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。