vae@vae-ASUS-TUF-Gaming-A15-FA507UU-FA507UU:~/primitive_ws/src/Primitive-Planner/src/scripts$ roslaunch primitive_planner swarm.launch ... logging to /home/vae/.ros/log/bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6/roslaunch-vae-ASUS-TUF-Gaming-A15-FA507UU-FA507UU-36532.log Checking log directory for disk usage. This may take a while. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://vae-ASUS-TUF-Gaming-A15-FA507UU-FA507UU:40573/ SUMMARY ======== PARAMETERS * /drone_0_bridge_node/broadcast_ip: 127.0.0.255 * /drone_0_bridge_node/drone_id: 0 * /drone_0_bridge_node/odom_max_freq: 70 * /drone_0_odom_visualization/color/a: 1.0 * /drone_0_odom_visualization/color/b: 0.0 * /drone_0_odom_visualization/color/g: 0.0 * /drone_0_odom_visualization/color/r: 0.0 * /drone_0_odom_visualization/covariance_scale: 100.0 * /drone_0_odom_visualization/drone_id: 0 * /drone_0_odom_visualization/robot_scale: 0.24 * /drone_0_odom_visualization/tf45: False * /drone_0_pcl_render_node/cam_cx: 321.04638671875 * /drone_0_pcl_render_node/cam_cy: 243.44969177246094 * /drone_0_pcl_render_node/cam_fx: 387.229248046875 * /drone_0_pcl_render_node/cam_fy: 387.229248046875 * /drone_0_pcl_render_node/cam_height: 480 * /drone_0_pcl_render_node/cam_width: 640 * /drone_0_pcl_render_node/estimation_rate: 30.0 * /drone_0_pcl_render_node/map/x_size: 20.63661977236758 * /drone_0_pcl_render_node/map/y_size: 20.63661977236758 * /drone_0_pcl_render_node/map/z_size: 3.0 * /drone_0_pcl_render_node/sensing_horizon: 5.0 * /drone_0_pcl_render_node/sensing_rate: 10.0 * /drone_0_poscmd_2_odom/init_x: 0.3183098861837907 * /drone_0_poscmd_2_odom/init_y: 0.0 * /drone_0_poscmd_2_odom/init_z: 0.5 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/fail_safe: True * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/flight_type: 2 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/no_replan_thresh: 0.5 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/realworld_experiment: True * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/thresh_replan_time: 0.2 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint0_x: -0.3183098861837907 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint0_y: -0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint0_z: 0.5 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint1_x: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint1_y: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint1_z: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint2_x: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint2_y: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint2_z: 0.0 * /drone_0_primitive_planner_node/fsm/waypoint_num: 1 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/arc_length: 3.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/boxX: 6.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/boxY: 6.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/boxZ: 6.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/depthCloudStackNum: 1 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/drone_id: 0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/lamda_b: 50.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/lamda_l: 200.