Vins-Fusion之ROS2(节点创建、订阅者、发布者)(一)

步骤一、创建ROS节点

cpp 复制代码
auto n = rclcpp::Node::make_shared("vins_estimator");

步骤二、创建订阅者

cpp 复制代码
 rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Imu>::SharedPtr sub_imu = NULL;
    if(USE_IMU)
    {
        sub_imu = n->create_subscription<sensor_msgs::msg::Imu>(IMU_TOPIC, imu_qos, imu_callback);
        RCLCPP_INFO(n->get_logger(), "Subscribed to IMU topic: %s with QoS (SystemDefaults + RELIABLE/VOLATILE, depth=2000)", IMU_TOPIC.c_str());
    }
    auto sub_feature = n->create_subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud>("/feature_tracker/feature", rclcpp::QoS(rclcpp::KeepLast(2000)), feature_callback);
    auto sub_img0 = n->create_subscription<sensor_msgs::msg::Image>(IMAGE0_TOPIC, image_qos, img0_callback);
    RCLCPP_INFO(n->get_logger(), "Subscribed to IMAGE0 topic: %s with QoS (SystemDefaults + RELIABLE/TRANSIENT_LOCAL, depth=100)", IMAGE0_TOPIC.c_str());
    rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Image>::SharedPtr sub_img1 = NULL;
    if(STEREO)
    {
        sub_img1 = n->create_subscription<sensor_msgs::msg::Image>(IMAGE1_TOPIC, image_qos, img1_callback);
        RCLCPP_INFO(n->get_logger(), "Subscribed to IMAGE1 topic: %s with QoS (SystemDefaults + RELIABLE/TRANSIENT_LOCAL, depth=100)", IMAGE1_TOPIC.c_str());
    }
    auto sub_restart = n->create_subscription<std_msgs::msg::Bool>("/vins_restart", rclcpp::QoS(rclcpp::KeepLast(100)), restart_callback);
    auto sub_imu_switch = n->create_subscription<std_msgs::msg::Bool>("/vins_imu_switch", rclcpp::QoS(rclcpp::KeepLast(100)), imu_switch_callback);
    auto sub_cam_switch = n->create_subscription<std_msgs::msg::Bool>("/vins_cam_switch", rclcpp::QoS(rclcpp::KeepLast(100)), cam_switch_callback);

解释:

函数原型:

cpp 复制代码
template<typename MessageT>
rclcpp::Subscription<MessageT>::SharedPtr 
create_subscription(
    const std::string &topic_name,
    const rclcpp::QoS &qos,
    std::function<void(typename MessageT::SharedPtr)> callback
)

第一个参数:IMU_TOPIC(话题名称)
类型:const std::string &
作用:要订阅的话题名称
示例:"/imu0" 或 "/imu/data"
说明:
话题名会加上节点命名空间
完整话题名:/vins_estimator/imu0(如果节点名是 vins_estimator)

第二个参数:imu_qos(QoS 配置)
类型:const rclcpp::QoS &
作用:定义消息传递的质量策略

第三个参数:imu_callback(回调函数)
类型:std::function<void(typename MessageT::SharedPtr)>
作用:收到消息时调用的回调函数

步骤三、创建发布者

cpp 复制代码
void registerPub(rclcpp::Node::SharedPtr n)
{
    pub_latest_odometry = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Odometry>("imu_propagate", 1000);
    pub_path = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Path>("path", 1000);
    pub_odometry = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Odometry>("odometry", 1000);
    pub_point_cloud = n->create_publisher<sensor_msgs::msg::PointCloud>("point_cloud", 1000);
    pub_margin_cloud = n->create_publisher<sensor_msgs::msg::PointCloud>("margin_cloud", 1000);
    pub_key_poses = n->create_publisher<visualization_msgs::msg::Marker>("key_poses", 1000);
    pub_camera_pose = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Odometry>("camera_pose", 1000);
    pub_camera_pose_visual = n->create_publisher<visualization_msgs::msg::MarkerArray>("camera_pose_visual", 1000);
    pub_keyframe_pose = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Odometry>("keyframe_pose", 1000);
    pub_keyframe_point = n->create_publisher<sensor_msgs::msg::PointCloud>("keyframe_point", 1000);
    pub_extrinsic = n->create_publisher<nav_msgs::msg::Odometry>("extrinsic", 1000);
    pub_image_track = n->create_publisher<sensor_msgs::msg::Image>("image_track", 1000);

    cameraposevisual.setScale(0.1);
    cameraposevisual.setLineWidth(0.01);
}

整体关系图:

cpp 复制代码
rclcpp::init(argc, argv)
    ↓
auto n = rclcpp::Node::make_shared("vins_estimator")
    ↓
    ┌─────────────────────────────────────┐
    │  节点对象 n (vins_estimator)         │
    │                                      │
    │  ┌──────────────────────────────┐  │
    │  │  发布者 (通过 n 创建)          │  │
    │  │  - pub_odometry               │  │
    │  │  - pub_path                    │  │
    │  │  - pub_point_cloud             │  │
    │  │  - pub_camera_pose             │  │
    │  │  - ... (共12个发布者)          │  │
    │  └──────────────────────────────┘  │
    │                                      │
    │  ┌──────────────────────────────┐  │
    │  │  订阅者 (通过 n 创建)          │  │
    │  │  - sub_imu                    │  │
    │  │  - sub_feature                │  │
    │  │  - sub_img0                   │  │
    │  │  - sub_img1                   │  │
    │  │  - sub_restart                │  │
    │  │  - sub_imu_switch             │  │
    │  │  - sub_cam_switch             │  │
    │  └──────────────────────────────┘  │
    └─────────────────────────────────────┘
    ↓
rclcpp::spin(n)  // 启动节点,开始接收消息和发布消息
相关推荐
破烂pan13 分钟前
AI-Agent-Book第一章思考题
人工智能·agent
AI服务老曹41 分钟前
AI视频分析API常见问题和排查清单
人工智能·音视频
youngerwang1 小时前
【从“聊天“到“执行“:MATLAB Agentic AI + MCP Server 实战——以 5G NR PDSCH 波形仿真为例】
人工智能·5g·matlab
沸速存储1 小时前
CPU 和 GPU 核心差别在哪?为什么 AI 训练离不开 GPU
服务器·人工智能·科技·嵌入式硬件·电脑
leoZ2311 小时前
AI 辅助开发的五道坎
开发语言·人工智能·视觉检测·bert·php·超分辨率重建·openvino
火云牌神1 小时前
前后端分离:约束 AI 分工,避免接口耦合与职责错乱
人工智能·系统架构·ai编程·前后端分离·vibecoding
凌杰1 小时前
关于机器恐惧症的个人观点汇总
人工智能
IT_陈寒2 小时前
Vue的v-for不听话?我被这个Key的坑整懵了
前端·人工智能·后端
水獭比特2 小时前
localhost 不是安全边界:给 Agent Web 入口补上四层门禁
人工智能·python
赟爸2 小时前
直播切片素材杂乱不好复用,易元AI要怎么处理
大数据·人工智能·python