如何为map_restore功能包中的mapp.yaml编写launch文件

时间: 2024-03-27 14:36:20 浏览: 17
为了编写能够使用 map_restore 功能包中的 mapp.yaml 的 launch 文件,你可以使用 `rosparam` 和 `rosrun` 命令来启动 `map_server` 节点和 `map_restore` 节点。 以下是一个示例的 launch 文件,可以作为参考: ```xml <launch> <!-- 加载地图 --> <param name="map_file" value="$(find map_restore)/maps/mymap.yaml"/> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)"/> <!-- 启动 map_restore 节点 --> <node name="map_restore_node" pkg="map_restore" type="map_restore_node" output="screen"> <param name="map_name" value="mymap"/> <param name="map_topic" value="/map"/> </node> </launch> ``` 在这个 launch 文件中,首先使用 `rosparam` 设置了 `map_file` 参数,该参数指定了地图文件的路径。接着使用 `rosrun` 命令启动了 `map_server` 节点,该节点加载了指定的地图文件。 然后,使用 `rosrun` 命令启动了 `map_restore_node` 节点,该节点启动了 map_restore 功能包,并设置了 `map_name` 和 `map_topic` 参数,这些参数将被用于恢复指定的地图。 请注意,以上示例仅供参考,具体的 launch 文件应该根据实际需要进行调整和修改。

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Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

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