方法1：
交叉编译环境搭建流程
- 交叉编译环境搭建的主要思路是利用catkin提供的rostoolchain脚本设置相应的交叉编译工具、lib库地址等，中间遇到问题再针对性解决。
基础环境：
- 目标运行环境
- arm64 cpu
- Ubuntu 16.04
- ros kinetic for arm
- 编译环境
- x86_64 cpu
- Ubuntu Kylin（16.04）
- ros kinetic for amd64
环境设置流程：
1 ARM ubuntu环境上安装arm-indigo版本,后面需要将这个arm版本copy到交叉编译环境上
2 x86环境上安装docker（ubuntu）
3 下载docker-ros（ubuntu）镜像， 加载启动docker-ros（ubuntu+ROS）镜像
4 安装 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf
5 将docker环境中中x86版本的indigo替换成arm版本的indigo,
替换之前需要备份x86版本indigo的lib,因为这些库文件在运行ros时是需要的。
将x86版本indigo的lib保存到localpath目录下，设置export LD_LIBRARY_PATH=localpath，
实现运行ros命令时使用x86的lib库。
6 将arm环境下的库文件/头文件 copy到docker环境中，目录可以自己设定比如：/$ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs
7 配置rostoolchain.cmake文件
#File rostoolchain.cmake
set(CMAKE_SYSTEM_NAME Linux)
set(CMAKE_C_COMPILER /usr/bin/arm-linux-gnueabihf-gcc)
set(CMAKE_CXX_COMPILER /usr/bin/arm-linux-gnueabihf-g++)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH /opt/ros/indigo $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs)
set(CMAKE_LIBRARY_PATH $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/lib/arm-linux-gnueabihf $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/lib $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/lib $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/local/lib)
set(CMAKE_INCLUDE_PATH $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/include $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/local/include)
set(LD_LIBRARY_PATH $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/lib/arm-linux-gnueabihf $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/lib $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/lib $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/local/lib)
set(PYTHON_EXECUTABLE /usr/bin/python)
set(PCL_ROOT $ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr)
set(CMAKE_CROSSCOMPILING true)
message("${CMAKE_CROSSCOMPILING}")
# Have to set this one to BOTH, to allow CMake to find rospack
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PROGRAM ONLY)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_LIBRARY ONLY)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_INCLUDE ONLY)
set(CMAKE_FIND_ROOT_PATH_MODE_PACKAGE ONLY) 
8 修改/opt/ros/indigo/share/catkin/cmake/tools/rt.cmake
该文件的第34行
if(NOT (APPLE OR WIN32 OR MINGW OR ANDROID))修改为if(NOT (APPLE OR WIN32 OR MINGW OR ANDROID OR UNIX))
9 个人理解cmake交叉编译过程就是修改cmake搜索链接库文件位置的过程，正常编译会搜索x86库文件做在位置，
交叉编译需要将搜索位置切换到目标架构需要的库文件存放位置，比如/$ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs
实现方法：
修改catkin_INCLUDE_DIRS catkin_LIBRARY_DIRS，将这两个变量中指向x86系统的位置，修改为指向交叉编译依赖文件存放位置
/opt/ros/indigo/share/catkin/cmake/catkinConfig.cmake
这个文件末增加如下处理:
list(APPEND catkin_INCLUDE_DIRS ${CMAKE_INCLUDE_PATH})
list(APPEND catkin_LIBRARY_DIRS ${CMAKE_LIBRARY_PATH})
set(catkin_LIBRARIES_tmp ${catkin_LIBRARIES})
set(catkin_LIBRARIES "")
foreach(catkinlib ${catkin_LIBRARIES_tmp})
string(LENGTH ${catkinlib} lengths)
if (${lengths} GREATER 12)
string(SUBSTRING ${catkinlib} "/" 12 result)
string(COMPARE EQUAL ${result} "/usr/lib/lib" compareResult)
if (${compareResult})
string(REPLACE "/usr/lib/lib" "$ENV{HOME}/cross-compiling/ubuntu-rootfs/usr/lib/lib" result_tem ${catkinlib})
