【ROS2】MOMO的鱼香ROS2(四)ROS2入门篇——ROS2节点通信之话题与服务

2024-01-01 23:42:37

引言

笔者跟着鱼香ROS的ROS2学习之旅
学习参考:
【ROS2机器人入门到实战】
笔者的学习目录

  1. MOMO的鱼香ROS2(一)ROS2入门篇——从Ubuntu操作系统开启
  2. 【ROS2】MOMO的鱼香ROS2(二)ROS2入门篇——ROS2初体验
  3. ROS2】MOMO的鱼香ROS2(三)ROS2入门篇——ROS2第一个节点

专业术语认识

  1. TCP(传输控制协议)
  2. UDP(用户数据报协议)

1 理解从通信开始

通信的目的是在计算机系统中实现不同组件、进程或设备之间的信息和数据传递。通过通信,各个实体可以共享信息、协调行动并实现协同工作。在计算机领域,通信是构建分布式系统、网络和协议的基础。
通信的原理涉及两个主要方面:通信协议和通信方式。

通信协议定义了数据的格式、传输方式、错误检测和纠正等规则,以确保可靠的数据传输。
通信方式涉及了不同的通信介质和技术,包括网络通信和进程间通信(IPC)。

1.1 TCP(传输控制协议)

使用ping命令进行基于UDP的网络通信:

# 修改为自己的ip地址
ping 192.168.2.42
ping 192.168.2.36

在这里插入图片描述

1.2 UDP(用户数据报协议)

使用nc命令进行基于TCP的网络通信:

# 终端1
nc -l 1234
# 终端2
echo "Hello, TCP!" | nc 127.0.0.1 1234

在这里插入图片描述
关于TCP的通信可以参考笔者的博客:【Python】基于socket函数的TCP通信

1.3 基于共享内存的IPC方式

基于共享内存的进程间通信(IPC)方式
通过ipcs命令查看当前系统中的共享内存段:

ipcs -m

使用ipcrm命令删除不再需要的共享内存段:

ipcrm -m <shmid>

2 ROS2话题

一个节点发布数据到某个话题上,另外一个节点就可以通过订阅话题拿到数据。

ROS2话题通信其实还可以是1对n,n对1,n对n的。
同一个话题,所有的发布者和接收者必须使用相同消息接口。

在这里插入图片描述

2.1 ROS2话题指令

1.查看所有话题

ros2 topic list
# 增加查看消息类型
ros2 topic list -t

2.打印实时话题内容

ros2 topic echo  <topic_name> 

3.查看主题信息

ros2 topic info  <topic_name> 

2.2 话题之RCLPY实现

创建功能包

cd ROS_WS/colcon_ws/src
ros2 pkg create imu_py  --build-type ament_python --dependencies rclpy

创建节点文件

cd ROS_WS/colcon_ws/src/imu_py
touch imu_publisher.py
touch imu_subscribe.py

2.2.1 编写发布者

imu_publisher.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
1.查看映射端口
ls /dev/ttyUSB*
2.更改端口的权限
sudo chmod 777 /dev/ttyUSB0
"""
import rclpy
from rclpy.node import Node
# 话题接口
from sensor_msgs.msg import Imu  # imu接口
# Usart Library
import serial


# imu接收数据类型
class IMUPublisher(Node):

    def __init__(self,name):
        super().__init__(name)  # 继承父类,初始化名称
        self.get_logger().info("大家好,我是%s!" % name)
        self.publisher_node = self.create_publisher(Imu, 'imu_data', 1)  # 创建发布imu数据的发布者到话题:imu_data上