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/map_size_x: 20.63661977236758 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/map_size_y: 20.63661977236758 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/map_size_z: 3.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/max_vel: 1.0 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/primitiveFolder: /home/vae/primiti... * /drone_0_primitive_planner_node/manager/sampleSize: 10000 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/swarm_clearence: 0.24 * /drone_0_primitive_planner_node/manager/voxelSize: 0.1 * /drone_0_traj_server/init_x: 0.3183098861837907 * /drone_0_traj_server/init_y: 0.0 * /drone_0_traj_server/init_z: 0.5 * /drone_0_traj_server/traj_server/max_vel: 1.0 * /drone_0_traj_server/traj_server/primitiveFolder: /home/vae/primiti... * /drone_0_traj_server/traj_server/time_delay_idx: 0 * /drone_0_traj_server/traj_server/time_forward: 1.0 * /random_forest/ObstacleShape/lower_hei: 0.0 * /random_forest/ObstacleShape/lower_rad: 0.2 * /random_forest/ObstacleShape/radius_h: 0.5 * /random_forest/ObstacleShape/radius_l: 0.7 * /random_forest/ObstacleShape/theta: 0.5 * /random_forest/ObstacleShape/upper_hei: 3.0 * /random_forest/ObstacleShape/upper_rad: 0.5 * /random_forest/ObstacleShape/z_h: 0.8 * /random_forest/ObstacleShape/z_l: 0.7 * /random_forest/map/circle_num: 0.46484179349639226 * /random_forest/map/obs_num: 0.46484179349639226 * /random_forest/map/resolution: 0.1 * /random_forest/map/x_size: -0.9642010096410315 * /random_forest/map/y_size: -0.9642010096410315 * /random_forest/map/z_size: 3.0 * /random_forest/min_distance: 0.8 * /random_forest/pub_rate: 1.0 * /rosdistro: noetic * /rosversion: 1.17.4 NODES / drone_0_bridge_node (swarm_bridge/bridge_node_udp) drone_0_odom_visualization (odom_visualization/odom_visualization) drone_0_pcl_render_node (local_sensing_node/pcl_render_node) drone_0_poscmd_2_odom (poscmd_2_odom/poscmd_2_odom) drone_0_primitive_planner_node (primitive_planner/primitive_planner_node) drone_0_traj_server (primitive_planner/traj_server) random_forest (map_generator/random_forest) rviz (rviz/rviz) auto-starting new master process[master]: started with pid [36557] ROS_MASTER_URI=http://localhost:11311 setting /run_id to bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6 process[rosout-1]: started with pid [36582] started core service [/rosout] process[drone_0_bridge_node-2]: started with pid [36589] process[random_forest-3]: started with pid [36590] process[rviz-4]: started with pid [36591] process[drone_0_primitive_planner_node-5]: started with pid [36597] process[drone_0_traj_server-6]: started with pid [36599] process[drone_0_poscmd_2_odom-7]: started with pid [36600] process[drone_0_odom_visualization-8]: started with pid [36601] process[drone_0_pcl_render_node-9]: started with pid [36611] [ERROR] [1752672500.302585947]: Illegal pathID=-1 [rosmsg_tcp_bridge] start running [drone_0_primitive_planner_node-5] process has finished cleanly log file: /home/vae/.ros/log/bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6/drone_0_primitive_planner_node-5*.log [WARN] [1752672500.791081325]: Finished generate random map [pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud] Cannot create a KDTree with an empty input cloud! [WARN] [1752672500.794334498]: Global Pointcloud