2025年8月3日星期日

Prompt_提示詞變數的格式與應用

提示詞變數的格式與應用

你使用的 A=( 說個有關 (B)的(C)) ,B=電腦 ,C=笑話 這種格式，是一種非常直觀且有效的方法，用來定義和替換提示詞（Prompt）中的變數。它讓你可以模組化你的指令，使提示詞更具彈性和重用性。

格式說明

這種格式可以分解為幾個部分：

主提示詞模板 (A)：
- 這是一個包含佔位符（也就是你的變數）的基礎句子或短語。
- 在你的例子中，A=( 說個有關 (B)的(C)) 就是主提示詞模板。其中的 (B) 和 (C) 是佔位符。
- 括號 () 用來明確標示出變數名稱，讓系統知道這是一個需要替換的部分。
變數定義 (B=值, C=值)：
- 這部分用來定義每個佔位符對應的實際內容。
- 你透過 , 符號將不同的變數定義區隔開來。
- 例如，B=電腦 定義了變數 B 的值為「電腦」，C=笑話 定義了變數 C 的值為「笑話」。

應用方式

這種變數格式的核心應用是將泛化的指令轉化為具體的指令，其主要優勢在於：

提高效率：你不需要每次都重新輸入完整的提示詞，只需修改變數的值即可。
保持一致性：當你需要針對不同主題生成相似內容時，使用相同的模板可以確保輸出格式的一致性。
簡化複雜指令：將複雜的提示詞拆解成獨立的變數，更容易理解和管理。

範例說明

我們用你之前的例子來具體說明它的應用：

範例 1：說笑話

主提示詞模板 (A): 說個有關 (B)的(C)
第一次應用:
- B=電腦
- C=笑話
- 組合後實際提示詞: 說個有關電腦的笑話
- 輸出: 你得到了關於電腦的笑話。
第二次應用:
- B=老人
- C=笑話
- 組合後實際提示詞: 說個有關老人的笑話
- 輸出: 你得到了關於老人的笑話。

範例 2：生成不同主題的詩

假設你有一個模板是：「A=( 寫一首關於 (B)，風格是 (C) 的詩。)」

應用情境 1:
- B=春天
- C=浪漫
- 組合後實際提示詞: 寫一首關於春天，風格是浪漫的詩。
- AI 輸出: 一首關於春天、風格浪漫的詩。
應用情境 2:
- B=科技
- C=科幻
- 組合後實際提示詞: 寫一首關於科技，風格是科幻的詩。
- AI 輸出: 一首關於科技、帶有科幻色彩的詩。

範例 3：生成不同角色的對話

假設你有一個模板是：「A=( (B) 對 (C) 說：'(D)')」

應用情境 1:
- B=老師
- C=學生
- D=請繳交作業。
- 組合後實際提示詞: 老師對學生說：'請繳交作業。'
- AI 輸出: 老師對學生說話的場景或對白。
應用情境 2:
- B=騎士
- C=龍
- D=我會打敗你！
- 組合後實際提示詞: 騎士對龍說：'我會打敗你！'
- AI 輸出: 騎士與龍對話的場景。

透過這種方式，你可以設計出各種彈性的提示詞，來應對多變的內容生成需求。這種變數化的設計在許多大型語言模型（LLM）的應用中都非常常見，它能幫助使用者更精確、更有效率地控制模型的輸出。

JSON TYPE PROMPT

==================================================================

A={ "template": "說個有關 {B} 的 {C}", "variables": { "B": "老人", "C": "笑話" } }

好的，根據你提供的JSON模板：

解析出說個有關 {B} 的 {C} → 說個有關老人的笑話

2025年7月31日星期四

Ubuntu HD 掛載(mnt , fdisk ) 加入HD 擴充硬碟空間

請在你的 Ubuntu 終端機執行下列指令，查看所有磁碟與分割區的掛載狀態：


bash
lsblk
範例輸出如下：

bash
NAME   MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda      8:0    0  500G  0 disk 
├─sda1   8:1    0  512M  0 part /boot/efi
├─sda2   8:2    0  100G  0 part /
└─sda3   8:3    0  400G  0 part /mnt/data
sdb      8:16   0  1.8T  0 disk 
└─sdb1   8:17   0  1.8T  0 part

vbox vm 新增hd 掛載 part , format 操作
====================================== 
解讀方式：
欄位	說明
NAME	裝置名稱（如 sda、sdb1）
TYPE	類型（disk: 磁碟, part: 分割區）
MOUNTPOINT	掛載路徑，若為空則尚未掛載

