Linux SDK サンプル

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概要

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システムと環境

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対応システムと依存関係のバージョン

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2.2 システム・アプリケーションのバージョンを確認する

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2.2.1 システムバージョンを確認する

uname -a

• メジャーバージョン: 5
• バージョン番号: 15 [奇数は開発版、偶数は安定版]
• リビジョン番号: 0 [変更回数]
• このバージョンのリビジョン: 97
• カーネルバージョン: #107~20.0.4.1。通常、システムバージョンはカーネルバージョンです。

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2.2.2 CMake バージョンを確認する

cmake --version

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2.2.3 GCC バージョンを確認する

gcc -v

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2.2.4 OpenCV バージョンを確認する

pkg-config --modversion opencv

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2.2.5 PCL バージョンを確認する

dpkg -l libpcl-dev

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2.2.6 ROS バージョンを確認する

rosversion -d

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2.3 基本開発環境を構築する

sudo apt update

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2.3.1 CMake をインストールする

sudo apt install cmake

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2.3.2 GCC をインストールする

sudo apt install build-essential

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2.4 任意の開発環境を構築する

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2.4.1 OpenCV をインストールする [カメラ画像を表示可能]

sudo apt-get install libopencv-dev

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2.4.2 PCL をインストールする [点群を表示可能]

sudo apt-get install libpcl-dev

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サンプルコードを準備する

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3.1 インストールスクリプトを実行する

1. Lanxin-MRDVS ファイルを展開し、Lanxin-MRDVS フォルダーに移動します。

2. 右クリックしてコンソールを開きます。
3. install.sh スクリプトを実行します。

4. /opt/ ディレクトリに移動し、インストールが成功したか確認します。

5. フォルダーが見つかれば、インストールは成功です。
6. インストールに失敗した場合は、opt ディレクトリに手動で追加してください。
7. set_socket_buffer_size.sh スクリプトを実行します。

8. 以上でインストールスクリプトの実行は完了です。

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3.2 サンプルコードの概要

• C フォルダーには C および C++ 関連のコードが含まれます。
• Java フォルダーには、SDK を間接的に呼び出す HTTP サーバーが含まれます。
• Ros フォルダーには ROS のサンプルが含まれます。
• Ros2 フォルダーには ROS 2 のサンプルが含まれます。

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3.2.1 C および C++ サンプルコード

• application_obstacle: カメラストリームを取得し、障害物回避アルゴリズムを有効にして結果を出力します。
• application_pallet: カメラストリームを取得し、パレットアルゴリズムを有効にして結果を出力します。
• arm_local_camera: カメラ上の SDK [ARM] を呼び出し、ストリームデータを取得します。
• frame_callback: コールバック方式でカメラストリームデータを取得します。
• multi_cameras: 複数のカメラを開き、ストリームデータを取得します。
• single_camera: 1 台のカメラを開き、ストリームデータを取得します。
• single_camera2: 構造体を介してフレームデータを取得します。

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3.2.2 Java サンプルコード

• Config: サーバー関連の設定を格納します。
• Middleware: サーバー本体です。
• LxCamera.postman_collection.json: Postman 設定ファイルです。
• README: Java 仮想サーバーの使用チュートリアルです。

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3.2.3 ROS サンプルコード

• lx_camera_node_ws: 標準 ROS ドライバーを含むフォルダーです。
• README.EN: ノードのコンパイル方法と新しいノードの作成方法を英語で説明します。

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3.2.4 ROS 2 サンプルコード

• lx_camera_node_ws: 標準 ROS 2 ドライバーを含むフォルダーです。
• README.EN: ノードのコンパイル方法と新しいノードの作成方法を英語で説明します。

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3.2.5 ros-v1pro サンプルコード

• src: 標準 ROS ドライバーを含むフォルダーです。
• README: このノードの使用方法を説明します。
• README.pdf: このノードの使用方法を説明します。

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サンプルをコンパイルして実行する

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4.1 C および C++ サンプルコードのコンパイルと実行

mkdir build
cd build
cmake ..
make

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4.2 Javaサンプルの実行手順

• config フォルダーで Configs.json の http_sever_host と http_sever_port を変更します。
• middleware フォルダーで start.sh を実行し、転送サーバーを起動します。

