深入浅出 ROS2 QoS：如何为你的机器人选择通信策略

在 ROS1 中，底层通信主要基于 TCP（TCPROS），这虽然保证了数据的到达，但在网络环境较差（如 Wi-Fi 抖动）时，会导致数据积压和延迟。

ROS2 引入了基于 DDS 的 QoS（Quality of Service） 机制，允许开发者为每一条"数据流"量身定制通信规则。理解 QoS，是让机器人系统运行稳定的关键。

1. 拆解 QoS 的四大核心参数

QoS 并不是一个单一的开关，而是一组配置集合。最常用的有以下四个：

1.1 可靠性 (Reliability)

Reliable (可靠)：类似于 TCP。如果消息丢失，DDS 会尝试重传，确保订阅者最终收到数据。适合不允许丢包的场景。
Best Effort (尽力而为)：类似于 UDP。只管发，丢了就丢了。适合数据频率快、实时性要求高的场景。

1.2 历史记录 (History)

Keep Last (保留最近几个) ：最常用。你可以设置一个 Depth（深度），比如设置为 5，则只保留最新的 5 条数据，旧的会被覆盖。
Keep All (全部保留)：除非系统内存爆掉，否则保留所有接收到的消息。

1.3 持久性 (Durability)

Volatile (挥发性) ：订阅者只能收到加入之后发布的最新消息。
Transient Local (本地瞬态)：发布者会为后加入的订阅者保存一份"历史数据"。即使发布者发完数据很久后订阅者才上线，订阅者也能收到最后一条记录。

1.4 截止时间 (Deadline)

设定一个时间阈值，如果在这段时间内没有收到新消息，系统会触发一个回调提醒。这对于监控传感器是否掉线非常有用。

2. 常用传感器与数据的 QoS 配置建议

在实际开发中，我们不需要对每个参数都纠结。以下是针对典型机器人数据的常用方案：

数据类型	推荐可靠性	推荐持久性	历史深度 (Depth)	理由
传感器原始数据 (激光雷达、摄像头)	Best Effort	Volatile	1	数据量大、频率高。旧数据不如新数据值钱，没必要重传。
机器人状态 (TF, Odometry)	Best Effort	Volatile	1 - 5	实时性要求极高，丢一两帧不影响整体定位。
控制指令 (cmd_vel)	Reliable	Volatile	1	必须确保指令下达，但旧指令没有意义，深度设为 1。
地图/静态参数 (Map, Params)	Reliable	Transient Local	1	必须收到，且允许"晚到的订阅者"一上线就能拿到之前的地图。
关键状态/警告 (System Status)	Reliable	Volatile	10	不能丢包，且可能需要查看最近的一系列日志。

3. QoS 匹配的关键原则：兼容性

QoS 有一个重要的 "求同存异" 原则：订阅者的要求不能比发布者的提供更苛刻。

如果发布者是 Best Effort ，订阅者却要求 Reliable ，那么连接会失败。
反之，如果发布者提供 Reliable ，订阅者可以接受 Best Effort ，连接则会成功。

4. Python 代码示例

在 Python 中，你可以轻松定义一个符合"传感器数据"特征的 QoS 配置文件：

python 复制代码

from rclpy.qos import QoSProfile, ReliabilityPolicy, HistoryPolicy, DurabilityPolicy

# 1. 定义一个针对高频传感器数据的 QoS
sensor_qos = QoSProfile(
    reliability=ReliabilityPolicy.BEST_EFFORT, # 尽力而为，不重传
    history=HistoryPolicy.KEEP_LAST,          # 只保留最近
    depth=1,                                  # 深度为1，只要最新鲜的
    durability=DurabilityPolicy.VOLATILE      # 不给后来者补发
)

# 2. 在创建订阅者时使用它
self.subscription = self.create_subscription(
    Image,
    'camera/image_raw',
    self.listener_callback,
    sensor_qos  # 传入配置
)

5. 结语

QoS 是 ROS2 走向工业级的核心功能之一。在设计机器人系统时，请记住：

实时性优先 的数据（视频流、IMU）选 Best Effort。
准确性优先 的数据（地图、全局路径、指令）选 Reliable。
需要"记忆" 的数据（地图、静态参数）配合 Transient Local。