received.. [pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud] Cannot create a KDTree with an empty input cloud! [drone_0_pcl_render_node-9] process has died [pid 36611, exit code -11, cmd /home/vae/primitive_ws/devel/lib/local_sensing_node/pcl_render_node ~global_map:=/map_generator/global_cloud ~odometry:=/drone_0_visual_slam/odom ~pcl_render_node/cloud:=/drone_0_pcl_render_node/cloud __name:=drone_0_pcl_render_node __log:=/home/vae/.ros/log/bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6/drone_0_pcl_render_node-9.log]. log file: /home/vae/.ros/log/bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6/drone_0_pcl_render_node-9*.log [INFO] [1752672501.293613925]: [Traj server]: ready. [rospack] Error: failed to parse command-line options: too many positional options have been specified on the command line [librospack]: error while executing command [rospack] Error: failed to parse command-line options: too many positional options have been specified on the command line [librospack]: error while executing command [rospack] Error: failed to parse command-line options: too many positional options have been specified on the command line [librospack]: error while executing command [WARN] [1752672547.878321128]: Shutdown request received. [WARN] [1752672547.878370290]: Reason given for shutdown: [user request] [random_forest-3] process has finished cleanly log file: /home/vae/.ros/log/bd228878-6248-11f0-9b88-51c660762ec6/random_forest-3*.log
时间: 2025-07-20 18:19:00 浏览: 16
<think>我们面对的问题有两个错误信息：1. Illegal pathID=-1；2. pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud错误（即尝试用空点云创建KDTree）。根据引用[4]中的经验，第二个错误通常与点云数据为空有关。而第一个错误“Illegal pathID=-1”可能与路径规划或地图数据有关。下面我们逐步分析：
### 错误1: Illegal pathID=-1
这个错误通常出现在导航栈（navigation stack）中，尤其是在使用全局规划器（global planner）时。`pathID`是路径的标识符，当值为-1时表示无效路径。可能原因包括：
- 全局规划器未能生成有效路径（例如，起点或终点设置在障碍物上，或者地图数据异常）
- 规划器参数配置不当
### 错误2: pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud
这个错误明确表示尝试为一个空的点云创建KDTree。KDTree是用于高效近邻搜索的数据结构，要求输入点云非空。可能原因包括：
- 点云话题未发布数据（可能是传感器未发布，或者话题名称不匹配）
- 点云数据在传输或转换过程中丢失（例如，在ROS消息到PCL点云转换时出现异常）
### 解决步骤
#### 1. 检查点云话题
根据引用[4]的经验，点云话题名称不匹配是常见原因。请确保：
- 你的启动文件中订阅的点云话题名称与实际发布的话题名称一致。
- 使用`rostopic list`查看当前发布的话题，确认点云话题（如`/velodyne_points`）存在。
- 使用`rostopic echo /velodyne_points | head`查看点云数据是否正常。
如果话题名称不一致，修改启动文件或节点代码中的话题名称。例如，引用[4]中提到，将`utility.h`文件中的激光点云话题名称改为`/velodyne_points`。
#### 2. 检查点云数据流
如果话题名称正确，但点云仍为空，需检查点云数据流：
- 确保传感器驱动程序正常运行，发布点云数据。
- 检查是否有节点在点云话题上进行了过滤，导致输出为空。
#### 3. 检查点云转换代码
如果使用了自定义节点进行点云处理，参考引用[2]和[3]中的转换代码，确保从ROS消息到PCL点云的转换正确。例如，引用[3]中的代码展示了如何将`sensor_msgs::PointCloud2`转换为`pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>`，并检查是否为空：
```cpp
void Motion::Laser::connectMsg(const sensor_msgs::PointCloud2ConstPtr &ptrMsg) {
// ... 转换代码
if (ptrCloud->empty()) {
// 处理空点云情况
}
}
```
确保在转换后检查点云是否为空，并处理空点云情况。
#### 4. 检查全局规划器配置
对于“Illegal pathID=-1”错误，请检查：
- 全局规划器参数（如`base_global_planner`）设置是否正确。
- 起点和终点是否在代价地图的可通行区域内（使用RViz检查）。
- 代价地图是否正常更新（无异常障碍物）。
#### 5. 运行诊断工具
- 使用`rviz`可视化点云和地图，确认数据是否正常。
- 使用`rosnode info <node_name>`查看节点订阅和发布的话题，确认连接关系。
### 示例解决方案
假设错误是由于点云话题名称不匹配引起，修改步骤如下（以引用[4]为例）：
1. 找到定义点云话题名称的文件（如`utility.h`）。
2. 将点云话题名称改为实际发布的话题（如`/velodyne_points`）。
3. 重新编译运行：`catkin_make`，然后重新启动。
如果问题仍未解决，请提供更多上下文信息（如启动文件内容、节点代码片段等），以便进一步分析。
§§相关问题§§
1. ROS中如何查看当前发布的所有话题？
