SLAM+语音机器人DIY系列:(二)ROS入门——5.编写简单的消息发布器和订阅器

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摘要                                          

ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行,依托代码开源和模块间协作等特性,给机器人开发者带来了很大的方便。我们的机器人“miiboo”中的大部分程序也采用ROS进行开发,所以本文就重点对ROS基础知识进行详细的讲解,给不熟悉ROS的朋友起到一个抛砖引玉的作用。本章节主要内容:

1.ROS是什么

2.ROS系统整体架构

3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic

4.如何编写ROS的第一个程序hello_world

5.编写简单的消息发布器和订阅器

6.编写简单的service和client

7.理解tf的原理

8.理解roslaunch在大型项目中的作用

9.熟练使用rviz

10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览



5.编写简单的消息发布器和订阅器

通过上一节编写ROS的第一个程序hello_world,我们对ROS的整个编程开发过程有了基本的了解,现在我们就来编写真正意义上的使用ROS进行节点间通信的程序。由于之前已经建好了catkin_ws这样一个工作空间,以后开发的功能包都将放在这里面,这里给新建的功能包取名为topic_example,在这个功能包中分别编写两个节点程序publish_node.cppsubscribe_node.cpp,发布节点(publish_node)向话题(chatter)发布std_msgs::String类型的消息,订阅节点(subscribe_node)从话题(chatter)订阅std_msgs::String类型的消息,这里消息传递的具体内容是一句问候语“how are you ...”,通信网络结构如图16

16消息发布与订阅ROS通信网络结构图

1)功能包的创建

catkin_ws/src/目录下新建功能包topic_example,并在创建时显式的指明依赖roscppstd_msgs。打开命令行终端,输入命令:

cd ~/catkin_ws/src/

#创建功能包topic_example时,显式的指明依赖roscpp和std_msgs,
#依赖会被默认写到功能包的CMakeLists.txt和package.xml中
catkin_create_pkg topic_example roscpp std_msgs

2)功能包的源代码编写

功能包中需要编写两个独立可执行的节点,一个节点用来发布消息,另一个节点用来订阅消息,所以需要在新建的功能包topic_example/src/目录下新建两个文件publish_node.cppsubscribe_node.cpp,并将下面的代码分别填入。

首先,介绍发布节点publish_node.cpp,代码内容如下:

 

 1 #include "ros/ros.h" 
 2 #include "std_msgs/String.h" 
 3 
 4 #include <sstream>
 5 
 6 int main(int argc, char **argv) 
 7 {
 8   ros::init(argc, argv, "publish_node");
 9   ros::NodeHandle nh;
10 
11   ros::Publisher chatter_pub = nh.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);
12   ros::Rate loop_rate(10);
13   int count = 0;
14 
15   while (ros::ok()) 
16   {
17     std_msgs::String msg;
18 
19     std::stringstream ss; 
20     ss << "how are you " << count; 
21     msg.data = ss.str();
22     ROS_INFO("%s", msg.data.c_str());
23   
24     chatter_pub.publish(msg);
25   
26     ros::spinOnce();
27     loop_rate.sleep();
28     ++count;
29   }
30 
31   return 0;
32 }

对发布节点代码进行解析。

#include "ros/ros.h"

这一句是包含头文件ros/ros.h,这是ROS提供的C++客户端库,是必须包含的头文件。

 

#include "std_msgs/String.h"

由于代码中需要使用ROS提供的标准消息类型std_msgs::String,所以需要包含此头文件。

 

ros::init(argc, argv, "publish_node");

这一句是初始化ros节点并指明节点的名称,这里给节点取名为publish_node,一旦程序运行后就可以在ros的计算图中被注册为publish_node名称标识的节点。

 

ros::NodeHandle nh;

这一句是声明一个ros节点的句柄,初始化ros节点必须的。

 

ros::Publisher chatter_pub = nh.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);

