ROS2——通信接口（十）
ROS2机器人操作系统
文章目录
- ROS2机器人操作系统
- 前言
- 一、ROS通信接口
- 语言无关
- 标准接口
- 二、接口案例
- 1.服务接口的定义与使用
- 接口定义
- 程序调用
- 2.话题接口的定义与使用
- 接口定义
- 接口命令行操作
前言
通信并不是一个人自言自语，而是两个甚至更多个人，你来我往的交流，交流的内容是什么呢？为了让大家都好理解，我们可以给传递的数据定义一个标准的结构，这就是通信接口。
一、ROS通信接口
接口可以让程序之间的依赖降低，便于我们使用别人的代码，也方便别人使用我们的代码，这就是ROS的核心目标，减少重复造轮子。
ROS有三种常用的通信机制，分别是话题、服务、动作，通过每一种通信种定义的接口，各种节点才能有机的联系到一起。
语言无关
为了保证每一个节点可以使用不同语言编程，ROS将这些接口的设计做成了和语言无关的，比如这里看到的int32表示32位的整型数，int64表示64位的整型数，bool表示布尔值，还可以定义数组、结构体，这些定义在编译过程中，会自动生成对应到C++、Python等语言里的数据结构。
话题通信接口的定义使用的是.msg文件，由于是单向传输，只需要描述传输的每一帧数据是什么就行，比如在这个定义里，会传输两个32位的整型数，x、y，我们可以用来传输二维坐标的数值。
服务通信接口的定义使用的是.srv文件，包含请求和应答两部分定义，通过中间的“—”区分，比如之前我们学习的加法求和功能，请求数据是两个64位整型数a和b，应答是求和的结果sum。
动作是另外一种通信机制，用来描述机器人的一个运动过程，使用.action文件定义，比如我们让小海龟转90度，一边转一边周期反馈当前的状态，此时接口的定义分成了三个部分，分别是动作的目标，比如是开始运动，运动的结果，最终旋转的90度是否完成，还有一个周期反馈，比如每隔1s反馈一下当前转到第10度、20度还是30度了，让我们知道运动的进度。
标准接口
大家可能好奇ROS系统到底给我们定义了哪些接口呢？我们可以在ROS安装路径中的share文件夹中找到，涵盖众多标准定义，大家可以打开几个看看。
二、接口案例
1.服务接口的定义与使用
有三个节点，第一个驱动相机发布图像话题，第二个是机器视觉识别节点，封装了一个服务的服务端对象，提供目标识别位置的查询服务，第三个节点在需要目标位置的时候，就可以发送请求，收到位置进行使用了。
接口定义
bool get # 获取目标位置的指令
---
int32 x # 目标的X坐标
int32 y # 目标的Y坐标
用三横线来区分话题里面的请求数据和应答数据
定义中有两个部分，上边是获取目标位置的指令，get为true的话，就表示我们需要一次位置，服务端就会反馈这个x、y坐标了。
完成定义后，还需要在功能包的CMakeLists.txt中配置编译选项，让编译器在编译过程中，根据接口定义，自动生成不同语言的代码：
…
find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)
rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
“srv/GetObjectPosition.srv”
)
…
功能包的package.xml文件中也需要添加代码生成的功能依赖：
…c
<build_depend>rosidl_default_generators</build_depend>
<exec_depend>rosidl_default_runtime</exec_depend>
<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>
…
程序调用
客户端接口调用
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from learning_interface.srv import GetObjectPosition # 自定义的服务接口class objectClient(Node):def __init__(self, name):super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化self.client = self.create_client(GetObjectPosition, 'get_target_position')while not self.client.wait_for_service(timeout_sec=1.0):self.get_logger().info('service not available, waiting again...')self.request = GetObjectPosition.Request()def send_request(self):self.request.get = Trueself.future = self.client.call_async(self.request)def main(args=None):rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化node = objectClient("service_object_client") # 创建ROS2节点对象并进行初始化node.send_request()while rclpy.ok():rclpy.spin_once(node)if node.future.done():try:response = node.future.result()except Exception as e:node.get_logger().info('Service call failed %r' % (e,))else:node.get_logger().info('Result of object position:\n x: %d y: %d' %(response.x, response.y))breaknode.destroy_node() # 销毁节点对象rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口服务端接口调用
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from sensor_msgs.msg import Image # 图像消息类型
import numpy as np # Python数值计算库
from cv_bridge import CvBridge # ROS与OpenCV图像转换类
