港科大Fast-planner PLUGINLIB_DECLARE_CLASS函数报错

最新推荐文章于 2024-04-03 19:46:17 发布
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本文指导如何将Nodelet节点的声明从`PLUGINLIB_DECLARE_CLASS`更改为`PLUGINLIB_EXPORT_CLASS`，以确保插件的正确注册。

The solution is to change the line from:
PLUGINLIB_DECLARE_CLASS(router, RouterNode, RouterNode, nodelet::Nodelet);
to:
PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(RouterNode, nodelet::Nodelet);

Direction_Sun
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在ros中利用pointcloud_to_laserscan包将pointcloud2点云数据转为laserscan激光雷达数据时，编译过程中出现如标题的错误，我下载的包是pointcloud_to_laserscan-indigo-devel版本的包，
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赠送jar包：flink-table-planner-blink_2.11-1.10.0.jar； 赠送原API文档：flink-table-planner-blink_2.11-1.10.0-javadoc.jar； 赠送源代码：flink-table-planner-blink_2.11-1.10.0-sources.jar； 赠送Maven依赖...
flink-table-planner-blink_2.11-1.13.2-API文档-中英对照版.zip
06-05
赠送jar包：flink-table-planner-blink_2.11-1.13.2.jar； 赠送原API文档：flink-table-planner-blink_2.11-1.13.2-javadoc.jar； 赠送源代码：flink-table-planner-blink_2.11-1.13.2-sources.jar； 赠送Maven依赖...
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05-10
# 压缩文件中包含： 中文文档 jar包下载地址 Maven依赖 Gradle依赖 源代码下载地址 # 本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,...
编译octomap报错：error: expected constructor, destructor, or type conversion before ‘(’
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解决编译报错“error: expected constructor, destructor, or type conversion before ‘(’ token“
卸载opencv
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由于moveit依赖opencv3.2，之前装的opencv版本为3.4，需要卸载掉3.4版本安装opencv3.2 MotionPlanning The class required for this display, 'moveit_rviz_plugin/MotionPlanning', could not be loaded. Error: Failed to load library /opt/ros/melodic/lib/libmoveit_motion_planning_rviz_plugi
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该Blog的内容, 大部分在网站上是能够找到的, 是综合Wiki上的介绍, 以及从源码中看到的内容和自己的尝试. 文中手把手自己配置一个ROS包, 并实现通过两种方式示例使用Plugin, 希望对大家都一点点帮助.
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ROS专题----pluginlib简明笔记http://wiki.ros.org/pluginlib/Tutorials----使用简单的插件本教程介绍如何使用pluginlib创建并加载一个简单的插件。pluginlib的主要参考可以在它的主页pluginlib上找到。----简单解析：这个plugin计算边长为10的等边三角形和正方形的面积。分别为43.3和100.0，如下：$ rosrun
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 博主是在ubuntu 18.04  ros melodic进行编译DVO SLAM时遇到一些问题,这里记录一下 1.pluginlib版本问题 /home/riger/dvo_ws/src/dvo_slam/dvo_ros/src/camera_tracker_nodelet.cpp:24:24: error: expected constructor, destructor, or ty...
jzuser@vpc87-3:~/Work_dir/Gn/pystudy/NnuNet/nnUNet_raw/Task003_Liver/imagesTr$ nnUNetv2_plan_and_preprocess -t 3 --planner_name nnUNetPlanner usage: nnUNetv2_plan_and_preprocess [-h] [-d D [D ...]] [-fpe FPE] [-npfp NPFP] [--verify_dataset_integrity] [--no_pp] [--clean] [-pl PL] [-gpu_memory_target GPU_MEMORY_TARGET] [-preprocessor_name PREPROCESSOR_NAME] [-overwrite_target_spacing OVERWRITE_TARGET_SPACING [OVERWRITE_TARGET_SPACING ...]] [-overwrite_plans_name OVERWRITE_PLANS_NAME] [-c C [C ...]] [-np NP [NP ...]] [--verbose] nnUNetv2_plan_and_preprocess: error: unrecognized arguments: -t 3 --planner_name nnUNetPlanner jzuser@vpc87-3:~/Work_dir/Gn/pystudy/NnuNet/nnUNet_raw/Task003_Liver/imagesTr$
最新发布
08-19
你遇到的错误信息： ``` nnUNetv2_plan_and_preprocess: error: unrecognized arguments: -t 3 --planner_name nnUNetPlanner ``` 说明你使用的 `nnUNetv2_plan_and_preprocess` 命令 **不识别 `-t` 和 `--planner_name` 参数**，这是因为你可能使用的是 **旧版本的 `nnUNet`（v1）** 或者当前命令行工具版本不兼容。 --- ## ✅ 正确的命令取决于你使用的是 `nnUNet` 的哪个版本： | 版本 | 命令 | 是否支持 `-t` 和 `--planner_name` | |------|------|-----------------------------| | nnUNet v1 | `nnUNet_plan_and_preprocess` | ✅ 支持 | | nnUNet v2 | `nnUNetv2 experiment_planner` + `nnUNetv2 preprocess` | ❌ 不支持 `-t` 参数 | --- ## ✅ 解决方案：判断你使用的是哪个版本 ### ✅ 方法 1：查看命令帮助信息 ```bash nnUNetv2_plan_and_preprocess --help ``` 如果看到没有 `-t` 参数，说明是 **v2 版本的新命令行接口**。 --- ## ✅ 如果你使用的是 **nnUNet v2** 在 v2 中，预处理分为两个步骤： 1. **生成 plans.json** 2. **执行预处理** --- ### ✅ 步骤 1：生成 `plans.json` ```bash nnUNetv2 experiment_planner -t 3 --planner_name nnUNetPlanner ``` - `-t 3`：指定任务编号（Task003_Liver） - `--planner_name nnUNetPlanner`：使用默认的预处理策略 生成的 `plans.json` 会保存在： ``` $nnUNet_preprocessed/Task003_Liver/plans.json ``` --- ### ✅ 步骤 2：执行预处理 ```bash nnUNetv2 preprocess -t 3 ``` 这将根据 `plans.json` 的配置对数据进行重采样、裁剪、标准化等操作。 --- ## ✅ 如果你使用的是 **nnUNet v1** ```bash nnUNet_plan_and_preprocess -t 3 --planner_name nnUNetPlanner ``` 这个命令是 v1 的标准预处理命令，支持 `-t` 和 `--planner_name`。 --- ## ✅ 总结：如何判断使用哪个命令？ | 判断方式 | 命令 | |----------|------| | 查看帮助 | `nnUNetv2_plan_and_preprocess --help` | | v2 命令 | `nnUNetv2 experiment_planner -t 3` + `nnUNetv2 preprocess -t 3` | | v1 命令 | `nnUNet_plan_and_preprocess -t 3 --planner_name nnUNetPlanner` | --- ## ✅ 建议你运行的命令（v2） ```bash # Step 1: 生成 plans.json nnUNetv2 experiment_planner -t 3 --planner_name nnUNetPlanner # Step 2: 执行预处理 nnUNetv2 preprocess -t 3 ``` ---
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