仿真机器人-深度学习CV和激光雷达感知(项目2)day04【简单例程】

文章目录

前言
简单例程
- 运行小海龟仿真
- - 启动节点
  - 查看计算图
  - 发布 Topic
  - 调用 Serviece
- 用 Python 发布和接收 Topic
- - 创建工作空间
  - 创建功能包，编译
  - 编写 Topic Publisher 节点
  - 编写 Topic Subscriber 节点
  - 运行节点
- 自定义消息类型
- 用 Python 注册和调用 Serviece
- - 新建功能包
  - 在 srv 文件夹下，创建 AddTwoNum.srv 文件
  - 同上节,修改 package.xml 和 CMakeLists.txt 文件后编译
  - 编写 Service 服务器代码
  - 编写 Service 客户端代码
  - 运行代码

前言

💫你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业
💫本文内容是我为复试准备的第二个项目
💫欢迎大家的关注，我的博客主要关注于考研408以及AIoT的内容
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以下的几个专栏是本人比较满意的专栏(大部分专栏仍在持续更新)，欢迎大家的关注：

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简单例程

运行小海龟仿真

打开虚拟机，进入Vscode，创建一个新窗口和新终端
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

启动节点

在终端依次运行如下指令

roscore
rosrun turtlesim turtlesim_node
rosrun turtlesim turtle_teleop_key

roscore ：启动 Master 节点
在这里插入图片描述
启动后把Master这个界面放到一边，再开一个终端，运行 rosrun turtlesim turtlesim_node，结果如下，rosrun 后面跟了两个参数，其中 turtlesim 就是功能包的名字，turtlesim_node 就是可执行文件的名字，对应着 src 中的一个文件叫做 turtlesim_node，用 rosrun 就把这个文件跑起来了，跑起来的结果就是出现了一个小海龟，接着再跑下一个节点

在这里插入图片描述
把终端拆分：

运行第二个节点：rosrun turtlesim turtle_teleop_key，如此，两个节点就都启动好了，第一个节点是一个可视化的模拟器，第二个节点是可以用键盘去控制小海龟（用箭头键移动海龟，按q退出控制）
在这里插入图片描述
注意我们在控制小海龟进行移动的时候，最后一次点击需要停留在第二个节点所在的终端。

查看计算图

我们的两个节点是在两个终端运行的，但是却协同运行，我们可以查看一下计算图：

rosrun rqt_graph rqt_graph

继续拆分终端后运行 rosrun rqt_graph rqt_graph 结果如下：
在这里插入图片描述
如图，有两个椭圆，即有两个节点，有一个方框，即有一个 Topic，Topic 的名字叫做 /turtle1/cmd_vel，该 Topic 由节点 /teleop_turtle 发布，由 /turtlesim 订阅，每按下一次键盘都会有一个 Topic 发布，并被另一节点接收。

也就是说，海归模拟器只要收到了 /turtle1/cmd_vel 这个 Topic 之后，就会让海龟去做相应的移动，即只要有该 Topic 发出，海龟就可以移动，即不一定必须通过 /teleop_turtle 这个节点发出，下面试一下不通过 /teleop_turtle 节点直接发送该 Topic

发布 Topic

# -r 参数设置发送频率, 不带 -r 参数则只发送一次,我们让海龟动起来的话需要持续的发送,1为1Hz,即每秒发1次
rostopic pub -r 1 /turtle1/cmd_vel ...

按q退出，新建终端：
在这里插入图片描述
使用 -h 可以查看命令的使用方式：

写命令行多用 Tab 补全，可以查看目前有哪些 Topic：

可以看到目前不止一个 Topic，当然我们需要的 /turtle1/cmd_vel 也在其中，但是我们刚刚的图中却仅显示了一个 Topic，这是因为我们只选择了 active(活跃：有发布者有订阅者)的 Topic，选择 all 即可查看其余的 Topic：
在这里插入图片描述

可以看到，/turtle1/color_senor 和 /turtle1/pose 这两个 Topic 只有发布者，没有订阅者，剩余的 Topic 是用来做系统调试的，关掉 Debug：

接下来回到正题：用 Topic 直接控制小海龟：

再按下 Tab 会自动补全 Topic 的数据类型（知道了 Topic 的名字就知道了它的数据类型）：
在这里插入图片描述
再按下 Tab 会自动补全要发送的内容（数据类型如何定义 ROS 也是知道的）：

