当前位置: 首页 > news >正文

关于.bashrc和setup.bash的理解

在创建了ROS的workspace后,需要将workspace中的setup.bash文件写入~/.bashrc 文件中,让其启动:

source /opt/ros/melodic/setup.bash

这句话的目的就是在开新的terminal的时候,运行这个setup.bash,而这个setup.bash的作用是让一些ROS* 开头的命令可以使用

在工作空间的devel文件夹中存在几个setup.*sh形式的环境变量设置脚本。使用source命令运行这些脚本文件,则工作空间的环境变量设置可以生效(如可以找到该工作空间内的项目)。

source devel/setup.bash

也就是说要运行自己的一个代码,就要source下这个:source devel/setup.bash

当然也可以把他加入到.bashrc中,这样就不用每次都source自己的程序了(对应下面第二行)

 

 上面两个图就是对应关系

.bashrc

是home目录下的一个shell文件,用于储存用户的个性化设置。

.bashrc在每次打开新的终端时都会被读取,所以我们在运行ROS的某些代码的时候,

可以使用export设置环境变量

export <环境变量名>=<值>

上面的命令会覆盖掉环境变量原有值,如果想给同一个环境变量赋予多个值,需要借助以下语法

export THEPATH=$THEPATH:</path>
eg:export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/gzy/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS

你对 .bashrc 所做的任何修改将在下一次启动终端时生效。如果你想立刻生效的话,运行下面的命令:

source ~/.bashrc

如果用户删除了.bashrc,可以从如下路径拷贝一份原始的.bashrc文件到用户home目录下

cp /etc/skel/.bashrc ~/

setup.bash

创建了ROS 的workspace之后,需要将workspace中的setup.bash文件写入~/.bashrc 文件中,让

其启动,就像这个样子:

source /opt/ros/kinetic/setup.bash

这句的目的就是在开新的terminal的时候,运行这个setup.bash,而这个setup.bash的作用是让一些ROS* 开头的命令可以使用。同时还能够创建一些ROS开头的环境变量,比如:

ROS_PACKAGE_PATH  

我们可以在终端输入echo $ROS_PACKAGE_PATH来查看变量的值

当你使用rospack find {packagename}这个语句搜索路径的时候,就会在它会依据ROS_PACKAGE_PATH 所提供的功能包路径里去寻找,不在这个环境变量里的路径就不会去寻找了,即便你有这个功能包,也会显示找不到。

同理当我们rosrun某个包的时候,也需要对应代码所在的工作环境的路径在ROS_PACKAGE_PATH当中。

参考:ROS 中setup.bash_robinhjwy的博客-CSDN博客

ROS中的setup.bash_泠山的博客-CSDN博客

相关文章:

关于.bashrc和setup.bash的理解

在创建了ROS的workspace后&#xff0c;需要将workspace中的setup.bash文件写入~/.bashrc 文件中&#xff0c;让其启动&#xff1a; source /opt/ros/melodic/setup.bash这句话的目的就是在开新的terminal的时候&#xff0c;运行这个setup.bash&#xff0c;而这个setup.bash的作…...

03 Android基础--fragment

03 Android基础--fragment什么是fragment&#xff1f;fragment生命周期&#xff1f;动态的fragment与静态的fragmentfragment常用的两个类与APIFragment与Activity通信什么是fragment&#xff1f; 碎片&#xff0c;一个activity中可以使用多个fragment&#xff0c;可以把activi…...

Redis使用,AOF、RDB

前言 如果有人问你&#xff1a;"你会把 Redis 用在什么业务场景下&#xff1f;" 我想你大概率会说&#xff1a;"我会把它当作缓存使用&#xff0c;因为它把后端数据库中的数据存储在内存中&#xff0c;然后直接从内存中读取数据&#xff0c;响应速度会非常快。…...

SOLIDWORKS Premium 2023 SP1.0 三维设计绘图软件

SOLIDWORKS 中文完美正式版提供广泛工具来处理最复杂的问题,并提供深层技术完成关键细节工作。新功能可助您改善产品开发流程,以更快地将创新产品投入生产。Solidworks 是达索公司最新推出的三维CAD系统,它可让设计师大大缩短产品的设计时间,让产品得以快速、高效地投向市场…...

PyQGIS开发--自动化地图布局案例

前言创建地图布局是 GIS 作业结束时的一项常见任务。 它用于呈现最终结果的输出&#xff0c;作为与用户交流的一种方式&#xff0c;以便从地图中获取信息、知识或见解。 在包括 QGIS 在内的任何 GIS 软件中制作地图布局都非常容易。 但另一方面&#xff0c;当我们必须生成如此大…...