• Postmanで LxCamera.postman_collection.json を開き、サンプルのポートへデータを送信します。

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4.3 ROSサンプルコードのビルドと実行

roscore

catkin_make

source devel/setup.bash
roslaunch lx_camera_ros lx_camera_ros.launch
roslaunch lx_camera_ros obstacleV2.launch
roslaunch lx_camera_ros obstacle.launch
roslaunch lx_camera_ros pallet.launch

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4.4 ROS2サンプルコードのビルドと実行

sudo apt install python3-colcon-common-extensions

sudo apt-get install ros-foxy-pcl*

colcon build

source install/setup.bash
ros2 launch lx_camera_ros lx_camera_ros_launch.py
ros2 launch lx_camera_ros obstacleV2.launch.py
ros2 launch lx_camera_ros obstacle.launch.py
ros2 launch lx_camera_ros pallet.launch.py

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4.5 ros-v1proサンプルコードのビルドと実行

catkin_make

source devel/setup.bash

• roslaunch lx_camera_ros localization.launch
• roslaunch lx_camera_ros mapping.launch
• roslaunch lx_camera_ros sensor_sim.launch

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サンプルコードリファレンス

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5.1 C and C++

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5.1.1 CMakeLists

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5.1.2 application_obstacle と application_pallet

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5.1.3 arm_local_camera

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5.1.4 frame_callback

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5.1.5 multi_cameras

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5.1.6 single_camera

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5.1.7 single_camera2

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5.2 java

1. DcGetApiVersion：SDKのバージョン番号を取得します。入力パラメータはありません。

2. DcSetInfoOutput：SDKログの出力先を設定します。パラメータは次のとおりです。

• log_path：ログの出力先パスです。
• print_level：ログ出力レベルです。
• enable_screen_print：コンソールへログを出力するかを指定します。

3. DcLog：SDKログへ出力します。入力内容はSDKログに記録されます。
4. DcGetDeviceList：デバイス一覧を取得します。入力パラメータはなく、結果はJSONで返されます。
5. DcOpenDevice：デバイスを開きます。次の値を入力します。

• open_mode：カメラを開くモードです。
• param：カメラを開くためのパラメータです。

6. DcStartStream：指定したカメラのストリーミングを開始します。入力パラメータは次のとおりです。

• handle：DcOpenDevice で返されるカメラハンドルです。

7. DcSetCmd：カメラにコマンドを送信します。

• handle：設定対象のカメラハンドルです。
• cmd：コマンド番号です。

8. DcGetPtrValue：画像やパラメータなどのポインター型データを取得します。

• handle：設定対象のカメラハンドルです。
• cmd：コマンド番号です。

9. DcSetIntValue：カメラの int 型パラメータを設定します。

• handle：設定対象のカメラハンドルです。
• cmd：コマンド番号です。
• value：設定する値です。

10. DcGetIntValue：デバイスの int 型パラメータを取得します。

• handle：設定対象のカメラハンドルです。
• cmd：コマンド番号です。

11. その他の説明は次の表を参照してください。

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5.3 ROS1 & ROS2

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5.3.1 ROS1 launchファイルの説明

5.3.1.1 すべてのlaunchファイル

1. src/launch フォルダーには次のファイルがあります。

• localization.launch：視覚位置決めノードの実行ファイルです。
• lx_camera_ros.launch：通常ノードの実行ファイルです。
• mapping.launch：視覚位置決めマッピングの実行ファイルです。
• obstacle.launch：障害物回避アルゴリズムの実行ファイルです。
• obstacleV2.launch：障害物回避アルゴリズムV2の実行ファイルです。
• pallet.launch：パレットアルゴリズムの実行ファイルです。
• sensor_sim.launch：位置決めデータをシミュレーションする実行ファイルです。

2. launchファイルを切り替えることで、ノードの異なる機能を実行できます。**localization、mapping、sensorを除き、すべてのノードでパラメータ項目は同じですが、設定値は異なります。**詳細は後続の節で説明します。localization、mapping、sensorの3つのlaunchファイルのパラメータについては、ros-v1proノードの説明を参照してください。

5.3.1.2 カメラIP、ストリーム、動作モード、点群単位などの設定

• ip：接続するカメラIPです。0 の場合は最初に検出したカメラへ接続します。
• log_path：SDKログの保存先です。絶対パスを指定します。
• is_xyz：点群データを送信するか指定します。
• is_depth：深度データを送信するか指定します。
• is_amp：強度マップを送信するか指定します。
• is_rgb：RGB画像を送信するか指定します。
• lx_work_mode：動作モードです。
• lx_application：アルゴリズムを有効にするか指定します。0：無効、1：障害物回避、2：パレット、3：位置決め、4：障害物回避V2。
• lx_tof_unit：点群の単位です。1 はメートル、0 はミリメートルです。RVizで表示する場合は 1 に設定してください。

