地图进行后处理，去除冗余点云并修正明显的几何偏差。

改进匹配策略：

引入更多的约束条件，如平面约束、边缘约束等，以增强匹配准确性。 尝试不同的ICP变种算法，如GICP（Generalized ICP），它们通常具有更好的鲁棒性和收敛速度。

调整传感器配置：

校准LiDAR和IMU的时间同步和外参标定，确保两者之间的转换关系尽可能精确。 如果条件允许，添加其他辅助传感器（如视觉摄像头），利用多模态融合进一步提升定位精度。

软件层面优化：

调整LIO-SAM内部的关键参数，如keyframe_interval、imu_preintegration等，根据实际应用场景进行微调。 关注社区反馈和技术文档，及时更新至最新版本，享受开发者们不断改进后的性能增益。 # 示例代码：调整LIO-SAM部分关键参数 import rospy from dynamic_reconfigure.client import Client def tune_lio_sam(): client = Client('/lio_sam') # 设置关键帧间隔 client.update_configuration({'keyframe_interval': 0.5}) # 调整IMU预积分相关参数 client.update_configuration({ 'imu_preintegration_noise_acc_bias': 0.01, 'imu_preintegration_noise_gyr_bias': 0.01 }) print("LIO-SAM parameters tuned.") if __name__ == '__main__': rospy.init_node('tune_lio_sam_node') tune_lio_sam()

希望以上内容能帮助你理解两种算法的区别，并为解决实际问题提供参考。如果你还有其他疑问或者需要更多帮助，请随时告诉我！

https://gdal.org/en/stable/index.html

你遇到的问题确实是由于Intel RST（Rapid Storage Technology）与Linux系统的兼容性问题所引起的。在很多服务器和一些高端主板上，Intel RST提供了硬件级别的RAID功能，但这些功能往往依赖于特定的操作系统支持，在Linux下可能会遇到各种问题。

解决方案1：使用Windows进行RAID重建

正如你所述，一种解决方案是临时安装一个Windows系统来启动RAID重建过程。这是因为在Windows环境下，Intel提供了完整的驱动和支持工具，可以更方便地管理和修复RAID阵列。具体步骤如下：

准备一块额外的硬盘：用于安装临时的Windows操作系统。 安装Windows Server 2016：确保选择与主板兼容的版本，并安装对应的Intel RST驱动。 启动Intel RST管理工具：通过IAStorUI.exe来监控并启动RAID重建过程。 等待重建完成：一旦重建完成，理论上你可以移除Windows系统，重新尝试启动Ubuntu。 解决方案2：转换为Linux软件RAID

如果你不想依赖Windows，或者希望有一个更持久的解决方案，可以考虑将现有的RAID配置迁移到Linux的mdadm工具管理下的软件RAID。这需要一定的技术知识，并且要非常小心以避免数据丢失。以下是简化的步骤：

备份重要数据：在任何操作之前，请确保所有关键数据都已经安全备份。 安装mdadm：sudo apt-get update sudo apt-get install mdadm 停止Intel RST RAID：这一步可能需要通过BIOS/UEFI设置或使用Live CD/USB环境下的特殊工具来完成。 创建新的mdadm RAID：sudo mdadm --create /dev/md0 --level=10 --raid-devices=4 /dev/sd{a,b,c,d} 迁移文件系统：将原有RAID上的数据迁移到新的mdadm管理的RAID设备上。 更新引导加载程序：确保GRUB或其他引导加载程序能够正确识别新的RAID配置。 测试新配置：验证一切正常后，逐步移除旧的RAID组件。 解决方案3：使用兼容模式（如果适用）

某些较新的主板允许你在BIOS/UEFI中切换Intel RST的工作模式。如果你的主板支持此选项，可以尝试将其从“RAID Mode”切换到“AHCI Mode”，这样Linux就能更好地识别磁盘，并且可以在不需要额外驱动的情况下使用。

总结

对于你的具体情况，因为已经成功使用了Windows进行了RAID重建，那么最简单的方法就是继续沿用这个方法。不过，长期来看，考虑到稳定性和兼容性，建议评估是否可以转向Linux原生支持的RAID解决方案，如mdadm。这样不仅可以摆脱对专有软件的依赖，还能获得更好的性能和灵活性。

