ros使用MQTTClient库cmake怎么配置

在ROS中使用MQTTClient库，需要在CMakeLists.txt文件中添加以下内容：

find_package(PahoMqttCpp REQUIRED)

catkin_package(
    # ...
    LIBRARIES ${PROJECT_NAME}
    CATKIN_DEPENDS roscpp
)

add_executable(${PROJECT_NAME} src/main.cpp)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} PahoMqttCpp::paho-mqttpp3)

以上代码会使用find_package命令查找PahoMqttCpp库，并将其链接到您的ROS节点程序中。其中，LIBRARIES ${PROJECT_NAME}指定了库名称，这里使用的是ROS节点程序的名称。CATKIN_DEPENDS roscpp指定了ROS节点程序依赖的其他ROS软件包。

需要注意的是，在执行catkin_make时，需要将PahoMqttCpp库的头文件和库文件放在ROS软件包的include和lib目录中，或者将它们放在系统的include和lib目录中。

相关问题

ros中使用mqtt::client 类需要怎么配置cmak

要在ROS中使用mqtt::client类，需要在CMakeList.txt中添加以下行：

1. 添加依赖项：

find_package(PahoMqttCpp REQUIRED)

2. 将mqtt::client库添加到目标链接列表中：

target_link_libraries(${PROJECT_NAME}
  ${catkin_LIBRARIES}
  PahoMqttCpp::paho-mqttpp3
)

3. 添加包含目录：

include_directories(
  ${catkin_INCLUDE_DIRS}
  ${PahoMqttCpp_INCLUDE_DIRS}
)

这样就完成了mqtt::client类的配置。

ros2 使用cuda 的cmakelist

以下是一个基本的 ROS2 的 CMakeList.txt，可以使用 CUDA 编译 ROS2 节点。

cmake_minimum_required(VERSION 3.5)

project(my_project)

# 设置编译器
set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)

# 寻找 ROS2 包
find_package(ament_cmake REQUIRED)
find_package(rclcpp REQUIRED)
find_package(std_msgs REQUIRED)

# 寻找 CUDA
find_package(CUDA REQUIRED)

# 添加可执行文件
add_executable(my_node src/my_node.cpp)

# 添加 CUDA 源文件
set(CUDA_NVCC_FLAGS "-arch=sm_50" # 根据自己的 GPU 型号设置
                     "-O3"
                     "-std=c++14"
                     "--expt-relaxed-constexpr")

cuda_compile(cuda_objs src/my_cuda.cu)

# 添加链接库
target_link_libraries(my_node ${CUDA_LIBRARIES})
target_link_libraries(my_node ${CUDA_CUBLAS_LIBRARIES})
target_link_libraries(my_node ${CUDA_curand_LIBRARY})
target_link_libraries(my_node ${rclcpp_LIBRARIES})
target_link_libraries(my_node ${std_msgs_LIBRARIES})

# 安装
install(TARGETS my_node
        DESTINATION lib/${PROJECT_NAME})

ament_package()

上述代码中，我们首先使用 `find_package` 寻找 ROS2 中的包和 CUDA。然后，我们添加了一个名为 `my_node` 的可执行文件，并将其链接到 ROS2 和 CUDA 库。最后，我们使用 `install` 命令将节点安装到 ROS2 包中。

如果需要使用其他 CUDA 库，可以在 `target_link_libraries` 中添加相应的库。另外，需要根据自己的 GPU 型号设置 `CUDA_NVCC_FLAGS` 中的 `-arch` 参数。