环境准备

为了便于日后复现，相关环境已经打包到docker中。

拉取docker镜像

docker pull 1224425503/ros2_foxy_full:latest

新建容器

docker run -dit --rm --privileged=true --network host -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all --env="DISPLAY" --env="QT_X11_NO_MITSHM=1" --volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" --volume="/dev:/dev" -v /dev:/dev -v /home/yp/ros2:/ros2 --name ros2_foxy_full 1224425503/ros2_foxy_full:latest  /bin/bash

至此，我们就完成了环境的准备。

Python创建工作空间、功能包及节点方法

节点存在功能包中，功能包存在工作空间中，因此创造节点需创造工作空间与功能包：

工作空间创造(实际为文件夹)：

mkdir -p town_ws/src
cd town_ws/src

功能包创建(在路径src下运行):

ros2 pkg create yolo_python --build-type ament_python --dependencies rclpy 

village_li ：功能包的名字，可以任意名称修改

–build-type : 选择版本创建，共有三个，分别为 ament_python ament_cmake cmake ，默认为ament_cmake

–dependencies :依赖库 ，如rclpy ros2的python客户端接口

python节点创建

直接在功能包下给.py文件，如下红框

main.py节点代码编译：

import rclpy
from rclpy.node import Nodedef main(args=None):    rclpy.init(args=args)    yolo_node = Node("yolo")    yolo_node.get_logger().info("print info")    rclpy.spin(yolo_node)    rclpy.shutdown()

节点完后需要配置，指定找到节点，节点名为:main_node，配置如下:

编译使用

说明:工作包源码为src，使用colcon build 命令可生成build install log文件夹

python 代码编译：若src中有py代码，使用colcon build仅将src中.py代码拷贝install中，若修改src中.py代码需使install执行有效，（实时修改）使用:

colcon build --symlink-install

然后执行(告诉系统路径):

source install/setup.bash

运行:

ros2 run yolo_python yolo_node