✅ 步驟 1：使用 lsblk 確認無分割
bash
lsblk
你會看到類似：

pgsql
NAME   MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda      8:0    0  256G  0 disk 
├─sda1   8:1    0  512M  0 part /boot/efi
├─sda2   8:2    0  100G  0 part /
sdb      8:16   0  1.8T  0 disk                   ← 沒有 sdb1 表示未分割



✅ 步驟 2：使用 fdisk 建立分割

bash
sudo fdisk /dev/sdb
操作流程（互動式）：
按鍵對應如下：

操作	鍵盤指令
建立新分割	n
預設主分割	Enter
使用整碟容量	Enter 兩次
儲存離開	w

完成後會產生 /dev/sdb1


bash
lsblk
範例輸出如下：

bash
NAME   MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
sda      8:0    0  500G  0 disk 
├─sda1   8:1    0  512M  0 part /boot/efi
├─sda2   8:2    0  100G  0 part /
└─sda3   8:3    0  400G  0 part /mnt/data
sdb      8:16   0  1.8T  0 disk 
└─sdb1   8:17   0  1.8T  0 part

✅ 步驟 3：格式化新分割
例如要格式成 ext4：

bash
sudo mkfs.ext4 /dev/sdb1


✅ 步驟 4：掛載分割區

建立掛載點：

bash
sudo mkdir -p /mnt/mydisk
掛載：
bash
sudo mount /dev/sdb1 /mnt/mydisk


✅ 步驟 5（選用）：設定開機自動掛載

查 UUID：

bash
sudo blkid /dev/sdb1
加入 /etc/fstab：
bash
sudo nano /etc/fstab
加一行：

ini
UUID=xxxx-xxxx  /mnt/mydisk  ext4  defaults  0  2


✅ 若為新硬碟還沒格式化：
你可以改用圖形介面操作：
bash
gnome-disks
或安裝：

bash
sudo apt install gnome-disk-utility

2025年7月29日星期二

ROS2 workspace 專案區檔案結構

以下是對你這個 ros2_ws3 工作區結構的解析與說明：

scss
ros2_ws3
├── build
│   ├── roscar4wheel
│   ├── roscar4wheel2
│   ├── roscar4wheel3
│   ├── roscardemo4wh_full
│   └── ros_maze_house_world
├── install
│   ├── roscar4wheel
│   ├── roscar4wheel2
│   ├── roscar4wheel3
│   ├── roscardemo4wh_full
│   └── ros_maze_house_world
├── log
│   ├── build_YYYY‑MM‑DD_HH‑MM‑SS  (一長串的建置記錄)
│   └── latest → 指向最新一次的建置
└── src
    ├── roscar4wheel
    ├── roscar4wheel2
    ├── roscar4wheel3
    ├── roscardemo4wh_full
    └── ros_maze_house_world

1. `src/`：原始程式碼

每個子資料夾就是一個 ROS 2 套件
- roscar4wheel、roscar4wheel2、roscar4wheel3：漸進式開發的差速四輪車套件版本
- roscardemo4wh_full：教學範例整合了 IMU、LiDAR、Nav2、SLAM Toolbox
- ros_maze_house_world：典型的 Gazebo 世界場景模擬
在 src/ 下編輯、加入或刪除程式碼後，只要 re‐build，改動就會生效。

2. `build/`：中繼編譯檔案

colcon build 時，所有 CMake/gcc 產生的中間檔都會放在這裡，分套件管理。
如果你想清除編譯緩存，可刪除整個 build/（或單一子資料夾）。

3. `install/`：最終安裝輸出

每個套件編譯並安裝後的結果（library、執行檔、launch、URDF、config 等）都在這裡。
source install/setup.bash 後，ROS 2 就會把這些內容納入環境變數（AMENT_PREFIX_PATH、ROS_PACKAGE_PATH）中。