严格模式和非严格模式下的this指向问题

一、全局环境 1.函数调用 非严格模式&#xff1a;this指向是Window // 普通函数 function fn () { console.log(this, this); } fn() // 自执行函数 (function fn () { console.log(this, this); })() 严格模式&#xff1a;this指向是undefined //…...

vue2、vue3组件传值,引用类型,对象数组如何处理

vue2、vue3组件传值&#xff0c;引用类型&#xff0c;对象数组如何处理 Excerpt 所有的 prop 都使得其父子 prop 之间形成了一个单向下行绑定&#xff1a;父级 prop 的更新会向下流动到子组件中&#xff0c;但是反过来则不行。这样会防止从子组件意外变更父… 下述组件传值指引…...

165. 小猫爬山

Powered by:NEFU AB-IN Link 文章目录165. 小猫爬山题意思路代码165. 小猫爬山 题意 翰翰和达达饲养了 N只小猫&#xff0c;这天&#xff0c;小猫们要去爬山。 经历了千辛万苦&#xff0c;小猫们终于爬上了山顶&#xff0c;但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了&#xff08;呜咕…...

ECharts教程(详细)

ECharts教程(详细) 非常全面的ECharts教程&#xff0c;非常全面的ECharts教程&#xff0c;目前线条/节点颜色、线条粗细、线条样式、线条阴影、线条平滑、线条节点大小、线条节点阴影、线条节点边框、线条节点边框阴影、工具提醒、工具提醒样式、工具自定义提醒、工具提醒背景…...

pinia

目录一、介绍二、快速上手1.安装2.基本使用与state3.actions的使用4.getters的使用5.storeToRefs的使用6.pinia模块化三、数据持久化1.安装2.使用插件3.模块开启持久化4.按需缓存模块的数据一、介绍 pinia从使用角度和之前Vuex几乎是一样的&#xff0c;比Vuex更简单了。 在Vu…...

mysql中insert语句的五种用法

文章目录前言一、values参数后单行插入二、values参数后多行插入三、搭配select插入数据四、复制旧表的信息到新表五、搭配set插入数据总结前言 insert语句是标准sql中的语法&#xff0c;是插入数据的意思。在实际应用中&#xff0c;它也演变了很多种用法来实现特殊的功能&…...

YOLOV7模型调试记录

先前的YOLOv7模型是pytorch重构的&#xff0c;并非官方提供的源码&#xff0c;而在博主使用自己的数据集进行实验时发现效果并不理想&#xff0c;因此生怕是由于源码重构导致该问题&#xff0c;此外还需进行对比实验&#xff0c;因此便从官网上下载了源码&#xff0c;进行调试运…...

模拟光伏不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景(Matlab全代码)

光伏出力的不确定性主要源于预测误差,而研究表明预测误差(e)服从正态分布且大概为预测出力的10%。本代码采用拉丁超立方抽样实现场景生成[1,2]、基于概率距离的快速前代消除法实现场景缩减[3],以此模拟了光伏出力的不确定性。与风电不确定性模拟不同之处在于——光伏存在0出…...

Elasticsearch聚合查询速览

Es 数据分析工具 - Elasticsearch Aggregations &#xff08;聚合查询&#xff09; 官方文档 Aggregations | Elasticsearch Guide [7.15] | Elastic 1. Bucket aggregations 桶聚合 that group documents into buckets, also called bins, based on field values, ranges, o…...

CEC2017:鱼鹰优化算法(Osprey optimization algorithm,OOA)求解cec2017(提供MATLAB代码)

一、鱼鹰优化算法简介 鱼鹰优化算法&#xff08;Osprey optimization algorithm&#xff0c;OOA&#xff09;由Mohammad Dehghani 和 Pavel Trojovsk于2023年提出&#xff0c;其模拟鱼鹰的捕食行为。 鱼鹰是鹰形目、鹗科、鹗属的仅有的一种中型猛禽。雌雄相似。体长51-64厘米…...

Vue3 企业级项目实战:通关 Vue3 企业级项目开发,升职加薪快人一步

Vue3 企业级项目实战 - 程序员十三 - 掘金小册Vue3 Element Plus Spring Boot 企业级项目开发&#xff0c;升职加薪&#xff0c;快人一步。。「Vue3 企业级项目实战」由程序员十三撰写&#xff0c;2744人购买https://s.juejin.cn/ds/S2RkR9F/ 课程介绍 很高兴为大家介绍这个…...

vue样式绑定(v-if)

文章目录一.第一次用vue框架二.要求:1.定义两种样式&#xff0c;一种描述正确的状态&#xff0c;一种描述错误的状态。2.在结构代码中定义一个块&#xff0c;实现绑定正确的样式状态。3.定义一个按钮&#xff0c;实现正确和错误两种状态的class切换。三.源代码四.效果一.第一次…...