类型由两个字段组成：linear : 线性线速度，angular : 角速度（均是三维），现在让它往前走：前是x轴，让它转圈，转圈就是z轴：
在这里插入图片描述
可以看到小海龟不停的在转圈：

刷新计算图：

就会发现之前的节点 /teleop_turtle 没有了（之前按q退出了），多了一个命令行工作自动创建的一个节点 /rostopic_7836_1705655818540，但本质上，当前计算图和之前的计算图的拓扑结构没有什么区别。

Topic演示到此结束，按 Ctrl C 停止，接下来演示 Service
在这里插入图片描述

调用 Serviece

rosservice list
rosservice call /spawn ...

同样，我们可以用 -h 进行查看：
在这里插入图片描述
其中的 list 就是列举当前活跃的 Service，继续查看：

如下就是 turtle1 创建的 Service

/spawn 用来新建一个机器人，就是新建一个海龟的意思

在这里插入图片描述
再按下 Tab，自动补全调用服务需要的参数：

可以看到有 x,y,z 这样的参数，x,y,z就是新的小海龟出生的位置坐标，theta就是朝向，可以修改部分值然后进行创建：

坐标的定义：x,y轴就是在最左下角的位置，这样，我们就通过调用 Service 创建了一个海龟，再来看一下计算图的变化：
在这里插入图片描述
可以看到就有了两个海龟。

关掉所有终端，Ctrl C
在这里插入图片描述

用 Python 发布和接收 Topic

上面我们讲述了用命令行区发送 Topic，当然我们也可以用代码去发送（以后大多也是用代码进行发送）

创建工作空间

新开一个终端，依次执行如下命令

# 在用户目录下创建工作空间
cd ~
mkdir -p learn_ws/src

# 在工作空间的根目录编译
cd learn_ws/
catkin_make

-p 递归创建

在这里插入图片描述
找到我们创建好的文件夹：

创建功能包，编译

新开一个终端，依次执行如下命令

# 进入工作空间的src文件夹
cd ~/learn_ws/src

# 创建功能包,指定名称、依赖
catkin_create_pkg learn_topic std_msgs rospy

# 回到工作空间根目录编译,每加入一个功能包都要重新编译
cd ..
catkin_make

# 编译后,setup文件会更新,需要重新source
source devel/setup.bash

执行完catkin_create_pkg learn_topic std_msgs rospy 可以看到左侧多了 learn_topic 以及其内的 src 以及相关文件
在这里插入图片描述

编写 Topic Publisher 节点

src下新建一个Python文件talker.py
在这里插入图片描述

#! /usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    # 向 ROS Master 注册名为 talker 的节点
    rospy.init_node('talker')

    # 创建 Topic 发布者, Topic 名称为 test_msg, 数据类型为 String, 消息队列长度为10
    pub = rospy.Publisher('test_msg', String, queue_size=10)

    # 定义 2Hz 的 rate 变量, 即每次 sleep 时长为 0.5s
    rate = rospy.Rate(2)

    # 在节点没有关闭时,执行循环
    while not rospy.is_shutdown():
        msg = f'Hello ROS! From talker, at {rospy.get_time()}'

        # 在终端打印日志
        rospy.loginfo(msg)

        # 发布 Topic 
        pub.publish(msg)

        # 等待 0.5s
        rate.sleep()
    
    rospy.loginfo('Talker exist.')

if __name__ == '__main__':
    talker()

记得写完后保存代码

解释如下：

#! /usr/bin/env python

该代码不可缺少，为指定用Python区运行代码，否则ROS可能不知道

rospy.init_node('talker')

向 Master 注册一个节点，运行到这一行时，计算图里就会多一个叫做 talker 的节点

pub = rospy.Publisher('test_msg', String, queue_size=10)

每一个 Topic 都要用名字以及类型去定义，此外这里还指定了一个消息队列长度，这是因为 Topic 是异步通信，发送者是只管发，至于接收者是否及时接收到，接收的速度够不够对于发送者而言都是不知道的，这里 queue_size=10 就意味着在接收者有一个队列，长度为10，每次发的消息都会送入队列中，每次接收者取消息都会出队，如果设为 0，即队列无限长，此时如果发布的速度比接收的速度快，就会导致队列越来越长，最后爆内存，如果设为 1 那么实时性就会比较高，即会取到最新的 Topic 信息

rate = rospy.Rate(2)  # 作用就是为了后续的 sleep()
rate.sleep()

while not rospy.is_shutdown():