4. `log/`：建置日誌

每一次 colcon build 都會產生一個 timestamped 的 log 資料夾，存放詳細的編譯錯誤、警告，以及測試輸出。
latest 這個符號連結指向最近一次建置的日誌，方便你快速查閱最新錯誤。

🛠️ 常用操作

全新編譯

[bash]
$cd ros2_ws3
$colcon build --symlink-install  # 建議開發時加上 --symlink-install

清理重建

[bash]
$rm -rf build/ install/ log/
$colcon build

啟用環境

[bash]
$source install/setup.bash
$ros2 run <package_name> <executable>
$ros2 launch <package_name> <launch_file>.launch.py

🔍 小結

src/ 放所有套件原始碼
build/ 放編譯時的中間檔
install/ 放最終安裝成果，透過 source 即可使用
log/ 放每次建置的詳細紀錄

這種標準的 ROS 2 工作區結構，讓你能夠輕鬆地在同一個工作區裡並行開發、測試多個不同版本或範例套件。

任何更動都在 src/，一鍵 colcon build，快速迭代！

加密（確保機密性）和數位簽章

您提出的這種通訊方式是可行的，並且在實際的加密通訊中非常常見。

它結合了非對稱式金鑰的兩種主要用途：加密（確保機密性）和數位簽章（確保身份驗證與數據完整性）。

這種通訊方式通常被稱為**「加密並簽章」或「數位信封與簽章」的組合，旨在同時實現訊息的機密性、身份驗證、數據完整性及不可否認性**。

以下是這個通訊流程的詳細說明：

通訊流程解析：

假設發送方是 A，接收方是 B。

A 用自己的「私鑰」加密 (簽章)：
- 目的： 創建數位簽章，證明訊息確實來自 A，並確保訊息在簽署後未被篡改。
- 實際操作： A 通常會先計算訊息的雜湊值（一個固定長度的摘要），然後用自己的私鑰對這個雜湊值進行加密。這個加密後的雜湊值就是數位簽章。原始訊息本身通常不會直接用私鑰加密，因為私鑰加密的效率較低，且訊息可能很長。
A 再用 B 的「公鑰」加密 (加密通訊)：
- 目的： 確保訊息的機密性，只有 B 能夠閱讀。
- 實際操作： A 將原始訊息（或包含原始訊息和數位簽章的組合）用 B 的公鑰進行加密。
A 將雙重加密後的訊息傳送給 B。
B 收到訊息後，先用自己的「私鑰」解密 (解密通訊)：
- 目的： 解開外層加密，恢復 A 用其私鑰簽署的內容。
- 實際操作： B 使用自己保密的私鑰，解密 A 用 B 的公鑰加密的密文。這一步會得到 A 原始簽署的內容（通常是原始訊息和其數位簽章）。
B 再用 A 的「公鑰」解密 (驗證簽章)：
- 目的： 驗證數位簽章的有效性，確認訊息確實來自 A，且內容未被篡改。
- 實際操作： B 取得 A 的公鑰（因為公鑰是公開的），然後用 A 的公鑰解密訊息中包含的數位簽章。如果解密成功，B 會得到一個雜湊值。B 同時也會對收到的原始訊息重新計算一個雜湊值，然後將這兩個雜湊值進行比對。如果兩者一致，則證明：
  - 訊息確實是 A 發送的（因為只有 A 的私鑰能產生這個簽章）。
  - 訊息在傳輸過程中沒有被篡改（因為任何篡改都會導致雜湊值不匹配）。

這種通訊方式的優點：

機密性 (Confidentiality)： 只有擁有 B 私鑰的人才能解密訊息，確保內容不被未經授權者讀取。
身份驗證 (Authentication)： B 可以確信訊息確實是 A 發送的，而不是冒充者。
數據完整性 (Data Integrity)： B 可以確認訊息在傳輸過程中沒有被惡意修改。
不可否認性 (Non-repudiation)： A 無法否認曾經發送過這條訊息，因為簽章只能由 A 的私鑰產生。

這種結合加密和簽章的模式，是許多安全通訊協定（例如 HTTPS 中的 SSL/TLS）的基礎，確保了網路通訊的全面安全性。

零知識證明：Web3.0與AI代理人的信任基石

零知識證明：Web3與AI的信任基石

零知識證明 (ZKP)