5.3.1.3 カメラ姿勢の設定

• X：点群中心に対するカメラのX方向並進量です。
• Y：点群中心に対するカメラのY方向並進量です。
• Z：点群中心に対するカメラのZ方向並進量です。
• Yaw：点群のZ軸回りの回転角です。
• Roll：点群のX軸回りの回転角です。
• Pitch：点群のY軸回りの回転角です。

5.3.1.4 launch設定を使用するか

• raw_param：0 はカメラ内の構成、1 はlaunchファイル内の構成を使用します。

5.3.1.5 2Dパラメータ設定

• lx_2d_binning：0：1x1，1：2x2，2：4x4
• lx_2d_undistort：2D歪み補正です。0：無効、1：有効。
• lx_2d_undistort_scale：2D歪み補正係数です。
• lx_2d_auto_exposure：2D自動露出です。0：無効、1：有効。
• lx_2d_auto_exposure_value：2D自動露出の目標強度です。
• lx_2d_exposure：2D露出値です。
• lx_2d_gain：2Dゲインです。

5.3.1.6 3Dパラメータ設定

• lx_rgb_to_tof：RGBアライメントです。
• lx_3d_binning：0：1x1，1：2x2，2：4x4
• lx_mulit_mode：マルチマシンモードです。複数機器間の干渉を抑制します。0：無効、1：有効。
• lx_3d_undistort：3D歪み補正です。0：無効、1：有効。
• lx_3d_undistort_scale：3D歪み補正係数です。
• lx_hdr：HDRです。0：無効、1：有効。
• lx_3d_auto_exposure：3D自動露出です。0：無効、1：有効。
• lx_3d_auto_exposure_value：3D自動露出の目標強度です。
• lx_3d_first_exposure：3D高点露出です。
• lx_3d_second_exposure：3D低点露出です。
• lx_3d_gain：3Dゲインです。

5.3.1.7 深度の最小値と最大値

• lx_min_depth：最小深度です。
• lx_max_depth：最大深度です。

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5.3.2 ROS2 launchファイルの説明

5.3.2.1 すべてのlaunchファイル

• localization.launch.py：視覚位置決めノードの実行ファイルです。
• lx_camera_ros.launch.py：通常ノードの実行ファイルです。
• mapping.launch.py：視覚位置決めマッピングの実行ファイルです。
• obstacle.launch.py：障害物回避アルゴリズムの実行ファイルです。
• obstacleV2.launch.py：障害物回避アルゴリズムV2の実行ファイルです。
• pallet.launch.py：パレットアルゴリズムの実行ファイルです。
• sensor_sim.launch.py：位置決めデータをシミュレーションする実行ファイルです。

5.3.2.2 カメラIP、ストリーム、動作モード、点群単位などの設定

• ip：接続するカメラIPです。0 の場合は最初に検出したカメラへ接続します。
• log_path：SDKログの保存先です。絶対パスを指定します。
• is_xyz：点群データを送信するか指定します。
• is_depth：深度データを送信するか指定します。
• is_amp：強度マップを送信するか指定します。
• is_rgb：RGB画像を送信するか指定します。
• lx_work_mode：動作モードです。
• lx_application：アルゴリズムを有効にするか指定します。0：無効、1：障害物回避、2：パレット、3：位置決め、4：障害物回避V2。
• lx_tof_unit：点群の単位です。1 はメートル、0 はミリメートルです。RVizで表示する場合は 1 に設定してください。

5.3.2.3 カメラ姿勢の設定

• X：点群中心に対するカメラのX方向並進量です。
• Y：点群中心に対するカメラのY方向並進量です。
• Z：点群中心に対するカメラのZ方向並進量です。
• Yaw：点群のZ軸回りの回転角です。
• Roll：点群のX軸回りの回転角です。
• Pitch：点群のY軸回りの回転角です。

5.3.2.4 launch設定を使用するか

• raw_param：0 はカメラ内の構成、1 はlaunchファイル内の構成を使用します。

5.3.2.5 2Dパラメータ設定

• lx_2d_binning：0：1x1，1：2x2，2：4x4
• lx_2d_undistort：2D歪み補正です。0：無効、1：有効。
• lx_2d_undistort_scale：2D歪み補正係数です。
• lx_2d_auto_exposure：2D自動露出です。0：無効、1：有効。
• lx_2d_auto_exposure_value：2D自動露出の目標強度です。
• lx_2d_exposure：2D露出値です。
• lx_2d_gain：2Dゲインです。