没有关闭就会进入循环，关闭条件如在终端中按下Ctrl C

msg = f'Hello ROS! From talker, at {rospy.get_time()}'
rospy.loginfo(msg)
pub.publish(msg)
rate.sleep()

获取一个时间戳并打印、发布，然后睡眠0.5s后继续发

编写 Topic Subscriber 节点

src下新建一个Python文件listener.py

在这里插入图片描述

#! /usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def get_test_msg(data):
    # data.data 中是 Topic 数据
    rospy.loginfo(f'Listener get msg: {data.data}')

def listener():
    rospy.init_node('listener')

    # 创建 Topic 订阅者, 订阅名为 test_msg 的 Topic, 数据类型为 String, 收到 Topic 后的回调函数是 get_test_msg
    rospy.Subscriber('test_msg', String, get_test_msg)

    # 防止程序提前退出,等到节点关闭时再退出
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()

记得写完后保存代码

解释如下：

rospy.init_node('listener')

注册节点

rospy.Subscriber('test_msg', String, get_test_msg)

告诉 Master 想要订阅 test_msg 这个 Topic，类型是 String，回调函数为 get_test_msg

回调函数是一种在编程中常见的模式，特别是在处理异步事件或消息传递时。它基本上是一个被传递到另一个函数或方法中的函数，然后在适当的时刻被调用。回调函数的概念是核心的一部分，特别是在消息订阅和事件处理方面。

简单理解回调函数：设函数A是回调函数，还有另一个函数是函数B，所谓回调函数，就是因为A是函数B的一个参数，当有特定的事件发生时，函数B会执行函数A

在这里，get_test_msg 是一个回调函数。当 test_msg 话题上接收到一个新消息时，ROS 会自动调用 get_test_msg 函数，并将接收到的消息作为参数传递给这个函数。这样，你就可以在 get_test_msg 函数内定义当接收到消息时你希望执行的操作。

rospy.spin()

我们可以对这句代码 Ctrl 左键 查看其源码：
在这里插入图片描述
其实可以看到就是让它睡 0.5s，和我们 talker 中写的一样，其实目的就是为了防止程序退出，因为退出了的话，你创建的 Subscriber 也就被销毁了，这个进程就没了，不能再处理；所以如果本身有一个循环，如编写 Topic Publisher 中的那样，就不需要再 spin()，没有循环的话，如编写 Topic Subscriber 这样，就要调用一下 spin()

def get_test_msg(data):

这个函数的参数 data 就是我们拿到的 Topic

rospy.loginfo(f'Listener get msg: {data.data}')

打印拿到的数据

运行节点

新建一个终端

# 新建的 Python 文件，需要添加运行权限
chmod +x src/learn_topic/src/*

# 运行
roscore
rosrun learn_topic talker.py
rosrun learn_topic listener.py

# 工具
rosrun rqt_graph rqt_graph   # 下面只演示了这个工具
rosrun rqt_topic rqt_topic

在这里插入图片描述
拆分终端，输入 source devel/setup.bash（启动 Master，因为刚刚的 Master关了），继续按上述代码运行：

在这里插入图片描述
新建终端，输入 source devel/setup.bash

可以看到可以正常的发出 Topic 和接收 Topic

新建一个终端：
在这里插入图片描述
rqt_topic 可以用可视化的方式把现在有的 Topic 都显示出来，✔代表接收这个 Topic：

就会显示它的带宽，以及他的频率为 2Hz（就是我们当初设置的那样），展开后可以查看 Type 和 Value

自定义消息类型

上述中，我们用的是 String，只是发布了一个很简单的字符串，我们再很多条件下是需要自定义消息类型的，去应对更复杂的需求：

.msg文件：描述 ROS 消息的文本文件，是一种编程语言无关的接口，用于为不同编程语言的消息生成源代码
.srv文件：与msg文件类似，但用来描述一个 Service，包括请求参数和返回值两部分
可用的数据类型
• int8, int16, int32, int64(加uint*)
• float32, float64
• string
• time, duration
• 变长数组 <type>[]，定长数组 <type>[N]
• 其他自定义类型，即支持类型嵌套