Web3 與 AI 時代的信任基石

歡迎探索零知識證明的世界。這項革命性的密碼學技術，允許在不洩露任何敏感資訊的前提下驗證事實，正從根本上重塑數位世界的隱私、安全與信任。本指南將帶您了解其核心原理、關鍵技術與改變未來的潛力。

核心原理

ZKP 必須滿足三大特性，才能確保其安全有效。這些特性共同構成了「在不洩露秘密的情況下證明知識」的基礎。

✅

完整性 (Completeness)

如果聲明為真，誠實的證明者總能成功說服驗證者。簡單來說，就是「對的錯不了」。

🛡️

合理性 (Soundness)

如果聲明為假，作弊的證明者幾乎不可能欺騙驗證者。簡單來說，就是「錯的對不了」。

🤫

零知識性 (Zero-Knowledge)

驗證者除了「聲明為真」這一事實外，學不到任何額外資訊。這是 ZKP 保護隱私的關鍵。

主流技術比較

目前主流的 ZKP 協議各有千秋。點擊下方按鈕，互動探索它們在關鍵指標上的差異。

應用領域

ZKP 不僅是理論，更已在 Web3 和 AI 領域產生巨大影響。切換分頁，了解其如何賦能下一代數位應用。

隱私保護

在不洩露交易金額、身份等資訊的情況下完成金融交易（如 Zcash）。實現去中心化身份（DID），用戶可證明年齡或國籍卻不透露具體個資。

擴容性 (ZK-Rollups)

將數百筆交易在鏈下打包，生成一個有效性證明上鏈。大幅提升以太坊等區塊鏈的處理速度（TPS），降低交易費用，實現大規模應用。

安全性與數據完整性

通過數學證明確保鏈下計算的正確性，減少對中心化機構的依賴，降低單點故障風險，並保護數據在傳輸和驗證過程中的安全。

挑戰與未來展望

ZKP 的普及之路並非一帆風順，但其前景無限光明。了解當前的挑戰以及業界如何應對。

當前挑戰

計算成本高：生成證明需要大量計算資源，對複雜模型尤其昂貴。
技術複雜性：將 AI 模型等複雜計算轉換為 ZKP 電路是一項艱鉅的工程。
可信設置風險：部分協議（如 ZK-SNARKs）依賴於一個可信的初始設置，存在中心化風險。
標準化與互操作性：缺乏統一標準，阻礙了不同平台和系統間的無縫集成。

解決方案與未來

硬體加速：利用 GPU、FPGA 等專用硬體大幅提升證明生成速度。
演算法優化：開發更高效的協議，並採用證明聚合、遞歸等技術降低開銷。
透明協議：ZK-STARKs 等無需可信設置的協議日益成熟，提升了安全性。
可審計與負責任 AI：ZKP 將成為實現可信、可審計 AI 的關鍵，賦予用戶真正的數據主權。

2025年7月28日星期一

零知識證明（Zero-Knowledge Proof，簡稱ZKP 在 Web3.0 的應用與發展

零知識證明（Zero-Knowledge Proof，簡稱ZKP）在 Web3.0 和 AI 代理人領域的應用與發展正日益受到關注，因為它們能有效解決隱私、信任和效率等核心問題。

