ROS学习

1.ROS工作空间

存放项目开发相关文件的文件夹；

• src:代码空间（Source Space）
• install:安装空间（Install Space）
• build:编译空间（Build Space）
• log:日志空间（Log Space）

2.colcon是一个包构建工具

sudo apt install python3-colcon-ros

sudo apt install python3-colcon-ros

3.source命令

在当前bash环境下读取并执行FileName中的命令。

source命令（从 C Shell 而来）是bash shell的内置命令。点命令，就是个点符号，（从Bourne Shell而来）是source的另一名称。

source（或点）命令通常用于重新执行刚修改的初始化文档，如 .bash_profile 和 .profile 这些配置文件。

4.功能包

将不同的功能代码放在不同的功能包中，降低耦合，提高软件复用率

5.节点：机器人的工作细胞

第一个节点（面向过程编程）

import rclpy                                     # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node                      # ROS2 节点类
import time

def main(args=None):                             # ROS2节点主入口main函数
    rclpy.init(args=args)                        # ROS2 Python接口初始化
    node = Node("node_helloworld")               # 创建ROS2节点对象并进行初始化
    
    while rclpy.ok():                            # ROS2系统是否正常运行
        node.get_logger().info("Hello World")    # ROS2日志输出
        time.sleep(0.5)                          # 休眠控制循环时间
    
    node.destroy_node()                          # 销毁节点对象    
    rclpy.shutdown()                             # 关闭ROS2 Python接口

面向对象编程

import rclpy                                     # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node                      # ROS2 节点类
import time

"""
创建一个HelloWorld节点, 初始化时输出"hello world"日志
"""
class HelloWorldNode(Node):
    def __init__(self, name):                        # 构造函数
        # 调用父类 Node 的构造函数来初始化父类部分。super() 函数返回父类对象的实例，super().__init__(name) 调用父类 Node 的初始化方法，将 name 参数传递给父类的构造函数
        # super().__init__() 是 Python 中的一个方法，常用于调用父类的构造函数（__init__()）。它的作用是让子类能够继承并正确初始化父类的属性和行为。
        super().__init__(name)                       # ROS2节点父类初始化
        while rclpy.ok():                            # ROS2系统是否正常运行
            self.get_logger().info("Hello World")    # ROS2日志输出
            time.sleep(0.5)                          # 休眠控制循环时间

def main(args=None):                                 # ROS2节点主入口main函数
    rclpy.init(args=args)                            # ROS2 Python接口初始化
    node = HelloWorldNode("node_helloworld_class")   # 创建ROS2节点对象并进行初始化
    node.destroy_node()                              # 销毁节点对象
    rclpy.shutdown()                                 # 关闭ROS2 Python接口

在编写程序之后或者更改程序之后一定要进行重新编译

colcon build

实际运行的程序位于

~/dev_ws/install/learning_node/lib/python3.10/site-packages/learning_node

6.话题：节点间传递数据的桥梁（特性：单向传输，无法满足所有数据传输需求）

安装ROS2中针对相机的标准驱动

sudo apt install ros-humble-usb-cam

ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe

ros2 topic list

usb_cam_node_exe 会从连接的 USB 摄像头（通常是 /dev/video0 设备）读取图像数据。它会定期获取摄像头帧并将图像转换为 ROS 2 的消息格式。

• 节点初始化

  • 在 ROS 2 中，usb_cam_node_exe 通过继承 ROS 2 的 Node 类来创建一个节点。这个节点负责捕获图像数据并将其发布到 ROS 话题上。
  • 当启动 usb_cam_node_exe 时，它会初始化 ROS 2 接口，并创建一个节点对象。节点会使用相机驱动库（例如 v4l2）来获取摄像头的图像数据。

• 图像数据捕获

  • usb_cam_node_exe 会从连接的 USB 摄像头（通常是 /dev/video0 设备）读取图像数据。它会定期获取摄像头帧并将图像转换为 ROS 2 的消息格式。

• 图像消息发布

  • 一旦图像数据被获取，usb_cam_node_exe 会将图像数据包装到一个 ROS 2 消息中，通常是 sensor_msgs/msg/Image 消息类型。
  • 该节点通过 ROS 2 的 发布者 （Publisher）机制，将 sensor_msgs/msg/Image 类型的消息发布到相应的话题上（如 /usb_cam/image_raw）。
  • 消息的内容包含图像的像素数据以及一些附加的元数据，如图像的大小、编码格式、时间戳等。

• 摄像头信息发布

  • 除了图像数据外，usb_cam_node_exe 还会发布相机的相关信息，通常是通过 sensor_msgs/msg/CameraInfo 消息。这些信息包括相机的内参、畸变系数、投影矩阵等。
  • 这些数据通过 sensor_msgs/msg/CameraInfo 类型的消息发布到 /usb_cam/camera_info 话题。

• 循环和定时发布

  • 通常，图像捕获和发布操作会在一个循环中进行，确保定期地从摄像头获取图像数据并发布。为了避免过度占用 CPU，通常会添加一定的延时（例如，每帧捕获后暂停一定时间）。

  • 发布间隔通常取决于相机的帧率和节点的配置。

    #include "rclcpp/rclcpp.hpp"
    #include "sensor_msgs/msg/image.hpp"
    #include "sensor_msgs/msg/camera_info.hpp"
    #include "cv_bridge/cv_bridge.h"
    #include "usb_cam/usb_cam.h" // USB摄像头的驱动

    class UsbCamNode : public rclcpp::Node
    {
    public:
    UsbCamNode()
    : Node("usb_cam_node")
    {
    // 创建一个发布者来发布图像数据
    image_pub_ = this->create_publisher<sensor_msgs::msg::Image>("/usb_cam/image_raw", 10);

