在主文件夹下按Ctrl +h显示隐藏的文件夹和文件，然后打开.bashrc文件。Ubuntu2204 humble在使用launch运行gazebo的时候。为了以后可以不用每一次ros2 launch之前都source。在launch之前先source，设置环境变量。电脑死机，进程结束。

输入变量名：PYTHONIOENCODING 变量值：UTF8，然后不断点击确定，最后重启。方法二：改vscode（尚未操作过，目测可以）。

后面发现是网络问题，应该是使用有线网络被学校的网络限制了，导致无法一直拉取镜像，后面尝试用笔记本WiFi连接手机热点，顺利拉取镜像，解决问题。我在ubuntu20.04中想拉取别人的镜像，一直拉取不了，尝试了很多方法都不能解决，甚至准备重装Ubuntu系统。这提供了一种解决问题的思路：绕过无法使用的网络，只用相对来说限制较少的网络连接。

后面发现是网络问题，应该是使用有线网络被学校的网络限制了，导致无法一直拉取镜像，后面尝试用笔记本WiFi连接手机热点，顺利拉取镜像，解决问题。我在ubuntu20.04中想拉取别人的镜像，一直拉取不了，尝试了很多方法都不能解决，甚至准备重装Ubuntu系统。这提供了一种解决问题的思路：绕过无法使用的网络，只用相对来说限制较少的网络连接。

这里记录一下Ubuntu2004的不同，在所有工作准备好之后，catkin_make编译fast-livo的包大概率会出现错误，原因应该是因为2004的编译规则与1804的编译规则不一样，变得更加严格，因此对语法的要求也更加严格，所以需要改源码。最近在学习多源传感器数据融合做slam，fast-livo是其中避不开的一个算法，折腾了很久，终于在虚拟机上安装好，其中还误操作导致vmware未正确卸载

这里记录一下Ubuntu2004的不同，在所有工作准备好之后，catkin_make编译fast-livo的包大概率会出现错误，原因应该是因为2004的编译规则与1804的编译规则不一样，变得更加严格，因此对语法的要求也更加严格，所以需要改源码。最近在学习多源传感器数据融合做slam，fast-livo是其中避不开的一个算法，折腾了很久，终于在虚拟机上安装好，其中还误操作导致vmware未正确卸载

后面检查fast-lio2的源码，在lasermapping.cpp里面save_pcd_en的部分插入了一些cout来检查，发现跑这个包的时候根本没有进入到保存pcd文件的函数里面，这个包里面的数据是经过处理的，提供的不是livox/lidar和livox/imu的话题（mid360原始的话题信息）。在尝试第7个方法的时候发现了一点端倪，开始质疑是别人提供的bag包有问题，使用rosbag in