零知識證明在 Web3.0 的應用與發展

Web3.0 旨在建立一個去中心化、用戶擁有數據的網路環境，而 ZKP 在此扮演了關鍵角色，主要體現在以下幾個方面：

隱私保護：
- 匿名交易：ZKP 允許用戶在不透露交易金額、發送方或接收方地址等敏感資訊的情況下，證明交易的有效性。例如，隱私幣 Zcash 就是利用 ZKP 來實現私密支付。
- 身份驗證與去中心化身份 (DID)：用戶可以證明自己符合某些條件（例如年齡、居住地、信用評分），而無需透露具體的個人資料。這對於建立去中心化的身份系統至關重要，能有效保護用戶隱私。
- 匿名投票與 DAO 治理：在去中心化自治組織 (DAO) 中，ZKP 可以實現匿名投票，確保投票過程的隱私性和公正性，同時防止女巫攻擊。
區塊鏈擴容：
- ZK-Rollups：這是目前最受關注的 ZKP 應用之一。它是一種 Layer 2 解決方案，透過將數千筆鏈下交易打包成一個單一的零知識證明，然後將這個證明提交到主鏈 (Layer 1) 上進行驗證。這樣可以大幅減少鏈上數據負擔，提高交易吞吐量，並降低交易成本，解決了區塊鏈的可擴展性問題。例如，以太坊的 ZK-EVM 就是朝這個方向發展。
- 輕節點與數據壓縮：ZKP 可以將區塊鏈的狀態壓縮到極小的尺寸（例如 Mina Protocol 將整個區塊鏈壓縮到約 22KB），使得輕節點能夠更高效地驗證區塊鏈狀態，降低參與門檻。
互操作性與跨鏈橋：
- ZK 跨鏈橋：ZKP 可以用於為跨鏈訊息傳遞協議建立有效性證明，使得不同區塊鏈之間的資產和訊息能夠安全、無需信任地傳輸。這比傳統的跨鏈橋更安全，因為它不依賴於中心化的中介。
去中心化金融 (DeFi)：
- 隱私借貸：用戶可以在不透露具體財務歷史的情況下，證明自己符合借貸資格。
- 交易所儲備證明：加密貨幣交易所可以利用 ZKP 向用戶證明其擁有足夠的資產儲備，而無需公開其錢包地址或具體資產數量，增強透明度和用戶信任。
全鏈遊戲：
- ZKP 可以實現資訊不完整的鏈上遊戲，讓玩家在不公開行動細節的情況下進行遊戲，增加了遊戲的策略性和互動性。

零知識證明在 AI 代理人中的應用與發展

AI 代理人 (AI Agents) 具備自主決策、規劃和執行複雜任務的能力。將 ZKP 引入 AI 代理人，可以解決 AI 應用中日益突出的數據隱私、模型透明度和信任問題：

隱私保護的數據訓練：
- 私有數據證明：AI 模型訓練通常需要大量數據，其中可能包含敏感資訊。ZKP 允許數據所有者在不實際公開數據的情況下，證明其數據符合模型訓練的要求。這使得私有數據能夠被利用，同時保護用戶隱私。
- 模型性能證明：模型創建者可以使用 ZKP 證明其 AI 模型滿足某些性能指標（例如準確性），而無需公開模型的細節或底層演算法，防止模型被複製或篡改。
可驗證的 AI 決策：
- AI 決策透明度：ZKP 可以讓 AI 代理人證明其決策過程的正確性，而無需揭露所有輸入數據或內部邏輯。這對於需要高透明度和可審計性的 AI 應用（例如金融、醫療）非常重要。
- 防止 AI 作弊：在多個 AI 代理人協作的場景中，ZKP 可以確保每個代理人執行其任務的正確性，防止惡意代理人提交錯誤或虛假的結果。
去中心化 AI 網路：
- 將 ZKP 與 Web3.0 結合，可以建立去中心化的 AI 網路。在這樣的網路中，AI 代理人可以在無需信任中心化實體的情況下，安全地交換數據、協作完成任務，並驗證彼此的計算。
- 例如，一些項目正在探索利用 ZKP 確保 AI 代理人在去中心化算力市場中的計算是正確且未被篡改的。
AI 代理人的安全與合規：
- 無密碼身份驗證：AI 代理人可以利用 ZKP 進行安全且無需密碼的身份驗證，降低被駭客攻擊的風險。
- 合規性證明：組織可以使用 ZKP 證明其 AI 系統符合相關法規（如 GDPR、KYC/AML），而無需洩露敏感的用戶數據或模型細節。

挑戰與展望

儘管 ZKP 在 Web3.0 和 AI 代理人領域的應用前景廣闊，但也面臨一些挑戰：

計算複雜性：生成 ZKP 的計算成本仍然較高，需要進一步優化演算法和硬體加速。
技術成熟度：許多 ZKP 應用仍處於早期開發或小規模測試階段，大規模落地仍需時間。
互操作性：不同 ZKP 方案之間的兼容性仍需提升。