这句话告诉ros节点管理器我们将会在chatter这个话题上发布std_msgs::String类型的消息。这里的参数1000是表示发布序列的大小,如果消息发布的太快,缓冲区中的消息大于1000个的话就会开始丢弃先前发布的消息。

 

ros::Rate loop_rate(10);

这句话是用来指定自循环的频率,这里的参数10 表示10Hz频率,需要配合该对象的sleep()方法来使用。

 

while (ros::ok()) {...}

roscpp会默认安装以SIGINT句柄,这句话就是用来处理由ctrl+c键盘操作、该节点被另一同名节点踢出ROS网络、ros::shutdown()被程序在某个地方调用、所有ros::NodeHandle句柄都被销毁等触发而使ros::ok()返回false值的情况。

 

std_msgs::String msg;

定义了一个std_msgs::String消息类型的对象,该对象有一个数据成员data用于存放我们即将发布的数据。要发布出去的数据将被填充到这个对象的data成员中。

 

chatter_pub.publish(msg);

利用定义好的发布器对象将消息数据发布出去,这一句执行后,ROS网络中的其他节点便可以收到此消息中的数据。

 

ros::spinOnce();

这一句是让回调函数有机会被执行的声明,这个程序里面并没有回调函数,所以这一句可以不要,这里只是为了程序的完整规范性才放上来的。

 

loop_rate.sleep();

前面讲过,这一句是通过休眠来控制自循环的频率的。

 

接着,介绍订阅节点subscribe_node.cpp,代码内容如下:

 

 1 #include "ros/ros.h" 
 2 #include "std_msgs/String.h" 
 3 
 4 void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)
 5 {
 6   ROS_INFO("I heard: [%s]",msg->data.c_str());
 7 }
 8 
 9 int main(int argc, char **argv) 
10 {
11   ros::init(argc, argv, "subscribe_node");
12   ros::NodeHandle nh;
13 
14   ros::Subscriber chatter_sub = nh.subscribe("chatter", 1000,chatterCallback);
15 
16   ros::spin();
17 
18   return 0;
19 }

对订阅节点代码进行解析。

之前解释过的类似的代码就不做过多的解释了,这里重点解释一下前面没遇到过的代码。

void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)

{

  ROS_INFO("I heard: [%s]",msg->data.c_str());

}

这是一个回调函数,当有消息到达chatter话题时会自动被调用一次,这个回调函数里面就是一句话,用来打印从话题中订阅的消息数据。

 

ros::Subscriber chatter_sub = nh.subscribe("chatter", 1000,chatterCallback);

这句话告诉ros节点管理器我们将会从chatter这个话题中订阅消息,当有消息到达时会自动调用这里指定的chatterCallback回调函数。这里的参数1000是表示订阅序列的大小,如果消息处理的速度不够快,缓冲区中的消息大于1000个的话就会开始丢弃先前接收的消息。

 

ros::spin();

这一句话让程序进入自循环的挂起状态,从而让程序以最好的效率接收消息并调用回调函数。如果没有消息到达,这句话不会占用很多CPU资源,所以这句话可以放心使用。一旦ros::ok()被触发而返回falseros::spin()的挂起状态将停止并自动跳出。简单点说,程序执行到这一句,就在这里不断自循环,与此同时检查是否有消息到达并决定是否调用回调函数。

3)功能包的编译配置及编译

创建功能包topic_example时,显式的指明依赖roscppstd_msgs,依赖会被默认写到功能包的CMakeLists.txtpackage.xml中,所以只需要在CMakeLists.txt文件的末尾行加入以下几句用于声明可执行文件就可以了:

add_executable(publish_node src/publish_node.cpp)
target_link_libraries(publish_node ${catkin_LIBRARIES})

add_executable(subscribe_node src/subscribe_node.cpp)
target_link_libraries(subscribe_node ${catkin_LIBRARIES})

接下来,就可以用下面的命令对功能包进行编译了:

cd ~/catkin_ws/
catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="topic_example"