使用自定义消息类型的 Topic：

1.在上面创建的工作空间，新建功能包

cd src
catkin_create_pkg custom_msg std_msgs rospy

创建名为：custom_msg 的功能包，有两个依赖：std_msgs、rospy

2.在功能包的 msg 文件夹下，创建 robot_state.msg 文件
在这里插入图片描述

注：文件名必须叫这个名，在该文件下输入下述代码

string name
uint8 id
float64 speed
float64[2] position

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

这里就是编程无关的语言了，接下来，就是要让 ROS 去编译这个文件，然后自动生成，这些数据类型它在 Python 下面对应的这些代码和类型是什么，这些都是自动完成的

3.修改 package.xml，添加依赖项，用于生成自定义类型的源代码(C++,Python等)

注意找对 package，每个功能包里都有一个 package
在这里插入图片描述
把如下代码添入 package 中：

<build_depend>message_generation</build_depend>
<exec_depend>message_runtime</exec_depend>

在这里插入图片描述
记得写完后保存代码

4.修改 CMakeLists.txt，在编译时自动生成源代码（不要直接复制，逐项修改）

注意找对 CmakeLists，每个功能包里都有一个 CmakeLists

# 在 find_package 中添加 message_generation, 修改后如下:
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  rospy
  std_msgs
  message_generation
)

# 在 catkin_package 中添加 CATKIN_DEPENDS message_runtime,修改后如下:
catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES custom_msg
   CATKIN_DEPENDS rospy std_msgs message_runtime
#  DEPENDS system_lib
)

# 解除 add_message_files 的注释, 添加 .msg文件,修改后如下:
add_message_files(
  FILES
  robot_state.msg
)

# 解除 generate_messages 的注释, 修改后如下:
generate_messages(
  DEPENDENCIES
  std_msgs
)

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

5.编译

cd ..     # 就是来到 learn_ws 下
catkin_make

在这里插入图片描述

6.编写发布节点

此代码相当于是 Topic 中的 Talker

在这里插入图片描述

#! /usr/bin/env python
import rospy
from custom_msg.msg import robot_state

def pub_state():
    rospy.init_node('robot_state_publisher')
    pub = rospy.Publisher('robot_state', robot_state, queue_size=10)
    rate = rospy.Rate(1)

    pos = [0, 0]
    speed = 0.5

    while not rospy.is_shutdown():
        msg = robot_state()
        msg.id = 0
        msg.name = 'qrobo'
        msg.position = pos
        msg.speed = speed
        pub.publish(msg)

        pos[0] += 0.5
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    pub_state()

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

注意这个代码运行的话不会有输出的：因为代码中没有让打印日志之类的信息，运行代码前要记得要给新建的 Python 文件添加运行权限。
在这里插入图片描述

7.(可选)将编译的源代码加入 VSCode 的 Python 依赖路径，这一步只是为了写代码时 VSCode 能进行补全、分析和跳转，不影响代码运行。此操作每个工作空间做一次就可以

在下图标准位置填入下述代码：

,"${workspaceFolder}/devel/lib/python3/dist-packages"

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

用 Python 注册和调用 Serviece

新建功能包

新开一个终端：

cd src
catkin_create_pkg learn_service std_msgs rospy

在这里插入图片描述

在 srv 文件夹下，创建 AddTwoNum.srv 文件

--- 上面是请求参数，下面是返回参数

int64 A
int64 B
---
int64 Sum

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

同上节,修改 package.xml 和 CMakeLists.txt 文件后编译

注意找对 package，每个功能包里都有一个 package
在这里插入图片描述

把如下代码添入 package 中：

<build_depend>message_generation</build_depend>
<exec_depend>message_runtime</exec_depend>

在这里插入图片描述

注意找对 CmakeLists，每个功能包里都有一个 CmakeLists

# 在 find_package 中添加 message_generation, 修改后如下:
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  rospy
  std_msgs
  message_generation
)

