tf2 库允许你在 ROS 节点中查询两个帧之间的转换。这个查询可以是阻塞的，也可以是非阻塞的，取决于你的需求。下面是一个基本的 Python 示例，展示如何在 ROS 节点中使用 tf2 查询帧转换。

本教程假设您已完成tf2 静态广播器教程 (Python)和tf2 广播器教程 (Python)。在上一个教程中，我们创建了一个learning_tf2_py包。机器人系统ros2-开发实践06-将静态坐标系广播到 tf2(Python)-定义机器人底座与其传感器或非移动部件之间的关系

步骤1：

1 编写监听节点

我们首先创建源文件。转到learning_tf2_py我们在上一教程中创建的包。在src/learning_tf2_py/learning_tf2_py目录中新建turtle_tf2_listener.py，用vscode 打开文件，将下面的代码贴入文件中。

代码如下：

import math

from geometry_msgs.msg import Twist

import rclpy
from rclpy.node import Node

from tf2_ros import TransformException
from tf2_ros.buffer import Buffer
from tf2_ros.transform_listener import TransformListener

from turtlesim.srv import Spawn


class FrameListener(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('turtle_tf2_frame_listener')

        # Declare and acquire `target_frame` parameter
        self.target_frame = self.declare_parameter(
          'target_frame', 'turtle1').get_parameter_value().string_value

        self.tf_buffer = Buffer()
        self.tf_listener = TransformListener(self.tf_buffer, self)

        # Create a client to spawn a turtle
        self.spawner = self.create_client(Spawn, 'spawn')
        # Boolean values to store the information
        # if the service for spawning turtle is available
        self.turtle_spawning_service_ready = False
        # if the turtle was successfully spawned
        self.turtle_spawned = False

        # Create turtle2 velocity publisher
        self.publisher = self.create_publisher(Twist, 'turtle2/cmd_vel', 1)

        # Call on_timer function every second
        self.timer = self.create_timer(1.0, self.on_timer)

    def on_timer(self):
        # Store frame names in variables that will be used to
        # compute transformations
        from_frame_rel = self.target_frame
        to_frame_rel = 'turtle2'

        if self.turtle_spawning_service_ready:
            if self.turtle_spawned:
                # Look up for the transformation between target_frame and turtle2 frames
                # and send velocity commands for turtle2 to reach target_frame
                try:
                    t = self.tf_buffer.lookup_transform(
                        to_frame_rel,
                        from_frame_rel,
                        rclpy.time.Time())
                except TransformException as ex:
                    self.get_logger().info(
                        f'Could not transform {to_frame_rel} to {from_frame_rel}: {ex}')
                    return

                msg = Twist()
                scale_rotation_rate = 1.0
                msg.angular.z = scale_rotation_rate * math.atan2(
                    t.transform.translation.y,
                    t.transform.translation.x)

                scale_forward_speed = 0.5
                msg.linear.x = scale_forward_speed * math.sqrt(
                    t.transform.translation.x ** 2 +
                    t.transform.translation.y ** 2)

                self.publisher.publish(msg)
            else:
                if self.result.done():
                    self.get_logger().info(
                        f'Successfully spawned {self.result.result().name}')
                    self.turtle_spawned = True
                else:
                    self.get_logger().info('Spawn is not finished')
        else:
            if self.spawner.service_is_ready():
                # Initialize request with turtle name and coordinates
                # Note that x, y and theta are defined as floats in turtlesim/srv/Spawn
                request = Spawn.Request()
                request.name = 'turtle2'
                request.x = float(4)
                request.y = float(2)
                request.theta = float(0)
                # Call request
                self.result = self.spawner.call_async(request)
                self.turtle_spawning_service_ready = True
            else:
                # Check if the service is ready
                self.get_logger().info('Service is not ready')


def main():
    rclpy.init()
    node = FrameListener()
    try:
        rclpy.spin(node)
    except KeyboardInterrupt:
        pass

    rclpy.shutdown()

2 代码说明：

TransformListener以帮助简化接收转换的任务。

from tf2_ros.transform_listener import TransformListener

在这里，我们创建一个TransformListener对象。创建侦听器后，它开始通过线路接收 tf2 转换，并将它们缓冲最多 10 秒。

self.tf_listener = TransformListener(self.tf_buffer, self)

最后，我们向侦听器查询特定的转换。我们lookup_transform使用以下参数调用方法：
提供rclpy.time.Time()只会为我们提供最新的可用转换。所有这些都包含在 try- except 块中以处理可能的异常

t = self.tf_buffer.lookup_transform(
    to_frame_rel,
    from_frame_rel,
    rclpy.time.Time())

3 新增启动入口点

要允许命令运行您的节点，您必须将入口点添加到src/learning_tf2_py 的setup.py ，在setup.py 文件里找到console_scripts，在括号之间添加以下行

'turtle_tf2_listener = learning_tf2_py.turtle_tf2_listener:main',

3.1 更新启动文件

使用文本编辑器打开目录中调用的启动文件src/learning_tf2_py/launch，向启动描述turtle_tf2_demo.launch.py添加两个新节点，添加启动参数，然后添加导入。生成的新的文件应如下所示：

from launch import LaunchDescription
from launch.actions import DeclareLaunchArgument
from launch.substitutions import LaunchConfiguration

from launch_ros.actions import Node


def generate_launch_description():
    return LaunchDescription([
        Node(
            package='turtlesim',
            executable='turtlesim_node',
            name='sim'
        ),
        Node(
            package='learning_tf2_py',
            executable='turtle_tf2_broadcaster',
            name='broadcaster1',
            parameters=[
                {'turtlename': 'turtle1'}
            ]
        ),
        DeclareLaunchArgument(
            'target_frame', default_value='turtle1',
            description='Target frame name.'
        ),
        Node(
            package='learning_tf2_py',
            executable='turtle_tf2_broadcaster',
            name='broadcaster2',
            parameters=[
                {'turtlename': 'turtle2'}
            ]
        ),
        Node(
            package='learning_tf2_py',
            executable='turtle_tf2_listener',
            name='listener',
            parameters=[
                {'target_frame': LaunchConfiguration('target_frame')}
            ]
        ),
    ])

这将声明一个target_frame启动参数，为我们将生成的第二只海龟启动一个广播器，以及将订阅这些转换的坐标侦监听器。

3 构建

在工作区的根目录中运行rosdep以检查是否缺少依赖项。

rosdep install -i --from-path src --rosdistro humble -y

仍然在工作区的根目录中构建您的包：

colcon build --packages-select learning_tf2_py

打开一个新终端，导航到工作区的根目录，然后获取安装文件：

. install/setup.bash

4 运行

现在您已准备好开始完整的海龟演示：
在工作区的根目录执行

ros2 launch learning_tf2_py turtle_tf2_demo.launch.py

看到有两个海龟，另外一个会向其中一个自动靠齐

您应该会看到海龟模拟卡上有两只海龟。在第二个终端窗口中键入以下命令：

ros2 run turtlesim turtle_teleop_key

要查看是否有效，只需使用箭头键围绕第一只乌龟行驶（确保您的终端窗口处于活动状态，而不是模拟器窗口），您将看到第二只乌龟紧随第一只乌龟！