4)功能包的启动运行

首先,需要用roscore命令来启动ROS节点管理器,ROS节点管理器是所有节点运行的基础。

打开命令行终端,输入命令:

roscore

然后,用source devel/setup.bash激活catkin_ws工作空间,用rosrun <package_name> <node_name>启动功能包中的发布节点。

再打开一个命令行终端,分别输入命令:

cd ~/catkin_ws/
source devel/setup.bash
rosrun topic_example publish_node 

看到有输出how are you ...”,就说明发布节点已经正常启动并开始不断向chatter话题发布消息数据,如图17

(图17)发布节点已经正常启动

最后,用source devel/setup.bash激活catkin_ws工作空间,用rosrun <package_name> <node_name>启动功能包中的订阅节点。

再打开一个命令行终端,分别输入命令:

cd ~/catkin_ws/
source devel/setup.bash
rosrun topic_example subscribe_node 

看到有输出I heard:[how are you ...]”,就说明订阅节点已经正常启动并开始不断从chatter话题接收消息数据,如图18

 

(图18)订阅节点已经正常启动

到这里,我们编写的消息发布器和订阅器就大功告成了,为了加深对整个程序工作流程的理解,我再把消息发布与订阅的ROS通信网络结构图拿出来,加深一下理解。

 

19消息发布与订阅ROS通信网络结构图

后记                 

------SLAM+语音机器人DIY系列【目录】快速导览------

第1章:Linux基础

1.Linux简介

2.安装Linux发行版ubuntu系统

3.Linux命令行基础操作

第2章:ROS入门

1.ROS是什么

2.ROS系统整体架构

3.在ubuntu16.04中安装ROS kinetic

4.如何编写ROS的第一个程序hello_world

5.编写简单的消息发布器和订阅器

6.编写简单的service和client

7.理解tf的原理

8.理解roslaunch在大型项目中的作用

9.熟练使用rviz

10.在实际机器人上运行ROS高级功能预览

第3章:感知与大脑

1.ydlidar-x4激光雷达

2.带自校准九轴数据融合IMU惯性传感器

3.轮式里程计与运动控制

4.音响麦克风与摄像头

5.机器人大脑嵌入式主板性能对比

6.做一个能走路和对话的机器人

第4章:差分底盘设计

1.stm32主控硬件设计

2.stm32主控软件设计

3.底盘通信协议

4.底盘ROS驱动开发

5.底盘PID控制参数整定

6.底盘里程计标

第5章:树莓派3开发环境搭建

1.安装系统ubuntu_mate_16.04

2.安装ros-kinetic

3.装机后一些实用软件安装和系统设置

4.PC端与robot端ROS网络通信

5.Android手机端与robot端ROS网络通信

6.树莓派USB与tty串口号绑定

7.开机自启动ROS节点

第6章:SLAM建图与自主避障导航

1.在机器人上使用传感器

2.google-cartographer机器人SLAM建图

3.ros-navigation机器人自主避障导航

4.多目标点导航及任务调度

5.机器人巡航与现场监控

第7章:语音交互与自然语言处理

1.语音交互相关技术

2.机器人语音交互实现

3.自然语言处理云计算引擎

第8章:高阶拓展

1.miiboo机器人安卓手机APP开发

2.centos7下部署Django(nginx+uwsgi+django+python3)

 


 

参考文献

 

[1] 张虎,机器人SLAM导航核心技术与实战[M]. 机械工业出版社,2022.