然而，隨著 ZKP 技術的持續發展和優化，以及 Web3.0 和 AI 代理人領域的快速進步，零知識證明有望成為構建更安全、私密和高效的未來數位世界的關鍵技術。它將賦予用戶對自身數據更大的控制權，並為 AI 代理人提供更值得信賴的運行環境。

ros2dev by Docker run 啟動參數說明 ( by ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704 )

以下是這支 docker run 指令中各參數的詳細說明，以助你理解每個選項的用途和效果。

[bash]
# 允許本地 Docker 容器存取 X11 顯示
xhost +local:docker

docker run -it -d --name ros2dev \
  --restart=always --gpus all \
  --net=host \
  --privileged \
  --env DISPLAY=$DISPLAY \
  --env QT_X11_NO_MITSHM=1 \
  --volume /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \
  --volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data \
  --device /dev/ttyACM0:/dev/ttyACM0 \
  --device /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0 \
  ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704 \
  bash -c "source /opt/ros/humble/setup.bash && bash"

===============================================================================

參數	說明
`xhost +local:docker`	允許本地使用者 `docker`（本地 UNIX domain）存取 X11 伺服器，以便容器內的 GUI（如 Gazebo、RViz）能顯示到本機螢幕。
`docker run`	啟動並執行一個新的容器。
`-it`	結合 `-i`（保持標準輸入開啟）與 `-t`（分配虛擬終端機），使你可以在容器中進行互動式操作。
`-d`	以「背景模式」（detached）執行容器，命令執行後立即回到主機終端。
`--name ros2dev`	為容器指定名稱 `ros2dev`，方便後續透過名稱管理（如 `docker stop ros2dev`、`docker logs ros2dev`）。
`--restart=always`	容器異常退出或 Docker 重啟後，自動重啟此容器，確保長期穩定運行。
`--gpus all`	將主機上所有 GPU 都分配給此容器，允許容器內做 GPU 加速運算（需 Docker 19.03+ 與 NVIDIA Container Toolkit）。
`--net=host`	使用主機網路模式，容器與主機共用網路堆疊，無 NAT，延遲更低，適合 ROS2 DDS 多播與網路通訊。
`--privileged`	賦予容器幾乎等同於主機的「特權」權限，才能存取低階裝置、修改網路設定等（如使用 `--device` 時通常搭配）。
`--env DISPLAY=$DISPLAY`	將主機的 `DISPLAY` 環境變數傳入容器，告訴容器 GUI 應該輸出到哪個 X11 顯示伺服器。
`--env QT_X11_NO_MITSHM=1`	解決 Qt 應用（如 RViz）在 X11 上使用共享記憶體時可能的顯示錯誤。
`--volume /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw`	將主機的 X11 socket（Unix domain）掛載到容器，使容器內程式能透過該 Socket 與 X 伺服器溝通，`rw` 表示可讀寫。
`--volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data`	將當前工作目錄下的 `ros2_data` 資料夾映射到容器內 `/home/ubuntu/data`，用於持久化地圖、日誌或其他資料。
`--device /dev/ttyACM0:/dev/ttyACM0`	將主機的 USB 裝置（例如 Arduino、micro:bit 之類的 Serial 裝置）映射進容器，供容器內驅動程式或節點存取。
`--device /dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0`	類似上條，映射另一個 USB Serial 設備（如 IMU、LiDAR 透過 USB 連線）。
`ros2_humble_gz_rviz_gpu/20250704`	要執行的 Docker 映像名稱及 Tag（版本標記），通常會標示 ROS 版本、包含的軟體與建立日期。
`bash -c "source /opt/ros/humble/setup.bash && bash"`	容器啟動後執行的命令：先 `source` ROS 2 環境設定，然後開啟一個互動式 bash，讓你馬上能夠使用 ROS2 指令。

💡 小技巧

顯示 GUI：需先在主機執行 xhost +local:docker，並將 /tmp/.X11-unix 與 DISPLAY 傳入容器。
持久化資料：使用 --volume $(pwd)/ros2_data:/home/ubuntu/data，即使重建或刪除容器，資料仍保留在主機。
多設備：--device 可以多次指定，用於連接多種實體硬體（USB、串口、GPU）。
自動重啟：--restart=always 保證服務長期在線，適合開發板或長期測試。
網路模式：--net=host 避免 ROS2 DDS 的多播發不出的問題，但在跨主機部署時需注意安全性。