5.3.2.6 3Dパラメータ設定

• lx_rgb_to_tof：RGBアライメントです。
• lx_3d_binning：0：1x1，1：2x2，2：4x4
• lx_mulit_mode：マルチマシンモードです。複数機器間の干渉を抑制します。0：無効、1：有効。
• lx_3d_undistort：3D歪み補正です。0：無効、1：有効。
• lx_3d_undistort_scale：3D歪み補正係数です。
• lx_hdr：HDRです。0：無効、1：有効。
• lx_3d_auto_exposure：3D自動露出です。0：無効、1：有効。
• lx_3d_auto_exposure_value：3D自動露出の目標強度です。
• lx_3d_first_exposure：3D高点露出です。
• lx_3d_second_exposure：3D低点露出です。
• lx_3d_gain：3Dゲインです。

5.3.2.7 深度の最小値と最大値

• lx_min_depth：最小深度です。
• lx_max_depth：最大深度です。

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5.3.3 独自トピックの説明

5.3.3.1 FrameRate.msg

• header：現在のデータのフレーム情報とタイムスタンプです。
• depth：深度マップ有効時の深度マップフレームレートです。
• amp：強度マップ有効時の強度マップフレームレートです。
• rgb：RGB有効時のRGBフレームレートです。
• temperature：カメラ温度です。

5.3.3.2 Obstacle.msg

• header：現在のデータのフレーム情報とタイムスタンプです。
• status：障害物回避から返される状態情報です。

• io_output：IOインターフェースから出力される障害物回避情報です。

• box_number：障害物の数です。
• box：障害物情報です。可変長配列で、長さは box_number で決まります。

5.3.3.3 Obstacle_box.msg

• center：点群内の障害物の重心です。
• rotation：障害物点群の回転行列です。
• translation：障害物点群の並進ベクトルです。
• width：障害物ボックスの幅です。
• height：障害物ボックスの高さです。
• depth：障害物ボックスの奥行きです。

5.3.3.4 Result.msg

• ret：SDK実行時の戻り値です。
• msg：SDK実行時の戻り値の説明です。

5.3.3.5 Pallet.msg

• header：現在のデータのフレーム情報とタイムスタンプです。
• status：パレット認識から返される状態情報です。

• x：パレットとカメラ光学中心のX方向距離です。
• y：パレットとカメラ光学中心のY方向距離です。
• yaw：パレット中心とカメラ光学中心の角度です。

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5.3.4 独自サービスの説明

5.3.4.1 LxBool.srv

• cmd：取得または設定するパラメータ番号です。
• val：設定時に指定する値です。
• is_set：パラメータを設定するかを指定します。true の場合は val をカメラに設定し、false の場合はパラメータ値をカメラから読み出して表示します。
• val：取得または設定後に返されるカメラの現在のパラメータ値です。
• result：SDKインターフェース呼び出しで返る値と情報です。

5.3.4.2 LxCmd.srv

• cmd：取得または設定するパラメータ番号です。0 の場合はすべてのパラメータ番号を返します。
• result：SDKインターフェース呼び出しで返る値と情報です。cmd により複数の値が返る場合があります。

5.3.4.3 LxFloat.srv

• cmd：取得または設定するパラメータ番号です。
• val：設定時に指定する値です。
• is_set：パラメータを設定するかを指定します。true の場合は val をカメラに設定し、false の場合はパラメータ値をカメラから読み出して表示します。
• max_value：このパラメータに設定可能な最大値です。
• min_value：このパラメータに設定可能な最小値です。
• cur_value：カメラ内の現在のパラメータ値です。
• available：このパラメータが設定に対応するかを示します。
• result：SDKインターフェース呼び出しで返る値と情報です。

5.3.4.4 LxInt.srv

• cmd：取得または設定するパラメータ番号です。
• val：設定時に指定する値です。
• is_set：パラメータを設定するかを指定します。true の場合は val をカメラに設定し、false の場合はパラメータ値をカメラから読み出して表示します。
• max_value：このパラメータに設定可能な最大値です。
• min_value：このパラメータに設定可能な最小値です。
• cur_value：カメラ内の現在のパラメータ値です。
• available：このパラメータが設定に対応するかを示します。
• result：SDKインターフェース呼び出しで返る値と情報です。