        # 串口初始化
        self.IMU_Usart = serial.Serial(
            port='/dev/ttyUSB0',  # 串口
            baudrate=115200,  # 波特率
            timeout=0.001  # 由于后续使用read_all按照一个timeout周期时间读取数据
            # imu在波特率115200返回数据时间大概是1ms,9600下大概是10ms
            # 所以读取时间设置0.001s
        )
        # 接收数据初始化
        self.ACC_X: float = 0.0  # X轴加速度
        self.ACC_Y: float = 0.0  # Y轴加速度
        self.ACC_Z: float = 0.0  # Z轴加速度
        self.GYRO_X: float = 0.0  # X轴陀螺仪
        self.GYRO_Y: float = 0.0  # Y轴陀螺仪
        self.GYRO_Z: float = 0.0  # Z轴陀螺仪
        self.roll: float = 0.0  # 横滚角
        self.pitch: float = 0.0  # 俯仰角
        self.yaw: float = 0.0  # 航向角
        self.leve: float = 0.0  # 磁场校准精度
        self.temp: float = 0.0  # 器件温度
        self.MAG_X: float = 0.0  # 磁场X轴
        self.MAG_Y: float = 0.0  # 磁场Y轴
        self.MAG_Z: float = 0.0  # 磁场Z轴
        self.Q0: float = 0.0  # 四元数Q0.0
        self.Q1: float = 0.0  # 四元数Q1
        self.Q2: float = 0.0  # 四元数Q2
        self.Q3: float = 0.0  # 四元数Q3
        # 判断串口是否打开成功
        if self.IMU_Usart.isOpen():
            print("open success")
        else:
            print("open failed")

        # 回调函数返回周期
        time_period = 0.001
        self.timer = self.create_timer(time_period, self.timer_callback)


    def timer_callback(self):
        """
        定时器回调函数
        """

        # ----读取IMU的内部数据-----------------------------------
        try:
            count = self.IMU_Usart.inWaiting()
            if count > 0:
                # 发布sensor_msgs/Imu 数据类型
                imu_data = Imu()
                imu_data.header.frame_id = "map"
                imu_data.header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()
                imu_data.linear_acceleration.x = self.ACC_X
                imu_data.linear_acceleration.y = self.ACC_Y
                imu_data.linear_acceleration.z = self.ACC_Z
                imu_data.angular_velocity.x = self.GYRO_X * 3.1415926 / 180.0  # unit transfer to rad/s
                imu_data.angular_velocity.y = self.GYRO_Y * 3.1415926 / 180.0
                imu_data.angular_velocity.z = self.GYRO_Z * 3.1415926 / 180.0
                imu_data.orientation.x = self.Q0
                imu_data.orientation.y = self.Q1
                imu_data.orientation.z = self.Q2
                imu_data.orientation.w = self.Q3
                self.publisher_node.publish(imu_data)  # 发布imu的数据
                self.get_logger().info(f'发布了指令:{imu_data.header.frame_id}')    #打印一下发布的数据
                # --------------------------------------------------------
                # print('读取中')

        except KeyboardInterrupt:
            if serial != None:
                print("close serial port")
                self.IMU_Usart.close()

def main(args=None):
    """
    ros2运行该节点的入口函数
    编写ROS2节点的一般步骤
    1. 导入库文件
    2. 初始化客户端库
    3. 新建节点对象
    4. spin循环节点
    5. 关闭客户端库
    """
    rclpy.init(args=args)  # 初始化rclpy
    node = IMUPublisher("imu_publisher")  # 新建一个节点
    rclpy.spin(node)  # 保持节点运行,检测是否收到退出指令(Ctrl+C)
    rclpy.shutdown()  # 关闭rclpy

2.2 2 编写订阅者

imu_subscribe.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import rclpy
from rclpy.node import Node
# 话题接口
from sensor_msgs.msg import Imu  # imu接口


class IMUSubscribe(Node):
    def __init__(self,name):
        super().__init__(name)
        self.get_logger().info("大家好,我是%s!" % name)
        self.imu_subscribe_node = self.create_subscription(Imu, 'imu_data',self.imu_callback, 1)  # 创建发布imu数据的发布者到话题:imu_data上
        
    def imu_callback(self, imu_data):
         self.get_logger().info(f'收到[{imu_data.header.frame_id}]命令')

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args) # 初始化rclpy
    node = IMUSubscribe("imu_subscribe")  # 新建一个节点
    rclpy.spin(node) # 保持节点运行,检测是否收到退出指令(Ctrl+C)
    rclpy.shutdown() # 关闭rclpy