# 在 catkin_package 中添加 CATKIN_DEPENDS message_runtime,修改后如下:
catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES custom_msg
   CATKIN_DEPENDS rospy std_msgs message_runtime
#  DEPENDS system_lib
)

# 解除 add_service_files 的注释, 添加 .srv文件,修改后如下:
add_service_files(
  FILES
  AddTwoNum.srv
)


# 解除 generate_messages 的注释, 修改后如下:
generate_messages(
  DEPENDENCIES
  std_msgs
)

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

编写 Service 服务器代码

在这里插入图片描述
记得写完后保存代码

#! /usr/bin/env python
import rospy
from learn_service.srv import AddTwoNum, AddTwoNumRequest, AddTwoNumResponse

# AddTwoNum 的处理函数,参数为 AddTwoNumRequest, 返回 AddTwoNumResponse
def handle_add_two_num(req: AddTwoNumRequest):
    sum = req.A + req.B
    rospy.loginfo(f'{req.A} + {req.B} = {sum}')
    return AddTwoNumResponse(sum)

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('add_two_num_server')

    # 创建 Service 服务器, 类型为 AddTwoNum, 处理函数为 handle_add_two_num
    rospy.Service('add_two_num', AddTwoNum, handle_add_two_num)
    rospy.loginfo('add_two_num server ready.')
    rospy.spin()

编写 Service 客户端代码

在这里插入图片描述

#! /usr/bin/env python
import rospy
from learn_service.srv import *

def add_two_num_client(a, b):
    # 等待该 Service 在 Master 中注册
    rospy.loginfo('waitting for service: add_two_num ...')
    rospy.wait_for_service('add_two_num')

    # 捕获可能发生的错误
    try:
        # 请求服务
        service = rospy.ServiceProxy('add_two_num', AddTwoNum)
        res: AddTwoNumResponse = service(a, b)
        return res.Sum
    except rospy.ServiceException as e:
        rospy.logerr(f'Service call failed: {e}')

if __name__ == '__main__':
    rospy.init_node('add_two_num_client')

    a = 2
    b = 3
    rospy.loginfo(f'request service: {a} + {b}')

    res = add_two_num_client(a, b)
    rospy.loginfo(f'get response: {res}')

在这里插入图片描述

记得写完后保存代码

部分代码解释：

rospy.wait_for_service('add_two_num')

欲调用 add_to_num 这个 Service，如果此刻没有的话，程序就会在这一步停住，等待其注册

service = rospy.ServiceProxy('add_two_num', AddTwoNum)

这行代码创建了一个服务代理，名为 service。rospy.ServiceProxy 是创建服务代理的方法。这个代理允许你通过一个简单的本地函数调用来调用远程服务。
add_two_num 是你想要连接的服务的名称。
AddTwoNum 是服务的类型，它是一个自动生成的 Python 类，用于表示服务的请求和响应结构。
一旦这个代理被创建，你就可以像调用本地函数一样调用服务。

res: AddTwoNumResponse = service(a, b)

这行代码实际上是在调用服务。当你使用 service 代理并传入参数 a 和 b 时，客户端会向服务器发送一个 AddTwoNumRequest 消息，并等待服务器响应一个 AddTwoNumResponse 消息。
service(a, b) 调用服务并传入参数 a 和 b。这相当于发送一个包含这些参数的服务请求。
res: AddTwoNumResponse 这部分是类型注解，它指明变量 res 应该是一个 AddTwoNumResponse 类型的实例。这不是调用服务必需的，但它有助于代码的可读性和类型检查。
服务的调用是阻塞的，这意味着程序将在这一行暂停执行，直到服务响应被接收或发生错误。

运行代码

记得要给代码添加权限，以及编译代码：

catkin_make   # 编译代码
chmod +x src/learn_service/src/*   # 给代码加运行权限
roscore
source devel/setup.bash   # 新建的终端要运行该命令
rosrun learn_service server.py
source devel/setup.bash   # 新建的终端要运行该命令
rosrun learn_service client.py

在这里插入图片描述

上述所有内容出处如下，博主在此基础上仅为添加个人理解：
本项目为北大团队出品【项目三：深度学习&仿真机器人 - 丘丘老师】原创（部分代码为开源代码）。课程团队：B站ID【M学长的考研top帮】UID【3546580235848566】复试项目班QQ大群：885884619，负责人QQ：674799975