5.3.4.5 LxString.srv

• cmd：取得または設定するパラメータ番号です。
• val：設定時に指定する値です。
• is_set：パラメータを設定するかを指定します。true の場合は val をカメラに設定し、false の場合はパラメータ値をカメラから読み出して表示します。
• val：取得または設定後に返されるカメラの現在のパラメータ値です。
• result：SDKインターフェース呼び出しで返る値と情報です。

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5.3.5 トピック購読方式の説明

5.3.5.1 フレームレート、パレット、障害物回避アルゴリズム出力を購読する

5.3.5.2 画像データを購読する（ROS1）

5.3.5.3 画像データを購読する（ROS2）

5.3.5.4 点群データを購読する

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5.3.6 サービス通信方式

5.3.6.1 すべてのパラメータ番号を取得する（Lx_Cmd）

5.3.6.2 Intパラメータを取得する (Lx_Int)

5.3.6.3 Intパラメータを設定する (Lx_Int)

5.3.6.4 Floatパラメータを取得する (Lx_Float)

5.3.6.5 Floatパラメータを設定する (Lx_Float)

5.3.6.6 Boolパラメータを取得する (Lx_Bool)

5.3.6.7 Boolパラメータを設定する (Lx_Bool)

5.3.6.8 Stringパラメータを取得する (Lx_String)

5.3.6.9 Stringパラメータを設定する (Lx_String)

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ROSの推奨ハードウェアとリソース使用量

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6.1 推奨ハードウェア構成

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6.2 CPUの詳細

• 単一ストリーム：RGB、深度、強度のいずれか1つを有効にした状態です。
• デュアルストリーム：RGB、深度、強度のいずれか2つを有効にした状態です。
• 3ストリーム：RGB、深度、強度の3つをすべて有効にした状態です。
• 4ストリーム：RGB、深度、強度、点群をすべて有効にした状態です。

• パレットアルゴリズムには深度ストリームが必要です。
• 障害物回避アルゴリズムには深度ストリームが必要です。
• 位置決めアルゴリズムにはRGBストリームが必要です。

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6.3 メモリの詳細

• 単一ストリーム：RGB、深度、強度のいずれか1つを有効にした状態です。
• デュアルストリーム：RGB、深度、強度のいずれか2つを有効にした状態です。
• 3ストリーム：RGB、深度、強度の3つをすべて有効にした状態です。
• 4ストリーム：RGB、深度、強度、点群をすべて有効にした状態です。

• パレットアルゴリズムには深度ストリームが必要です。
• 障害物回避アルゴリズムには深度ストリームが必要です。
• 位置決めアルゴリズムにはRGBストリームが必要です。

3. 表の水色の行は点群を有効にした構成、無色の行は点群を無効にした構成です。以下の測定では既定でアルゴリズムを下位機へ移行しています。S2シリーズでは一部のアルゴリズムが上位機で実行されるため、測定値が小さくなる場合があります。

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付録

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1. 指定バージョンの CMake をインストールする

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2. 指定バージョンの OpenCV をインストールする

1. OpenCV Releasesから必要なバージョンをダウンロードします。

2. 環境を準備します。次のコマンドを順に実行します。

3. opencv ディレクトリを作成し、ダウンロードしたソースコードをそのディレクトリに展開します。
4. 次のコマンドを順に実行します。
5.   cd opencv
6.   mkdir build && cd build
7.   sudocmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release-D
8.   CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..
9.   sudo make -j4
10. sudo make install を実行し、インストールが完了するまで待ちます。