import cv2 # Opencv图像处理库
from learning_interface.srv import GetObjectPosition # 自定义的服务接口lower_red = np.array([0, 90, 128]) # 红色的HSV阈值下限
upper_red = np.array([180, 255, 255]) # 红色的HSV阈值上限class ImageSubscriber(Node):def __init__(self, name):super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化self.sub = self.create_subscription(Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度）self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于OpenCV图像与ROS的图像消息的互相转换self.srv = self.create_service(GetObjectPosition, # 创建服务器对象（接口类型、服务名、服务器回调函数）'get_target_position',self.object_position_callback) self.objectX = 0self.objectY = 0 def object_detect(self, image):hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 图像从BGR颜色模型转换为HSV模型mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) # 图像二值化contours, hierarchy = cv2.findContours(mask_red, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 图像中轮廓检测for cnt in contours: # 去除一些轮廓面积太小的噪声if cnt.shape[0] < 150:continue(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 得到苹果所在轮廓的左上角xy像素坐标及轮廓范围的宽和高cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2)# 将苹果的轮廓勾勒出来cv2.circle(image, (int(x+w/2), int(y+h/2)), 5,(0, 255, 0), -1) # 将苹果的图像中心点画出来self.objectX = int(x+w/2)self.objectY = int(y+h/2)cv2.imshow("object", image) # 使用OpenCV显示处理后的图像效果cv2.waitKey(50)def listener_callback(self, data):self.get_logger().info('Receiving video frame') # 输出日志信息，提示已进入回调函数image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') # 将ROS的图像消息转化成OpenCV图像self.object_detect(image) # 苹果检测def object_position_callback(self, request, response): # 创建回调函数，执行收到请求后对数据的处理if request.get == True:response.x = self.objectX # 目标物体的XY坐标response.y = self.objectYself.get_logger().info('Object position\nx: %d y: %d' %(response.x, response.y)) # 输出日志信息，提示已经反馈else:response.x = 0response.y = 0self.get_logger().info('Invalid command') # 输出日志信息，提示已经反馈return responsedef main(args=None): # ROS2节点主入口main函数rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化node = ImageSubscriber("service_object_server") # 创建ROS2节点对象并进行初始化rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出node.destroy_node() # 销毁节点对象rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口2.话题接口的定义与使用
话题通信接口的定义也是类似的，继续从之前的机器视觉案例中来衍生，我们想把服务换成话题，周期发布目标识别的位置，不管有没有人需要。
运行效果
现在我们会运行三个节点：
第一个节点，将驱动相机并发布图像话题，此时的话题数据使用的是ROS中标准定义的Image图像消息；
第二个节点，会运行视觉识别功能，识别目标的位置，这个位置我们希望封装成话题消息，发布出去，谁需要使用谁就来订阅；
第三个节点，订阅位置话题，打印到终端中。
$ ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe
$ ros2 run learning_topic interface_object_pub
$ ros2 run learning_topic interface_object_sub
接口定义
int32 x # 表示目标的X坐标
int32 y # 表示目标的Y坐标
话题消息的内容是一个位置，我们使用x、y坐标值进行描述。
接口命令行操作
ros2 interface list # 查看系统接口列表
ros2 interface show <interface_name> # 查看某个接口的详细定义
ros2 interface package <package_name> # 查看某个功能包中的接口定义
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