机器人系统开发ros2-基础实践01-学会自定义一个机器人动作aciton实体类

您之前在了解操作教程中了解了action 。与其他通信类型及其各自的接口(主题/消息和服务/srv)一样,您也可以在包中自定义操作。本教程向您展示如何定义和构建可与您将在下一个教程中编写的action服务器和action 客户端一起使用的操作。

需要理解action 可以回到这篇文章
ros 中的通信接口的定义以及如何创建自定义msg、srv和action文件

1. 创建aciton 前端的先决条件

复制代码
    已安装ROS 2和colcon

设置工作区并创建一个名为的包action_tutorials_interfaces:

cpp 复制代码
mkdir -p ros2_study/src 
cd ros2_study/src
ros2 pkg create action_tutorials_interfaces

定义动作:

.action操作在以下形式的文件中定义:

cpp 复制代码
# Request
---
# Result
---
# Feedback

action 定义由三个消息定义组成,以 分隔---。

  • 请求消息从 动作客户端 发送到发起新目标的 动作服务器

  • 当目标完成时,结果消息从动作服务器 发送到动作客户端

  • 反馈消息 定期动作服务器 发送到动作客户端 ,其中包含有关目标的更新

动作的实例通常称为目标。

假设我们要定义一个新的操作"Fibonacci"来计算斐波那契数列。

action在我们的 ROS 2 包中创建一个目录action_tutorials_interfaces:

cpp 复制代码
cd action_tutorials_interfaces
mkdir action

在该目录中,创建一个包含以下内容的action文件:Fibonacci.action

cpp 复制代码
cd action
vim Fibonacci.action

将下面内容贴到Fibonacci.action,然后保存

cpp 复制代码
int32 order
---
int32[] sequence
---
int32[] partial_sequence

创建action

在我们的代码中使用新的斐波那契操作类型之前,我们必须将定义传递到 rosidl 代码生成管道。

这是通过在以下行CMakeLists.txt之前添加以下行来完成的:ament_package() action_tutorials_interfaces

让我们用vccode 打开项目目录,方便查看文件以及修改文件

这是我们现在的项目目录如下:

接下来我们修改CMakeLists.txt

cpp 复制代码
find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)

rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
  "action/Fibonacci.action"
)

我们还应该将所需的依赖项添加到我们的package.xml:

cpp 复制代码
<buildtool_depend>rosidl_default_generators</buildtool_depend>

<depend>action_msgs</depend>

<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>

我们现在应该能够构建包含Fibonacci操作定义的包:

cpp 复制代码
cd ros2_study
colcon build

发现编译报错:

提示我们是代码位置放错了

重新将上面的代码放入到下图的这个位置然后再重新编译

编译成功:

验证我们定义的action

cpp 复制代码
. install/setup.bash
# Check that our action definition exists
ros2 interface show action_tutorials_interfaces/action/Fibonacci

在本次学习中,我们学习了action 定义的结构。还学习了如何使用CMakeLists.txt和正确构建新的操作界面package.xml,以及如何验证构建是否成功。

相关推荐
Likeadust19 分钟前
视频直播点播平台EasyDSS助力企业打造全场景数字化宣传体系
运维·人工智能·音视频
昨天那个谁谁19 分钟前
ROS2运行时报无法加载create_key等符号错误
c++·python·ros2
韩曙亮33 分钟前
【AI 大模型】LangChain 框架 ① ( LangChain 简介 | LangChain 模块 | LangChain 文档 )
人工智能·ai·langchain·llm·大语言模型·prompts·agents
码农阿豪35 分钟前
本地 AI 模型随心用!Cherry Studio + cpolar解锁跨设备智能办公
人工智能
通义灵码44 分钟前
用 Qoder 加速前端巨石应用的架构演进
前端·人工智能·架构·qoder
一水鉴天1 小时前
整体设计 定稿 之21 拼语言表述体系之3 dashboard.html V5(codebuddy)
前端·人工智能·架构
LaughingZhu1 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-01
大数据·人工智能·经验分享·搜索引擎·产品运营
m0_462605221 小时前
第N8周:使用Word2vec实现文本分类
人工智能·分类·word2vec
子洋1 小时前
LLM 原理 - 输入预处理
前端·人工智能·后端
我很哇塞耶1 小时前
OpenAI公开新的模型训练方法:或许能解决模型撒谎问题,已在GPT-5 thiking验证
人工智能·ai·大模型·训练