按照帖子的顺序执行文件后，发现小车报错，到后面找不到生成的对应日志，请问有什么解决办法65217cbc-519c-431c-aa53-62b5592adf19-image.png

根据你的描述，你已经通过实验计算出了二维码摄像头和里程计之间的时间戳差异，这是一个非常有效的做法。为了确保两个传感器的时间戳能够同步，可以将二维码摄像头的时间戳调整为与里程计的时间戳对齐。以下是一个简单的Python示例代码，展示了如何实现这一点：

import numpy as np # 实验数据 angle_diff_mean = -0.09949351795361913 # 角度差均值 angle_diff_std = 0.014604546858801595 # 角度差标准差 angular_velocity = 2.0 # 机器人旋转的角速度 (rad/s) # 计算时间戳差异 timestamp_diff = angle_diff_mean / angular_velocity # 单位：秒 print(f"时间戳差异: {timestamp_diff * 1000:.2f} ms") # 假设我们有一个二维码摄像头的时间戳列表和里程计的时间戳列表 qr_timestamps = [1629460000.0, 1629460000.1, 1629460000.2, 1629460000.3] odometry_timestamps = [1629460000.0, 1629460000.1, 1629460000.2, 1629460000.3] # 调整二维码摄像头的时间戳 adjusted_qr_timestamps = [t + timestamp_diff for t in qr_timestamps] # 打印调整后的时间戳 for original, adjusted in zip(qr_timestamps, adjusted_qr_timestamps): print(f"原始时间戳: {original:.6f}, 调整后时间戳: {adjusted:.6f}") # 假设我们有一个二维码数据和里程计数据的列表 qr_data = [ {"timestamp": 1629460000.0, "pose": {"x": 0.0, "y": 0.0, "theta": 0.0}}, {"timestamp": 1629460000.1, "pose": {"x": 0.1, "y": 0.0, "theta": 0.1}}, {"timestamp": 1629460000.2, "pose": {"x": 0.2, "y": 0.0, "theta": 0.2}}, {"timestamp": 1629460000.3, "pose": {"x": 0.3, "y": 0.0, "theta": 0.3}} ] odometry_data = [ {"timestamp": 1629460000.0, "pose": {"x": 0.0, "y": 0.0, "theta": 0.0}}, {"timestamp": 1629460000.1, "pose": {"x": 0.1, "y": 0.0, "theta": 0.1}}, {"timestamp": 1629460000.2, "pose": {"x": 0.2, "y": 0.0, "theta": 0.2}}, {"timestamp": 1629460000.3, "pose": {"x": 0.3, "y": 0.0, "theta": 0.3}} ] # 调整二维码数据的时间戳 for data in qr_data: data["timestamp"] += timestamp_diff # 打印调整后的二维码数据 for data in qr_data: print(f"调整后二维码数据: 时间戳: {data['timestamp']:.6f}, 位姿: {data['pose']}") # 对比调整后的二维码数据和里程计数据 for qr, odometry in zip(qr_data, odometry_data): print(f"二维码时间戳: {qr['timestamp']:.6f}, 里程计时间戳: {odometry['timestamp']:.6f}") 解释 计算时间戳差异：通过实验得到的角度差均值和机器人旋转的角速度，计算出时间戳差异。 调整二维码摄像头的时间戳：将二维码摄像头的时间戳加上计算出的时间戳差异，使其与里程计的时间戳对齐。 打印调整后的时间戳：输出调整前后的二维码摄像头时间戳，以便验证调整效果。 调整二维码数据的时间戳：将二维码数据中的时间戳进行调整。 对比调整后的数据：输出调整后的二维码数据和里程计数据的时间戳，验证两者是否对齐。