        // 创建一个发布者来发布相机信息
        camera_info_pub_ = this->create_publisher<sensor_msgs::msg::CameraInfo>("/usb_cam/camera_info", 10);
        
        // 初始化摄像头（例如：设置设备文件、分辨率等）
        usb_cam_ = std::make_shared<UsbCam>("video0", 640, 480);
        
        // 循环捕获并发布图像
        timer_ = this->create_wall_timer(
            std::chrono::milliseconds(100),  // 定时器：每100ms执行一次
            std::bind(&UsbCamNode::publish_image, this)
        );
    }
    

    private:
    void publish_image()
    {
    // 从USB摄像头捕获一帧图像
    auto frame = usb_cam_->capture_frame();

        // 将图像转换为ROS消息（cv_bridge帮助进行转换）
        sensor_msgs::msg::Image::SharedPtr msg = cv_bridge::CvImage(std_msgs::msg::Header(), "bgr8", frame).toImageMsg();
        
        // 设置时间戳和其他信息
        msg->header.stamp = this->get_clock()->now();
        
        // 发布图像消息
        image_pub_->publish(*msg);
    
        // 发布摄像头信息（如果需要）
        sensor_msgs::msg::CameraInfo camera_info_msg;
        camera_info_msg.header.stamp = msg->header.stamp;
        camera_info_pub_->publish(camera_info_msg);
    }
    
    rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr image_pub_;
    rclcpp::Publisher<sensor_msgs::msg::CameraInfo>::SharedPtr camera_info_pub_;
    std::shared_ptr<UsbCam> usb_cam_;  // 用于处理USB摄像头
    rclcpp::TimerBase::SharedPtr timer_;  // 定时器，用于定期捕获和发布
    

    };

    int main(int argc, char **argv)
    {
    rclcpp::init(argc, argv);
    rclcpp::spin(std::make_shared<UsbCamNode>());
    rclcpp::shutdown();
    return 0;
    }

内部结构详解

• 节点创建 ：UsbCamNode 继承自 rclcpp::Node，通过调用 this->create_publisher<sensor_msgs::msg::Image> 创建图像发布者。

• USB 摄像头初始化 ：通过 UsbCam 类（假设是自定义的摄像头驱动类）初始化摄像头设备（例如 /dev/video0）。

• 定时器 ：create_wall_timer 用于设置一个定时器，每 100 毫秒调用一次 publish_image 方法。该方法从摄像头捕获一帧图像，并将其转换为 ROS 2 消息后发布。

• 图像数据转换 ：使用 cv_bridge 库将 OpenCV 图像转换为 ROS 消息。cv_bridge::CvImage 会将 OpenCV 格式的图像（cv::Mat）转换为 ROS 图像消息（sensor_msgs::msg::Image）。

• 消息发布 ：每次捕获一帧图像后，图像消息通过 image_pub_ 发布到 /usb_cam/image_raw，并通过 camera_info_pub_ 发布相机信息到 /usb_cam/camera_info。

  rqt_graph # 查看节点间的关系

7.服务：节点间的你问我答

ros2 service

ros2 service list

# 通过命令行发送请求
ros2 service call /get_target_position learning_interface/srv/GetObjectPosition "get: True"

8.通信接口：数据传递的标准结构

/opt/ros/humble/share目录下有.msg/.srv/.action文件格式的定义

#查看ros下所有的标准接口定义
ros2 interface list

# 查看某个指定格式的定义
ros2 interface show sensor_msgs/msg/Image 

新增一个 msg/Point3D.msg 文件

步骤1：在包的 msg 目录中新增消息文件

1. 创建消息文件 ：首先在你的 ROS 2 包中创建一个新的消息文件。例如，在 msg 目录下创建 Point3D.msg 文件。

   • 路径：your_package/msg/Point3D.msg

   • 内容示例：

     float64 x
     float64 y
     float64 z

   该文件定义了一个 Point3D 消息，包含 3 个浮动变量 x、y 和 z，通常用于表示三维坐标。

步骤2：修改 CMakeLists.txt

1. 修改 CMakeLists.txt 文件 ：你需要在 CMakeLists.txt 文件中增加新增的消息定义，并重新生成接口代码。

   假设你已经有了类似以下的代码：

   rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
   "msg/ObjectPosition.msg"
   "srv/AddTwoInts.srv"
   "srv/GetObjectPosition.srv"
   "action/MoveCircle.action"
   )

现在，新增你刚才创建的 Point3D.msg 文件：

rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
  "msg/ObjectPosition.msg"
  "msg/Point3D.msg"  # 新增的消息文件
  "srv/AddTwoInts.srv"
  "srv/GetObjectPosition.srv"
  "action/MoveCircle.action"
)

这告诉 CMake 在编译时生成 Point3D.msg 的相关代码。

步骤3：修改 package.xml 文件

1. 修改 package.xml 文件 ：确保你已经在 package.xml 文件中声明了对消息生成的依赖。你需要确保已包含以下依赖项：

   <build_depend>rosidl_default_generators</build_depend>
   <exec_depend>rosidl_default_runtime</exec_depend>

步骤4：重新编译包

1. 重新编译项目：完成上述修改后，运行以下命令来重新构建你的 ROS 2 包：

   colcon build --packages-select your_package

这将重新编译包，并根据你在 CMake 文件中指定的接口生成相应的代码（例如 C++ 和 Python 代码）。

步骤5：验证生成的文件

1. 验证生成的文件 ：在构建完成后，你可以检查生成的文件。在 build 目录下的相应包中，检查是否生成了 Point3D 的相关代码。

   • 如果是 C++，会生成 Point3D.hpp 和 Point3D.cpp 文件。
   • 如果是 Python，会生成相应的 Python 文件。