在Jetson Nano上使用CUDA的ROS和OpenCV：不兼容的版本

我想在Jetson Nano上将ROS与启用CUDA的OpenCV一起使用。现在我不在乎版本。

问题：Jetson Nano仅支持CUDA 10和Ubuntu 18.04。 Ubuntu 18.04的ROS版本是Melodic，需要OpenCV 3.2，但OpenCV 3.2仅支持CUDA 8。

我在SO（CMake Error: Variables are set to NOTFOUND）上找到了使用CUDA 9进行构建的指南，但由于“错误：标识符“ __shfl_down”未定义“，在CUDA 10上进行尝试时它失败了” “ __shfl_XXX”错误。

这里有人成功完成这项工作吗？或关于如何解决“ __shfl_down”错误的任何想法？

OpenCV 3.2可以与CUDA 10.2一起使用吗？

选项01：

不是，不要尝试使用CUDA 10.2进行构建，这是我的建议，在这两种情况下，您都应保持安全。在您的软件包CMakeLists.txt中，按如下所示添加替代的OpenCV（与Nano一起提供），而assumimg main.cpp是您的主文件（如果未更改）：
```
   set(OpenCV_INCLUDE_DIRS
      <path_to>/include
      <path_to>/include/opencv2
    )

    set(OpenCV_LIB_DIR
      <path_to>/lib
    )

    set(OpenCV_LIBS
      opencv_core
      opencv_highgui
      opencv_imgcodecs
    )

    include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})
    link_directories(${OpenCV_LIB_DIR})
    add_executable(${PROJECT_NAME} src/main.cpp)
    target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})
```
在OpenCV_LIBS下添加您在代码中使用的OpenCV模块

注意：我无权在我的计算机上对此进行测试，因此请将此作为暂定答案，如果您有任何问题让我知道，我会尽力帮助
选项02：

catkin_make -DOpenCV_DIR = / usr / local / share / OpenCV

注意：OpenCV_DIR必须指向带有opencv-conifg.cmake文件的文件夹。可以找到更多信息here

即使我尚未对其进行广泛的测试，我仍然找到了解决方案：

从源代码构建OpenCV 4.2（任何支持CUDA 10.2的版本都可以使用），从而启用CUDA。 https://www.pyimagesearch.com/2020/03/25/how-to-configure-your-nvidia-jetson-nano-for-computer-vision-and-deep-learning/提供了一个很好的指南（跳过具有tensorflow的零件等）
安装ROS Melodic。无需从源代码构建。
创建工作空间后，将cv_bridge和image_transport模块克隆到其中。重要提示：切换到分支“ Noetic”！
在cv_bridge的CMakeLists.txt中，将find_package(Boost REQUIRED python37)更改为find_package(BOOST REQUIRED python)
在cv_bridge / src / module.hpp中的函数do_numpy_import中，将返回类型从void *更改为void，并删除return nullptr;
使用柳絮建立工作区。它应该可以正常构建。

我已经测试了基本的图像发布，并在rqt_image_view中对其进行了查看。就像魅力一样！

我知道这是一个有点棘手的解决方案，所以如果有人知道更好的话，请告诉我！