通过这种方法，你可以确保二维码摄像头和里程计的时间戳同步，从而提高系统的精度和可靠性。

@weijiz 还有一点，如果不进行运动校准，直接在odom坐标系下看scan数据，你会发现之前存在的运动校准误差消失了。这是因为rviz在odom下显示scan数据的时候不是按照整体显示的，它会计算每个点的时间戳去显示。相当于完成了运动校准。所以如果你的运动校准计算正确，那么你的计算数据在odom下就应该和rviz的原始数据重合。

感谢您的详细介绍，这确实是一场面向开发者的盛宴！ROSCon China 2024 大会不仅提供了丰富的技术分享，还有实际操作的工作坊、机器人互动环节以及与行业大咖面对面交流的机会。下面我总结一下您提到的一些关键点：

1. 大会特色 轻松愉悦的氛围：大会旨在为开发者提供一个轻松愉悦的环境，让参与者能够在愉快的氛围中学习和交流。 干货满满：演讲内容注重解决实际开发中的问题，同时保持有趣和生动的风格。 2. 演讲内容 产品介绍：如Seeed公司的ROS2 agent，介绍如何帮助开发者开发机器人功能。 产业化分享：邀请Autoware和Navigation团队分享自动驾驶与机器人导航技术栈及其社区运营经验。 AI与机器人结合：邀请机器学习专家分享AI与机器人的结合，探讨机器人的未来。 国产化机器人系统：邀请中科院软件所和地瓜机器人的专家分享自研的机器人操作系统及其突破和成绩。 3. 研讨会 免费提供：大会将免费提供研讨会交流的时间和场景。 实践性强：研讨会内容包括《如何实现一个完整的ROS 2应用程序：一个井字棋机器人玩家》和《如何有效实施数据飞轮机制，以增强机器人系统的学习能力》等。 新手友好：邀请行业专家做如何从零上手ROS2开发的研讨会内容，帮助新手快速上手。 4. 机器人互动 动态展示：大会现场将展示各种类型的机器人，包括水里游、地上跑、天上飞的机器人，让参与者能够亲身体验到ROS机器人的蓬勃发展。 5. 行业交流 与行业大佬面基：大会将邀请众多机器人行业的知名专家和前辈，如张新宇老师、古月老师、赵虚左老师等，提供与他们交流的机会。 Developer Night：与英伟达共同举办的Developer Night，提供更多的交流机会。 6. 如何参会 主题演讲报名：点击这里 研讨会报名：点击这里 快闪演说报名：点击这里 参会观众报名：点击这里 7. 其他亮点 多样化的参与单位：目前已有80所不同的单位和高校参与，为大家提供了广泛的交流平台。

如果您有任何进一步的问题或需要帮助，欢迎随时提问！希望您能在ROSCon China 2024大会上收获满满！

确实，有时候由于网络原因或者服务器问题，国内访问某些 GitHub 链接可能会遇到困难。你提到的 https://github.com.cnpmjs.org/ceres-solver/ceres-solver.git 是一个镜像站点，可能因为维护或其他原因暂时不可用。

解决方案 1. 直接从官方 GitHub 克隆

你可以尝试直接从官方 GitHub 仓库克隆 ceres-solver：

git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git 2. 使用国内镜像

如果你在中国大陆，可以尝试使用其他国内镜像站点，例如：

清华大学镜像：

git clone https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/git/ceres-solver/ceres-solver.git

中国科学技术大学镜像：

git clone https://mirrors.ustc.edu.cn/git/ceres-solver/ceres-solver.git 3. 使用代理

如果上述方法仍然无法访问，你可以考虑使用代理（如 SSH 代理、HTTP 代理等）来克隆仓库。例如，使用 git 的 HTTP 代理：

git config --global http.proxy http://your_proxy_server:port git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git git config --global --unset http.proxy 4. 下载压缩包

如果以上方法都不可行，你可以手动下载 ceres-solver 的压缩包，解压后放到合适的位置。你可以从 GitHub 仓库的 Releases 页面下载最新版本的压缩包：

访问 Ceres Solver Releases 页面。 下载最新版本的 .tar.gz 或 .zip 文件。 解压文件并放到你的工作目录中。 wget https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/archive/refs/tags/2.0.0.tar.gz tar -xzvf 2.0.0.tar.gz cd ceres-solver-2.0.0 安装 Cartographer