list(APPEND catkin_LIBRARIES ${result_tem})
else()
list(APPEND catkin_LIBRARIES ${catkinlib})
endif()
else()
list(APPEND catkin_LIBRARIES ${catkinlib})
endif()
endforeach()
10 编译命令
catkin_make -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/$filepath/rostoolchain.cmake
编译
- 命令
catkin_make -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=/$filepath/rostoolchain.cmake
验证编译产出
- 将devel产出拷贝到px2的workspace中，启动roscore之后，进入devel/lib/hdmap_interface，运行./hdmap_interface_node
tip:参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/183819313的相关操作，并清晰阐释了该流程。
方法2：
ros开源了一套编译库，直接通过python即可得到交叉编译的结果。
这个包安装ros_cross_compile命令后，使用以下指令即可实现交叉。命令的第一个参数是指向ROS工作区的路径。
下面是一个标准工作流的简单调用
python -m ros_cross_compile /path/to/my/workspace --arch aarch64 --os ubuntu --rosdistro dashing关于脚本的其他参数说明，执行”python -m ros_cross_compile -h“获得。
tips：python后面需要加 -m 来实现模块当作脚本来启动，作者发现文章举的例子较为详细，因此作为采用，来阐述此处为何需要python -m
python xxx.py与python -m xxx。
这是两种加载py文件的方式：
前者叫做直接运行，此时脚本的__name__为'main'；
后者把模块当作脚本来启动，相当于import，此时脚本的__name__为'xxx'。这种启动方式时最好不要带后缀.py。
不同的加载py文件的方式，主要是影响sys.path这个属性。sys.path是一个list，是当前Python解析器运行的环境，Python解析器会在这些目录下去寻找依赖库。python导入文件或模块时默认会先在sys.path里找其的路径。
# 直接启动：python run.py
test_import_project git:(master) ✗ python run.py
['/Users/sx/Documents/note/test_py/test_import_project',
'/usr/local/Cellar/python/2.7.11/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip',
...]# 以模块方式启动：python -m run
test_import_project git:(master) ✗ python -m run
['',
'/usr/local/Cellar/python/2.7.11/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip',对比一下就可以发现，-m运行比直接运行仅是多了一个’’，也就是当前所在的目录。
直接启动：把run.py文件所在的目录放到了sys.path属性中。
模块启动：把也就是当前路径放到了sys.path属性中
在实际场景中，对于多个启动目录的程序效果明显
# 目录结构如下
package/
__init__.py
mod1.py
package2/
__init__.py
run.py # run.py 内容如下
import sys
from package import mod1
print(sys.path)现在就尝试以两种不同的方法启动run.py文件。
# 直接启动（失败）
➜ test_import_project git:(master) ✗ python package2/run.py
Traceback (most recent call last):
File "package2/run.py", line 2, in <module>
from package import mod1
ImportError: No module named package
# 以模块方式启动（成功）
➜ test_import_project git:(master) ✗ python -m package2.run
['',
'/usr/local/Cellar/python/2.7.11/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip',
...]接下来分析一下原因。
需要注意的是，当需要启动的py文件引用了一个模块，在启动的时候需要考虑sys.path中有没有import的模块的路径。这个时候，到底是使用直接启动，还是以模块的启动？目的就是把import的那个模块的路径放到sys.path中。
导入一个模块时，解释器先在当前目录中搜索它。如果没有找到的话，就会到 sys.path变量中给出的目录列表中查找。
我们要启动package2文件夹下的run.py，所需模块在package目录中。因此当我们直接执行run.py时，只是把run.py文件所在的目录放到了sys.path属性中，sys.path并没有把package目录收录。故会报错。
当我们使用-m参数时，把当前路径放到了sys.path属性中。当前路径包含了package目录与package2目录，故均在sys.path中。运行成功。
因此此处使用python -m能够有效地去管理交叉编译的问题，可以使ROS环境包与交叉编译包能够同处于一个目录下，方便编译。
同时为了进一步方便代码的debug，本文还提供了pycharm如何设置.py作为脚本启动，即带-m参数运行
首先是如何以python xxx.py方式直接运行：Edit Configurations选项中，选择的是Script path。输入框是run.py的绝对路径。
如何以python -m xxx方式运行，将xxx.py作为模块运行（感谢stackoverflow）：
Edit Configurations选项中，点击Script path输入框左侧的倒三角，选择Module name，右边输入框输入xxx，即模块的名字，不带.py后缀。然后就可以在Parameters设置任何参数。这种方法不需要在任何地方包含 -m 参数。
通过该类方法能够有效地去管理代码的读取与存储，当然不同的芯片有可能具有不同的使用方法，目前该方法二仍然只适用于ubuntu与Debain系统，如果以传统的ARM系统，有可能仍然需要使用方法1来保证安全稳定。此处提供一个古月的交叉编译博客，而RK3308等RK系列也得到了众多开发者的支持。而树莓派等虽然存在编译界面，但是由于性能等问题，很多人还是尝试将其进行交叉编译以及移植。由于本人最近才接触交叉编译，有些不合适的地方请各位批评指正。