2.2.3 运行测试

修改下setup.py

entry_points={
        'console_scripts': [
            "imu_publisher=imu_py.imu_publisher:main",  
            "imu_subscribe=imu_py.imu_subscribe:main",
        ],
    },

发布节点

colcon build --packages-select imu_py
source install/setup.bash
ros2 run imu_py imu_publisher

订阅节点

source install/setup.bash
ros2 run imu_py imu_subscribe

在这里插入图片描述
可视化

rqt

在这里插入图片描述
上图中的节点名称取决于下图
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3 ROS2服务

服务分为客户端和服务端,服务-客户端模型也可以称为请求-响应模型,不同于话题是没有返回的,适用于单向或大量的数据传递。而服务是双向的,客户端发送请求,服务端响应请求。

注意:
同一个服务(名称相同)有且只能有一个节点来提供
同一个服务可以被多个客户端调用

3.1 ROS2服务指令

启动服务端

ros2 run examples_rclpy_minimal_service service

1.查看所有服务

ros2 service list

2.手动调用服务

ros2 service call /add_two_ints example_interfaces/srv/AddTwoInts "{a: 5,b: 10}"

3.查看服务接口类型

ros2 service type   <service_name> 

4.查找使用某一接口的服务

ros2 service find example_interfaces/srv/AddTwoInts

3.2 服务之RCLPY实现

创建节点文件

cd ROS_WS/colcon_ws/src/imu_py
touch imu_client.py
touch imu_server.py

3.2.1 编写客户端

imu_client.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import rclpy
from rclpy.node import Node
from example_interfaces.srv import AddTwoInts

class ServiceClient(Node):
    def __init__(self,name):
        super().__init__(name)
        self.get_logger().info("节点已启动:%s!" % name)
        self.client_ = self.create_client(AddTwoInts,"add_two_ints_srv") 

    def result_callback_(self, result_future):
        response = result_future.result()
        self.get_logger().info(f"收到返回结果:{response.sum}")
    
    def send_request(self, a, b):
        while rclpy.ok() and self.client_.wait_for_service(1)==False:
            self.get_logger().info(f"等待服务端上线....")
            
        request = AddTwoInts.Request()
        request.a = a
        request.b = b
        self.client_.call_async(request).add_done_callback(self.result_callback_)
        
def main(args=None):
    rclpy.init(args=args) # 初始化rclpy
    node = ServiceClient("service_client")  # 新建一个节点
    # 调用函数发送请求
    node.send_request(3,4)
    rclpy.spin(node) # 保持节点运行,检测是否收到退出指令(Ctrl+C)
    rclpy.shutdown() # 关闭rclpy

3.2 2 编写服务端

imu_server.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import rclpy
from rclpy.node import Node
# 导入接口
from example_interfaces.srv import AddTwoInts

class ServiceServer(Node):
    def __init__(self,name):
        super().__init__(name)
        self.get_logger().info("节点已启动:%s!" % name)
        self.add_ints_server_ = self.create_service(AddTwoInts,"add_two_ints_srv", self.handle_add_two_ints) 

    def handle_add_two_ints(self,request, response):
        self.get_logger().info(f"收到请求,计算{request.a} + {request.b}")
        response.sum = request.a + request.b
        return response

def main(args=None):
    rclpy.init(args=args) # 初始化rclpy
    node = ServiceServer("service_server")  # 新建一个节点
    rclpy.spin(node) # 保持节点运行,检测是否收到退出指令(Ctrl+C)
    rclpy.shutdown() # 关闭rclpy

3.2.3 运行测试

修改下setup.py

entry_points={
        'console_scripts': [
            "imu_client=imu_py.imu_client:main",  
            "imu_server=imu_py.imu_server:main"
        ],
    },

发布节点

colcon build --packages-select imu_py
source install/setup.bash
ros2 run imu_py imu_client

订阅节点

source install/setup.bash
ros2 run imu_py imu_server

在这里插入图片描述
可视化

rqt

在这里插入图片描述

文章来源:https://blog.csdn.net/qq_44703886/article/details/135323822
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