 

 

 

 

前言
编程基础篇
第1章 ROS入门必备知识
1.1 ROS简介 2
1.1.1 ROS的性能特色 2
1.1.2 ROS的发行版本 3
1.1.3 ROS的学习方法 3
1.2 ROS开发环境的搭建 3
1.2.1 ROS的安装 4
1.2.2 ROS文件的组织方式 4
1.2.3 ROS网络通信配置 5
1.2.4 集成开发工具 5
1.3 ROS系统架构 5
1.3.1 从计算图视角理解ROS架构 6
1.3.2 从文件系统视角理解ROS架构 7
1.3.3 从开源社区视角理解ROS架构 8
1.4 ROS调试工具 8
1.4.1 命令行工具 9
1.4.2 可视化工具 9
1.5 ROS节点通信 10
1.5.1 话题通信方式 12
1.5.2 服务通信方式 15
1.5.3 动作通信方式 19
1.6 ROS的其他重要概念 25
1.7 ROS 2.0展望 28
1.8 本章小结 28
第2章 C++编程范式
2.1 C++工程的组织结构 29
2.1.1 C++工程的一般组织结构 29
2.1.2 C++工程在机器人中的组织结构 29
2.2 C++代码的编译方法 30
2.2.1 使用g++编译代码 31
2.2.2 使用make编译代码 32
2.2.3 使用CMake编译代码 32
2.3 C++编程风格指南 33
2.4 本章小结 34
第3章 OpenCV图像处理
3.1 认识图像数据 35
3.1.1 获取图像数据 35
3.1.2 访问图像数据 36
3.2 图像滤波 37
3.2.1 线性滤波 37
3.2.2 非线性滤波 38
3.2.3 形态学滤波 39
3.3 图像变换 40
3.3.1 射影变换 40
3.3.2 霍夫变换 42
3.3.3 边缘检测 42
3.3.4 直方图均衡 43
3.4 图像特征点提取 44
3.4.1 SIFT特征点 44
3.4.2 SURF特征点 50
3.4.3 ORB特征点 52
3.5 本章小结 54
硬件基础篇
第4章 机器人传感器
4.1 惯性测量单元 56
4.1.1 工作原理 56
4.1.2 原始数据采集 60
4.1.3 参数标定 65
4.1.4 数据滤波 73
4.1.5 姿态融合 75
4.2 激光雷达 91
4.2.1 工作原理 92
4.2.2 性能参数 94
4.2.3 数据处理 96
4.3 相机 100
4.3.1 单目相机 101
4.3.2 双目相机 107
4.3.3 RGB-D相机 109
4.4 带编码器的减速电机 111
4.4.1 电机 111
4.4.2 电机驱动电路 112
4.4.3 电机控制主板 113
4.4.4 轮式里程计 117
4.5 本章小结 118
第5章 机器人主机
5.1 X86与ARM主机对比 119
5.2 ARM主机树莓派3B+ 120
5.2.1 安装Ubuntu MATE 18.04 120
5.2.2 安装ROS melodic 122
5.2.3 装机软件与系统设置 122
5.3 ARM主机RK3399 127
5.4 ARM主机Jetson-tx2 128
5.5 分布式架构主机 129
5.5.1 ROS网络通信 130
5.5.2 机器人程序的远程开发 130
5.6 本章小结 131
第6章 机器人底盘
6.1 底盘运动学模型 132
6.1.1 两轮差速模型 132
6.1.2 四轮差速模型 136
6.1.3 阿克曼模型 140
6.1.4 全向模型 144
6.1.5 其他模型 148
6.2 底盘性能指标 148
6.2.1 载重能力 148
6.2.2 动力性能 148
6.2.3 控制精度 150
6.2.4 里程计精度 150
6.3 典型机器人底盘搭建 151
6.3.1 底盘运动学模型选择 152
6.3.2 传感器选择 152
6.3.3 主机选择 153
6.4 本章小结 155
SLAM篇
第7章 SLAM中的数学基础
7.1 SLAM发展简史 158
7.1.1 数据关联、收敛和一致性 160
7.1.2 SLAM的基本理论 161
7.2 SLAM中的概率理论 163
7.2.1 状态估计问题 164
7.2.2 概率运动模型 166
7.2.3 概率观测模型 171
7.2.4 概率图模型 173
7.3 估计理论 182
7.3.1 估计量的性质 182
7.3.2 估计量的构建 183