假设你已经成功克隆或下载了 ceres-solver，接下来可以继续安装 Cartographer。以下是安装步骤：

安装依赖：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y \ cmake \ git \ google-mock \ libatlas-base-dev \ libbz2-dev \ libcurl4-openssl-dev \ libeigen3-dev \ libgoogle-glog-dev \ libgtest-dev \ libprotobuf-dev \ protobuf-compiler \ python3-pip \ python3-numpy \ python3-wstool

安装 Ceres Solver：

cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git cd ceres-solver mkdir build cd build cmake .. make -j4 sudo make install

安装 Cartographer：

cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/cartographer-project/cartographer.git git clone https://github.com/cartographer-project/cartographer_ros.git cd cartographer_ros git submodule update --init --recursive sudo apt-get install -y python3-catkin-tools python3-rosdep rosdep update rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro=${ROS_DISTRO} -y cd ~/catkin_ws catkin build source devel/setup.bash

测试 Cartographer：

roslaunch cartographer_ros backpack_2d.launch

希望这些步骤能帮助你成功安装和测试 Cartographer。如果有任何问题，请随时告诉我！

@natsuki 在 rk3588在ros中使用ros_rknn_yolo包 中说：

ros_rknn_yolo文件夹内有没有正确创建venv子文件夹，检查venv内的python虚拟环境是否正确创建了。
同时可以手动按行执行一下rknn_yolo_node.sh这个bash文件中的指令内容，看是哪一行出了问题。

恢复时遇到以下问题，有人遇到过吗：
19d1953d-6644-4cdd-b289-a77785aaf531-image.png

根据你的描述，以下是如何在ROS环境中使用bw_rtsp_client包将RTSP视频流转成ROS图像话题数据流的详细步骤：

1. 环境准备

确保你的RK3588设备已安装ROS环境。对于ROS1版本，安装步骤可参照ros_rknn_yolo包内的README文件。

安装硬件解码库

在Ubuntu系统上，还需要安装以下硬件解码库：

librga mpp ffmpeg-rockchip rockchip_mirrors

这些仓库的README文件内有详细的安装步骤，请按照指示操作。

2. 克隆并编译软件包 克隆软件包

切换到ROS工作空间的src目录下，然后克隆所需的软件包：

cd ~/rk3588_ros_ws/src git clone https://git.bwbot.org/publish/ros_rknn_yolo.git git clone https://git.bwbot.org/publish/vision_msgs.git 编译软件包

回到工作空间根目录，进行编译：

# 先安装系统依赖 sudo apt install python3-virtualenv pip install opencv-python opencv-contrib-python # 开始编译 cd ~/rk3588_ros_ws/ catkin_make

编译完成后，需要运行ros_rknn_yolo包中的一个脚本来设置rknn2的运行环境：

roscd ros_rknn_yolo sudo ./fix_rknn2_runtime 3. 启动Launch文件 发布RTSP数据流

使用gst-rtsp-server发布一个测试用的数据流：

./test-launch "( videotestsrc ! video/x-raw,width=1920,height=1080,framerate=30/1 ! timeoverlay ! tee name=vsrc vsrc. ! queue ! videoconvert ! ximagesink vsrc. ! queue ! mpph264enc tune=zerolatency ! rtph264pay name=pay0 pt=96 )" 启动Launch文件

修改test.yaml文件中的rtsp_uri参数为你要订阅的RTSP流链接，然后执行以下命令启动：

roslaunch bw_rtsp_client test.launch 使用image_view查看转换发布的话题 rosrun image_view image_view 4. 其它使用方式和参数

请参阅bw_rtsp_client中的readme.md文件，了解如何使用Service接口控制转换过程的开启和关闭。

从您提供的日志来看，确实有可能是更新固件（firmware）导致了连接问题。具体来说，cfg getaddrinfo(): Name or service not known 表示系统无法解析激光雷达的主机名，这通常与网络配置有关。而 Licensing: STEER firmware build date: 2023/09/13 显示了固件的构建日期，这表明您的固件版本是最近更新过的。