2. 如何调试ROS节点中的点云处理代码？
3. 全局规划器常见错误有哪些？</think>### ROS Launch文件错误排查
针对您遇到的`Illegal pathID=-1`和`pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud`错误，以下是系统性排查方案：
---
### **错误1：`Illegal pathID=-1`**
#### 可能原因
1. **路径规划参数错误**：全局/局部规划器配置异常（如无效目标点）
2. **地图数据缺失**：导航栈未加载有效地图（如空地图或坐标系错误）
3. **TF变换异常**：机器人坐标系（如`base_link`）与地图坐标系（如`map`）未正确关联
#### 解决步骤：
1. **检查TF树**：
```bash
rosrun tf view_frames # 生成TF树PDF
evince frames.pdf # 查看坐标系连接
```
确保`map`→`odom`→`base_link`链路完整[^4]。
2. **验证目标点有效性**：
```bash
rostopic echo /move_base/goal # 检查目标点数据
```
确保目标点在代价地图的可通行区域内。
3. **重置导航栈**：
```bash
rosservice call /move_base/clear_costmaps
```
---
### **错误2：`pcl::KdTreeFLANN::setInputCloud`**
#### 关键原因（引用[4]经验）
> **空点云输入**：KDTree要求非空点云，但算法收到空点云数据
#### 解决流程：
1. **确认点云话题数据流**：
```bash
rostopic list | grep point_cloud # 查找实际发布的话题
rostopic hz /velodyne_points # 检查数据频率（确保>1Hz）
rostopic echo /velodyne_points | head -n 1 # 查看消息结构
```
2. **修正话题名称匹配**（引用[4]方案）：
- 编辑`utility.h`文件：
```cpp
// 确保与bag文件发布的话题一致
const std::string POINT_CLOUD_TOPIC = "/velodyne_points";
```
- 重新编译：
```bash
catkin_make clean && catkin_make
```
3. **检查点云转换代码**（引用[2][3]）：
```cpp
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::fromROSMsg(*input_msg, *cloud); // ROS消息转PCL格式
// 必须添加空点云检查！
if (cloud->empty()) {
ROS_ERROR("Received empty point cloud!");
return;
}
kdtree.setInputCloud(cloud); // 确保此处cloud非空
```
4. **传感器驱动验证**：
- 单独运行传感器驱动节点：
```bash
roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch
```
- 使用`rviz`可视化点云：
```bash
rviz -d $(rospack find velodyne_pointcloud)/launch/velodyne.rviz
```
---
### **综合调试建议**
1. **逐步启动法**：
```bash
roslaunch --screen your_pkg launch_file.launch # 显示所有节点输出
```
观察报错节点的完整堆栈信息。
2. **检查依赖项**：
```bash
rospack depends1 your_pkg # 检查包依赖
rosdep check your_pkg # 验证依赖安装
```
3. **数据集兼容性**：
- 确认使用的bag文件与传感器配置匹配（如VLP-16 vs Ouster）
---
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6. **数据连接池的应用场景**：
- **Web应用**：在Web应用中，为了处理大量的用户请求，数据库连接池可以保证数据库连接的快速复用。
- **批处理应用**：在需要大量读写数据库的批处理作业中，连接池有助于提高整体作业的效率。
- **微服务架构**：在微服务架构中，每个服务可能都需要与数据库进行交互，通用连接池能够帮助简化服务的数据库连接管理。
7. **常见的通用数据连接池技术**：
- **Apache DBCP**：Apache的一个Java数据库连接池库。
- **C3P0**：一个提供数据库连接池和控制工具的开源Java框架。
- **HikariCP**：目前性能最好的开源Java数据库连接池之一。
- **BoneCP**：一个高性能的开源Java数据库连接池。
- **Druid**：阿里巴巴开源的一个数据库连接池，提供了对性能监控的高级特性。
8. **连接池的管理与监控**：
为了保证连接池的稳定运行，开发者需要对连接池的状态进行监控，并对其进行适当的管理。监控指标可能包括当前活动的连接数、空闲的连接数、等待获取连接的请求队列长度等。一些连接池提供了监控工具或与监控系统集成的能力。
9. **连接池的配置和优化**：
连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
10. **连接池的应用案例**：
一个典型的案例是电商平台在大型促销活动期间，用户访问量激增，此时通用数据连接池能够保证数据库操作的快速响应，减少因数据库连接问题导致的系统瓶颈。
总结来说，通用数据连接池是现代软件架构中的重要组件，它通过提供高效的数据库连接管理，增强了软件系统的性能和稳定性。了解和掌握连接池的原理及实践，对于任何涉及数据库交互的应用开发都至关重要。在实现和应用连接池时，需要关注其设计的通用性、配置的合理性以及管理的有效性，确保在不同的应用场景下都能发挥出最大的效能。
【LabVIEW网络通讯终极指南】：7个技巧提升UDP性能和安全性
# 摘要
本文系统介绍了LabVIEW在网络通讯中的应用，尤其是针对UDP协议的研究与优化。首先，阐述了UDP的原理、特点及其在LabVIEW中的基础应用。随后，本文深入探讨了通过调整数据包大小、实现并发通信及优化缓冲区管理等技巧来优化UDP性能的LabVIEW方法。接着，文章聚焦于提升UDP通信安全性，介绍了加密技术和认证授权机制在LabVIEW中的实现，以及防御网络攻击的策略。最后，通过具体案例展示了LabVIEW在实时数据采集和远程控制系统中的高级应用，并展望了LabVIEW与UDP通讯技术的未来发展趋势及新兴技术的影响。
# 关键字
LabVIEW；UDP网络通讯；性能优化；安全性；
简要介绍cnn卷积神经网络
<think>首先，用户的问题是：“我想了解卷积神经网络的基本概念和原理 请问CNN卷积神经网络简介及其工作原理”。所以，我需要基于提供的引用材料，构建一个清晰的回答。
引用材料总结：
- [^1]: CNN的核心思想是局部感受野、权值共享和时间或空间亚采样，提供位移、尺度、形变不变性。三大特色：局部感知、权重共享和多卷积核。
- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。