7.3.3 各估计量对比 190
7.4 基于贝叶斯网络的状态估计 193
7.4.1 贝叶斯估计 194
7.4.2 参数化实现 196
7.4.3 非参数化实现 202
7.5 基于因子图的状态估计 206
7.5.1 非线性最小二乘估计 206
7.5.2 直接求解方法 206
7.5.3 优化方法 208
7.5.4 各优化方法对比 218
7.5.5 常用优化工具 219
7.6 典型SLAM算法 221
7.7 本章小结 221
第8章 激光SLAM系统
8.1 Gmapping算法 223
8.1.1 原理分析 223
8.1.2 源码解读 228
8.1.3 安装与运行 233
8.2 Cartographer算法 240
8.2.1 原理分析 240
8.2.2 源码解读 247
8.2.3 安装与运行 258
8.3 LOAM算法 266
8.3.1 原理分析 266
8.3.2 源码解读 267
8.3.3 安装与运行 270
8.4 本章小结 270
第9章 视觉SLAM系统
9.1 ORB-SLAM2算法 274
9.1.1 原理分析 274
9.1.2 源码解读 310
9.1.3 安装与运行 319
9.1.4 拓展 327
9.2 LSD-SLAM算法 329
9.2.1 原理分析 329
9.2.2 源码解读 334
9.2.3 安装与运行 337
9.3 SVO算法 338
9.3.1 原理分析 338
9.3.2 源码解读 341
9.4 本章小结 341
第10章 其他SLAM系统
10.1 RTABMAP算法 344
10.1.1 原理分析 344
10.1.2 源码解读 351
10.1.3 安装与运行 357
10.2 VINS算法 362
10.2.1 原理分析 364
10.2.2 源码解读 373
10.2.3 安装与运行 376
10.3 机器学习与SLAM 379
10.3.1 机器学习 379
10.3.2 CNN-SLAM算法 411
10.3.3 DeepVO算法 413
10.4 本章小结 414
自主导航篇
第11章 自主导航中的数学基础
11.1 自主导航 418
11.2 环境感知 420
11.2.1 实时定位 420
11.2.2 环境建模 421
11.2.3 语义理解 422
11.3 路径规划 422
11.3.1 常见的路径规划算法 423
11.3.2 带约束的路径规划算法 430
11.3.3 覆盖的路径规划算法 434
11.4 运动控制 435
11.4.1 基于PID的运动控制 437
11.4.2 基于MPC的运动控制 438
11.4.3 基于强化学习的运动控制 441
11.5 强化学习与自主导航 442
11.5.1 强化学习 443
11.5.2 基于强化学习的自主导航 465
11.6 本章小结 467
第12章 典型自主导航系统
12.1 ros-navigation导航系统 470
12.1.1 原理分析 470
12.1.2 源码解读 475
12.1.3 安装与运行 479
12.1.4 路径规划改进 492
12.1.5 环境探索 496
12.2 riskrrt导航系统 498
12.3 autoware导航系统 499
12.4 导航系统面临的一些挑战 500
12.5 本章小结 500
第13章 机器人SLAM导航综合实战
13.1 运行机器人上的传感器 502
13.1.1 运行底盘的ROS驱动 503
13.1.2 运行激光雷达的ROS驱动 503
13.1.3 运行IMU的ROS驱动 504
13.1.4 运行相机的ROS驱动 504
13.1.5 运行底盘的urdf模型 505
13.1.6 传感器一键启动 506
13.2 运行SLAM建图功能 506
13.2.1 运行激光SLAM建图功能 507
13.2.2 运行视觉SLAM建图功能 508
13.2.3 运行激光与视觉联合建图功能 508
13.3 运行自主导航 509
13.4 基于自主导航的应用 510
13.5 本章小结 511
附录A Linux与SLAM性能优化的探讨
附录B 习题
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posted @ 2019-02-17 02:30  小虎哥哥爱学习  阅读(5066)  评论(0编辑  收藏  举报