以下是几个可能的原因和解决方法：

1. 检查网络配置

更新固件后，激光雷达的网络配置可能发生了变化。请确认以下几点：

IP 地址：确保激光雷达的 IP 地址没有改变。您可以通过激光雷达的管理界面或命令行工具查询当前的 IP 地址。 主机名：确保激光雷达的主机名没有改变。如果主机名改变了，请相应地更新 /etc/hosts 文件。 2. 更新 /etc/hosts 文件

确保 /etc/hosts 文件中包含正确的条目来解析激光雷达的主机名。您可以按照以下步骤操作：

打开终端。 使用文本编辑器编辑 /etc/hosts 文件：sudo nano /etc/hosts 添加或更新以下条目（替换 `` 为实际的 IP 地址）： os-122139001039.local os-122142001045.local os-122128000279.local 保存并退出编辑器。 3. 检查网络连接

确保您的计算机和激光雷达之间的网络连接正常。您可以尝试以下命令来检查网络连接：

ping os-122139001039.local ping os-122142001045.local ping os-122128000279.local

如果无法 ping 通，请检查网络配置或联系网络管理员。

4. 检查激光雷达的固件版本

确保激光雷达的固件版本与您的 ROS 节点兼容。您可以尝试以下步骤来获取激光雷达的固件版本：

登录激光雷达的管理界面（通常可以通过 Web 浏览器访问）。 查看固件版本信息。 确认固件版本与 ROS 节点的兼容性。 5. 检查日志文件

查看具体的日志文件（如 /home/uiuc/.ros/log/254ded82-6553-11ef-93bc-0242e34281bb/front_lidar-driver_node-4.log），可能会提供更多关于问题原因的信息。

6. 重新启动激光雷达

有时候，简单地重新启动激光雷达也可能解决问题。尝试关闭激光雷达电源，等待几分钟后再重新打开。

7. 回滚固件版本

如果以上方法都无法解决问题，您可以考虑回滚到之前的固件版本，看看问题是否解决。您可以联系激光雷达制造商获取旧版本的固件并进行回滚。

希望这些步骤能帮助您解决问题。如果有任何进一步的问题，请随时告诉我。

根据您提供的信息，您已经基于useful-transformers项目做了很多优化工作，使得Whisper模型能够在Rockchip RK3588平台上实现更快的实时语音识别。以下是根据您的描述整理的步骤和说明：

一、优化修改后的开源代码库 仓库地址: whisper 二、代码运行说明 1. 克隆源代码 git clone http://git.bwbot.org/publish/useful-transformers.git 2. 准备Python运行环境

在 RK3588 上使用的是 Ubuntu 22.04 Desktop，Python 版本是 3.10。为了避免破坏系统环境，使用 virtualenv 配置需要的 Python 运行环境。

sudo apt install python3-virtualenv cd useful-transformers virtualenv --system-site-packages -p /usr/bin/python3 venv source venv/bin/activate pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pybind11 3. 编译安装 useful-transformers 包 export pybind11_DIR=/home/xiaoqiang/npu/useful-transformers/venv/lib/python3.10/site-packages/pybind11/share/cmake/pybind11 ./venv/bin/pip install ./useful-transformers -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple 4. 运行Whisper

首先，确保已经安装了必要的依赖项，包括 torch, soundfile, numpy 等。

taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

这里的 -c 4-7 是指定了CPU核心，用于并行运行任务。这有助于提高模型推理的速度。

三、运行结果

运行上述命令后，transcribe_wav.py 脚本将读取指定的 .wav 文件，并使用指定的 Whiper 模型进行语音识别。模型大小和语言选项可以通过命令行参数指定。

例如，对于中文的 tiny 模型，可以这样运行：

taskset -c 4-7 ./venv/bin/python -m useful_transformers.transcribe_wav ./wav/chinese.wav tiny zh

对于自定义训练的模型，可以使用 torch_state_dict_to_npz.py 脚本来转换模型权重。

如果您希望进一步解释或提供运行结果示例，请告诉我。

@jin-0 你说的是movebase吧 订阅你发的话题看看有没有数据