​

3. 指定バージョンの PCL をインストールする

1. インストール可能な PCL のバージョンを確認します。

2. 指定した PCL バージョンをインストールします。1.10.0 は必要なバージョン番号に置き換えてください。

​

4. ROS をインストールする

1. ソフトウェアソースを追加し、キーを設定します。

2. キーを追加します。

3. ソースを更新します。

4. ROS の完全版をインストールします。

5. 環境変数を設定します。

6. ROS 関連ツールをインストールします。

7. ROS1 のインストール後、付属のサンプルを実行して正しくインストールされたか確認します。

1. ソフトウェアソースを設定します。

2. 公開鍵を設定します。

3. パッケージリストを更新します。

4. Ubuntu 18.04 向けの ROS1 をインストールします。

5. 環境変数を設定します。

6. ROS 関連ツールをインストールします。

7. ROS1 のインストール後、付属のサンプルを実行して正しくインストールされたか確認します。

1. 公開鍵を設定します。

2. サーバーに接続できない、またはタイムアウトする場合は、先にパッケージリストを更新します。

3. 公開鍵を設定した後、パッケージリストを再度更新して ROS をインストールします。

4. 環境変数を設定します。

5. ROS ツールをインストールします。

6. ROS1 のインストール後、付属のサンプルを実行して正しくインストールされたか確認します。

​

5. ROS でテストパッケージを作成する

1. ws ディレクトリを作成し、その中に src ディレクトリを作成します。src に移動して次を実行します。

2. example という新しいパッケージが作成されます。このパッケージは std\_msgs、rospy、roscpp に依存します。
3. catkin\_make でパッケージをコンパイルします。この時点では空のパッケージであり、実行可能プログラムは含まれません。
4. 次に、Hello world を出力するパッケージを作成します。
5. 作成したパッケージの src ディレクトリに移動し、main.cpp を作成します。パスに注意してください。

6. main.cpp に次のコードを入力します。

7. パッケージ直下の CMakeLists.txt を編集し、末尾に add\_executable(example src/main.cpp) を追加します。

8. ws ディレクトリに戻り、catkin\_make を実行してコンパイルします。

9. この表示が出れば、コンパイルは成功です。
10. 次に環境を設定します。

11. 次のコマンドでプログラムを実行し、出力を確認します。

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6. ROS2 をインストールする

1. キーを追加します。

2. 必要なツールをインストールします。

3. この手順でエラーが発生する場合は、ネットワーク接続を確認して URL をブラウザーで開き、内容を ros.asc という新規ファイルに保存します。保存後の状態は次のとおりです。
4. 次に sudo apt-key add ros.asc を実行します。
5. 続けて次を実行します。

6. ROS2 をインストールします。

7. 環境変数を設定します。

8. 関連パッケージをインストールします。

9. サンプルプログラムを試します。ターミナルで次を実行します。

10. 別のターミナルで次を実行します。

11. 次のターミナル出力が表示されれば、インストールは成功です。

1. ソフトウェアソースを追加します。

2. この手順で次のエラーが発生した場合:
3. ネットワーク接続を確認して URL をブラウザーで開き、内容を ros.asc という新規ファイルに保存します。保存後の状態は次のとおりです。
4. 次に sudo apt-key add ros.asc を実行します。
5. 続けて次を実行します。

6. 完了後、ROS2 をダウンロードします。赤字部分は対象バージョンに置き換えてください（上表を参照）。

7. インストール完了後、Python ライブラリをインストールします。sudo apt install -y libpython3-dev python3-pip pip3 install -U argcomplete を実行します。

8. サンプルプログラムを試します。ターミナルで次を実行します。

9. 別のターミナルで次を実行します。

10. 次のターミナル出力が表示されれば、インストールは成功です。

1. ソフトウェアソースを追加します。

2. raw.githubusercontent.com のポート 443 への接続に失敗するエラーが発生した場合:

3. 次のエントリを追加します。

4. 追加後のファイルは次のとおりです。

5. 続けて次を実行します。

6. 完了後、ROS2 をダウンロードします。

7. インストール完了後、Python ライブラリをインストールします。sudo apt install -y libpython3-dev python3-pip pip3 install -U argcomplete を実行します。
8. 続けて環境変数を設定します。

9. サンプルプログラムを試します。ターミナルで次を実行します。

10. 別のターミナルで次を実行します。

11. 次のターミナル出力が表示されれば、インストールは成功です。

1. ソフトウェアソースを追加します。

2. raw.githubusercontent.com のポート 443 への接続に失敗するエラーが発生した場合:

3. 完了後、sudo apt update を実行して ROS2 をダウンロードします。

4. インストール完了後、Python ライブラリをインストールします。sudo apt install -y libpython3-dev python3-pip pip3 install -U argcomplete を実行します。
5. 続けて環境変数を設定します。

6. サンプルプログラムを試します。ターミナルで次を実行します。

7. 別のターミナルで次を実行します。

8. 次のターミナル出力が表示されれば、インストールは成功です。

​

7. ROS2 でテストパッケージを作成する

1. 次のコマンドを実行します。

2. example\_p という新しいパッケージと example\_n というノードが作成されます。実行すると hello world example\_p package が出力されます。