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ROS2和Miniconda安装

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By FFraankk
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ROS2和Miniconda安装

本文由AI辅助完成

ROS2 Humble 安装

配置条件：Ubuntu22.04；优质网络环境（建议使用clash的TUN模式，在使用TUN模式之前需要安装服务模式）或者国内镜像站 原文地址：Ubuntu (deb packages)

设置区域设置

确保系统使用支持 UTF-8 的区域设置。

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locale  # 检查是否支持UTF-8

sudo apt update && sudo apt install locales
sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8  # 生成UTF-8区域设置
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8  # 永久设置
export LANG=en_US.UTF-8  # 临时设置当前会话

locale  # 验证设置

配置软件源

  1. 启用Ubuntu Universe仓库：
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    sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository universe
  2. 添加ROS 2 GPG密钥：
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    sudo apt update && sudo apt install curl -y
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
  3. 添加ROS 2软件源：
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    echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

安装ROS 2软件包

  1. 更新软件包缓存：
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    sudo apt update
  2. 升级系统（关键步骤）：
    1

    sudo apt upgrade
  3. 选择安装模式：
    • 桌面安装（推荐）：包含ROS、RViz、示例和教程
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      sudo apt install ros-humble-desktop
    • ROS基础安装（精简版）：仅含通信库、消息包和命令行工具
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      sudo apt install ros-humble-ros-base
  4. 安装开发工具：
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    sudo apt install ros-dev-tools  # 包含编译器等构建ROS包的工具

关键说明

  • 所有ros-humble-*的包名对应ROS 2 Humble版本
  • 安装完成后需配置环境变量：
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    source /opt/ros/humble/setup.bash
  • 若需长期使用，可将环境变量写入~/.bashrc
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     echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc

尝试示例

如果已安装 ros-humble-desktop，可通过以下示例验证ROS 2功能。

Talker-Listener 测试

  1. 启动C++ Talker节点
    打开第一个终端，加载ROS 2环境并运行C++版本的Talker：
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    source /opt/ros/humble/setup.bash
ros2 run demo_nodes_cpp talker

    预期输出：

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    [INFO] [talker]: Publishing: "Hello World: {整数序号}"
  2. 启动Python Listener节点
    打开第二个终端，加载ROS 2环境并运行Python版本的Listener：
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    source /opt/ros/humble/setup.bash
ros2 run demo_nodes_py listener

    预期输出：

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    [INFO] [listener]: I heard: "Hello World: {整数序号}"
  3. 验证结果
    • Talker终端 持续输出发布的消息。
    • Listener终端 持续显示接收到的消息。
      若两者正常交互，表明ROS 2的C++和Python API均工作正常，安装成功！

Miniconda

本来本人是不喜欢用虚拟环境的，但是由于本人研究的宇树的机器狗开发环境使用到了miniconda，所以也不得不安装虚拟环境，正好写一些来记录。 Miniconda 是 Anaconda 的轻量版，仅包含 Python、Conda 包管理器和基础依赖，支持灵活创建虚拟环境，适合对空间敏感或需自定义配置的场景。

对比：

  1. Anaconda：预装 1500+ 数据科学库（如 NumPy、Pandas），开箱即用，但占用数GB空间，适合新手或全栈数据科学。
  2. Miniconda：仅核心组件，需手动安装所需包，轻量（约400MB），适合开发者精准控制环境。
  3. venv：Python 内置模块，仅隔离Python依赖，无跨平台包管理功能，依赖pip，轻量但功能单一，适合纯Python简单项目。

安装并且初始化

下载并安装Miniconda

在终端中输入如下命令

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mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

安装完成后，您需要初始化Conda：

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~/miniconda3/bin/conda init --all
source ~/.bashrc

创建新的环境

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conda create -n <envname> python=3.8

进入虚拟环境

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conda activate <envname>

Miniconda 常用操作指南

一、环境管理

  1. 创建新环境
    • 指定 Python 版本：
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      conda create -n env_name python=3.8  # 创建名为 env_name 的环境，Python 版本为 3.8
    • 安装指定包的同时创建环境：
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      conda create -n env_name numpy pandas  # 创建环境并安装 numpy、pandas
  2. 激活与退出环境
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    conda activate env_name  # 激活环境
conda deactivate         # 退出当前环境
  3. 查看与删除环境
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    conda env list           # 列出所有环境
conda remove -n env_name --all  # 删除指定环境
  4. 克隆与导出环境
    • 克隆环境：
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      conda create --name new_env --clone old_env  # 克隆 old_env 为 new_env
    • 导出环境配置：
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      conda env export > environment.yml  # 导出当前环境的包列表

二、包管理

  1. 安装与卸载包
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    conda install numpy       # 安装包（当前环境）
conda install -n env_name numpy  # 在指定环境中安装包
conda remove numpy        # 卸载包
  2. 更新包与 conda 自身
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    conda update numpy       # 更新指定包
conda update --all       # 更新所有包
conda update conda       # 更新 conda 工具
  3. 查看包信息
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    conda list              # 列出当前环境已安装的包
conda search pytorch    # 搜索可用包

三、镜像源配置

  1. 切换清华源（加速下载）
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    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
  2. 恢复默认源
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    conda config --remove-key channels  # 移除所有镜像源

四、其他实用操作

  1. 修改默认环境路径
    • 编辑配置文件 ~/.condarc，添加以下内容：
      ```yaml envs_dirs:
      • /path/to/custom/envs # 自定义环境存储路径 pkgs_dirs:
      • /path/to/custom/pkgs # 自定义包存储路径 ```
  2. 清理缓存
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    conda clean --all  # 清理所有缓存和未使用的包
  3. 验证安装与版本
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    conda --version    # 查看 conda 版本
python --version   # 查看当前 Python 版本

五、常见场景示例

  • PyTorch 环境创建：
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    conda create -n pytorch_env python=3.8
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision -c pytorch
  • 在 PyCharm 中使用 Conda 环境：
    在 PyCharm 的终端中直接运行 conda activate env_name，或在项目设置中手动选择 Conda 环境的 Python 解释器路径。

通过以上操作，可高效管理多个独立开发环境，避免依赖冲突。如需更详细命令说明，可参考 Conda 官方文档 或相关博客教程。

Robotics, ROS
ROS Robotics conda miniconda
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