无需公网IP,安全稳定实现U8C异地访问

用友是全球领先的企业云服务与软件提供商&#xff0c;在财务、人力、供应链、采购、制造、营销、研发、项目、资产、协同等领域为客户提供数字化、智能化、社会化的企业云服务产品与解决方案。 U8C是用友针对成长型、创新型企业&#xff0c;提供企业级ERP整体解决方案。在系统…...

Graph Neural Network(GNN)图神经网络

Graph Neural Network(GNN)图神经网络&#xff0c;是一种旨在对图结构数据就行操作的深度学习算法。它可以很自然地表示现实世界中的很多问题&#xff0c;包括社交网络&#xff0c;分子结构和交通网络等。GNN旨在处理此类图结构数据&#xff0c;并对图中的节点和边进行预测或执…...

JSTL核心库的简单使用

JSTL核心库的简单使用 7.1考试重点 7.1.1c:out输出数据 考试重点就是c的相关的 jar包下载地址:Apache Tomcat - Apache Taglibs Downloads 看会典型应用就可以<% page contentType"text/html;charsetUTF-8" language"java" %> <% taglib uri"…...

微信小程序之bind和catch

这两个呢&#xff0c;都是绑定事件用的&#xff0c;具体使用有些小区别。 官方文档&#xff1a; 事件冒泡处理不同 bind&#xff1a;绑定的事件会向上冒泡&#xff0c;即触发当前组件的事件后&#xff0c;还会继续触发父组件的相同事件。例如&#xff0c;有一个子视图绑定了b…...

关于nvm与node.js

1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径&#xff0c; 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解&#xff0c;但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后&#xff0c;通常在该文件中会出现以下配置&…...

Module Federation 和 Native Federation 的比较

前言 Module Federation 是 Webpack 5 引入的微前端架构方案&#xff0c;允许不同独立构建的应用在运行时动态共享模块。 Native Federation 是 Angular 官方基于 Module Federation 理念实现的专为 Angular 优化的微前端方案。 概念解析 Module Federation (模块联邦) Modul…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用&#xff0c;而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件&#xff0c;通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)

以下是一个完整的 Angular 微前端示例&#xff0c;其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用&#xff08;Shell&#xff09;与子应用&#xff08;Remote&#xff09;的集成。 &#x1f6e0;️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...

Git常用命令完全指南:从入门到精通

Git常用命令完全指南&#xff1a;从入门到精通 一、基础配置命令 1. 用户信息配置 # 设置全局用户名 git config --global user.name "你的名字"# 设置全局邮箱 git config --global user.email "你的邮箱example.com"# 查看所有配置 git config --list…...

关于easyexcel动态下拉选问题处理

前些日子突然碰到一个问题&#xff0c;说是客户的导入文件模版想支持部分导入内容的下拉选&#xff0c;于是我就找了easyexcel官网寻找解决方案&#xff0c;并没有找到合适的方案&#xff0c;没办法只能自己动手并分享出来&#xff0c;针对Java生成Excel下拉菜单时因选项过多导…...

【1】跨越技术栈鸿沟:字节跳动开源TRAE AI编程IDE的实战体验

2024年初&#xff0c;人工智能编程工具领域发生了一次静默的变革。当字节跳动宣布退出其TRAE项目&#xff08;一款融合大型语言模型能力的云端AI编程IDE&#xff09;时&#xff0c;技术社区曾短暂叹息。然而这一退场并非终点——通过开源社区的接力&#xff0c;TRAE在WayToAGI等…...

StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析

StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析 StarRocks 的向量化执行引擎是其高性能的核心设计&#xff0c;相比传统行式处理引擎&#xff08;如MySQL&#xff09;&#xff0c;性能可提升 5-10倍。以下是分层拆解&#xff1a; 1. 向量化 vs 传统行式处理 维度行式处理向量化处理数…...

SQL进阶之旅 Day 22:批处理与游标优化

【SQL进阶之旅 Day 22】批处理与游标优化 文章简述&#xff08;300字左右&#xff09; 在数据库开发中&#xff0c;面对大量数据的处理任务时&#xff0c;单条SQL语句往往无法满足性能需求。本篇文章聚焦“批处理与游标优化”&#xff0c;深入探讨如何通过批量操作和游标技术提…...