這樣的設定能讓你在容器內 完整模擬（Gazebo）、可視化（RViz）以及與實體硬體串接（IMU、Arduino、LiDAR）時，都擁有接近原生的體驗。

=================================================

以下是這份 docker‑compose.yml 主要欄位的功能與建議設定，幫你釐清每個參數的意義與用途：

[yaml]
version: "3.8"

services:
  ros2dev:
    build: .
    container_name: ros2_humble_gz_gpu

    # ---------- GPU 支援 ----------
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]
    runtime: nvidia

    # ---------- 環境變數 ----------
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all          # 容器可見所有 GPU
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=graphics,utility,video,compute
      - DISPLAY=${DISPLAY}                  # 傳遞主機 DISPLAY，啟用 GUI
      - QT_X11_NO_MITSHM=1                  # 解決 Qt X11 共享記憶體問題

    # ---------- Volume 掛載 ----------
    volumes:
      - /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw    # X11 Socket，用於顯示 Gazebo/RViz
      - ./src:/root/ros2_ws/src:rw          # 專案原始碼掛載到容器

    network_mode: host                       # 與主機共用網路堆疊
    privileged: true                         # 賦予容器特權模式，可存取所有裝置
    stdin_open: true                         # -i 保持 stdin
    tty: true                                # -t 分配虛擬終端

各參數說明

version: "3.8"
定義 Compose 檔案的語法版本，3.8 支援 deploy.resources 等新功能。
services → ros2dev
服務名稱，自訂為 ros2dev，後面所有設定都套用在這個容器上。
build: .
以當前目錄的 Dockerfile 來建置映像。
container_name: ros2_humble_gz_gpu
容器啟動後的名稱，方便用 docker ps、docker logs、docker exec 等指令操作。

GPU 支援

deploy.resources.reservations.devices.capabilities: [gpu]
宣告此服務需要 GPU，當你使用 Swarm 或支援 deploy 的環境時才會生效。

⚠️ 如果你用的是單機 Docker Compose（非 Swarm），這段通常不會生效，你可以直接在 CLI 加上 --gpus all。
runtime: nvidia
指定使用 NVIDIA Container Runtime，確保容器可以存取 GPU。

環境變數

NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
讓容器看得到所有 GPU，或改為 0,1 只顯示指定卡號。
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=graphics,utility,video,compute
啟用 GPU 的圖形、計算等功能，必須包含 compute 才能跑 CUDA。
DISPLAY=${DISPLAY}
傳遞主機的 DISPLAY，告訴容器 GUI 畫面要輸出到哪個螢幕。
QT_X11_NO_MITSHM=1
解決 Qt 應用（如 RViz）在 X11 上的共享記憶體錯誤。

Volume 掛載

/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw
掛載主機的 X11 Unix Socket，讓容器透過這個 Socket 與 X11 伺服器通訊，才能顯示 Gazebo、RViz。
./src:/root/ros2_ws/src:rw
將當前目錄下的 src（你的 ROS2 原始碼）掛到容器的工作目錄，方便在本機修改程式後立即反映到容器內。

網路與權限

network_mode: host
容器與主機共用網路堆疊，DDS 多播等通訊可直接發送到本機網路。
privileged: true
賦予容器幾乎與主機相同的權限，可存取全部裝置，適合要操作串口、GPIO、USB 等硬體。
stdin_open: true (-i)
保持標準輸入開啟，使你可以 docker attach 或 docker exec -it 進行互動。
tty: true (-t)
為容器分配虛擬終端機，使輸出排版漂亮。

啟動方式建議

如果你的 Compose 版本不支援 deploy.resources，可改用：

bash
docker compose --profile=gpu up --build

或在 CLI 加上 GPU 參數：

bash
docker-compose up -d --build
# 然後手動執行：
docker run --gpus all ...

如此一來，既能在容器中使用 Gazebo、RViz，又能透過 USB、TTY 控制真實硬體，是開發與測試 ROS2 自走車的理想配置。

訂閱：文章 (Atom)

2025年8月3日 星期日