rospy是Python版本的ROS客户端库,提供了Python编程需要的接口,你可以认为rospy就是一个Python的模块(Module)。这个模块位于/opt/ros/kineetic/lib/python2.7/dist-packages/rospy
之中。
rospy包含的功能与roscpp相似,都有关于node、topic、service、param、time相关的操作。但同时rospy和roscpp也有一些区别:
相比于C++的开发,用Python来写ROS程序开发效率大大提高,诸如显示、类型转换等细节不再需要我们注意,节省时间。但Python的执行效率较低,同样一个功能用Python运行的耗时会高于C++。因此我们开发SLAM、路径规划、机器视觉等方面的算法时,往往优先选择C++。
ROS中绝大多数基本指令,例如rostopic
,roslaunch
都是用python开发的,简单轻巧。
要介绍rospy,就不得不提Python代码在ROS中的组织方式。通常来说,Python代码有两种组织方式,一种是单独的一个Python脚本,适用于简单的程序,另一种是Python模块,适合体量较大的程序。
单独的Python脚本
对于一些小体量的ROS程序,一般就是一个Python文件,放在script/路径下,非常简单。
your_package
|- script/
|- your_script.py
|-...
Python模块
当程序的功能比较复杂,放在一个脚本里搞不定时,就需要把一些功能放到Python Module里,以便其他的脚本来调用。ROS建议我们按照以下规范来建立一个Python的模块:
your_package
|- src/
|-your_package/
|- _init_.py
|- modulefiles.py
|- scripts/
|- your_script.py
|- setup.py
在src下建立一个与你的package同名的路径,其中存放_init_.py
以及你的模块文件。这样就建立好了ROS规范的Python模块,你可以在你的脚本中调用。 如果你不了解init.py的作用,可以参考这篇博客http://www.cnblogs.com/Lands-ljk/p/5880483.html ROS中的这种Python模块组织规范与标准的Python模块规范并不完全一致,你当然可以按照Python的标准去建立一个模块,然后在你的脚本中调用,但是我们还是建议按照ROS推荐的标准来写,这样方便别人去阅读。
通常我们常用的ROS命令,大多数其实都是一个个Python模块,源代码存放在ros_comm仓库的tools路径下:https://github.com/ros/ros_comm/tree/lunar-devel/tools 你可以看到每一个命令行工具(如rosbag、rosmsg)都是用模块的形式组织核心代码,然后在script/
下建立一个脚本来调用模块。
这里分类整理了rospy常见的一些用法,请你浏览一遍,建立一个初步的影响。 具体API请查看http://docs.ros.org/api/rospy/html/rospy-module.html
Node相关
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
rospy.init_node(name, argv=None, anonymous=False) | 注册和初始化node | |
MasterProxy | rospy.get_master() | 获取master的句柄 |
bool | rospy.is_shutdown() | 节点是否关闭 |
rospy.on_shutdown(fn) | 在节点关闭时调用fn函数 | |
str | get_node_uri() | 返回节点的URI |
str | get_name() | 返回本节点的全名 |
str | get_namespace() | 返回本节点的名字空间 |
… | … | … |
Topic相关
函数:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
[[str, str]] | get_published_topics() | 返回正在被发布的所有topic名称和类型 |
Message | wait_for_message(topic, topic_type, time_out=None) | 等待某个topic的message |
spin() | 触发topic或service的回调/处理函数,会阻塞直到关闭节点 | |
… | … | … |
Publisher类:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init(self, name, data_class, queue_size=None) | 构造函数 | |
publish(self, msg) | 发布消息 | |
str | unregister(self) | 停止发布 |
… | … | … |
Subscriber类:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init_(self, name, data_class, call_back=None, queue_size=None) | 构造函数 | |
unregister(self, msg) | 停止订阅 | |
… | … | … |
Service相关
函数:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
wait_for_service(service, timeout=None) | 阻塞直到服务可用 | |
… | … | … |
Service类(server):
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init(self, name, service_class, handler) | 构造函数,handler为处理函数,service_class为srv类型 | |
shutdown(self) | 关闭服务的server | |
… | … | … |
ServiceProxy类(client):
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init(self, name, service_class) | 构造函数,创建client | |
call(self, *args, **kwds) | 发起请求 | |
call(self, *args, **kwds) | 同上 | |
close(self) | 关闭服务的client | |
… | … | … |
Param相关
函数:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
XmlRpcLegalValue | get_param(param_name, default=_unspecified) | 获取参数的值 |
[str] | get_param_names() | 获取参数的名称 |
set_param(param_name, param_value) | 设置参数的值 | |
delete_param(param_name) | 删除参数 | |
bool | has_param(param_name) | 参数是否存在于参数服务器上 |
str | search_param() | 搜索参数 |
… | … | … |
时钟相关
函数:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
Time | get_rostime() | 获取当前时刻的Time对象 |
float | get_time() | 返回当前时间,单位秒 |
sleep(duration) | 执行挂起 | |
… | … | … |
Time类:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init(self, secs=0, nsecs=0) | 构造函数 | |
Time | now() | 静态方法 返回当前时刻的Time对象 |
… | … | … |
Duration类:
返回值 | 方法 | 作用 |
---|---|---|
init(self, secs=0, nsecs=0) | 构造函数 | |
… | … | … |
与5.3节类似,我们用python来写一个节点间消息收发的demo,同样还是创建一个自定义的gps类型的消息,一个节点发布模拟的gps信息,另一个接收和计算距离原点的距离。
gps.msg
定义如下:
string state #工作状态
float32 x #x坐标
float32 y #y坐标
我们需要修改CMakeLists.txt
文件,方法见5.3节,这里需要强调一点的就是,对创建的msg进行catkin_make
会在~/catkin_ws/devel/lib/python2.7/dist-packages/topic_demo
下生成msg模块(module)。 有了这个模块,我们就可以在python程序中from topic_demo.msg import gps
,从而进行gps类型消息的读写。
与C++的写法类似,我们来看topic用Python如何编写程序,见topic_demo/scripts/pytalker.py
:
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import rospy
#导入自定义的数据类型
from topic_demo.msg import gps
def talker():
#Publisher 函数第一个参数是话题名称,第二个参数 数据类型,现在就是我们定义的msg 最后一个是缓冲区的大小
#queue_size: None(不建议) #这将设置为阻塞式同步收发模式!
#queue_size: 0(不建议)#这将设置为无限缓冲区模式,很危险!
#queue_size: 10 or more #一般情况下,设为10 。queue_size太大了会导致数据延迟不同步。
pub = rospy.Publisher('gps_info', gps , queue_size=10)
rospy.init_node('pytalker', anonymous=True)
#更新频率是1hz
rate = rospy.Rate(1)
x=1.0
y=2.0
state='working'
while not rospy.is_shutdown():
#计算距离
rospy.loginfo('Talker: GPS: x=%f ,y= %f',x,y)
pub.publish(gps(state,x,y))
x=1.03*x
y=1.01*y
rate.sleep()
if __name__ == '__main__':
talker()
以上代码与C++的区别体现在这几个方面:
gps(state,x,y)
来创建。ROS_INFO()
,而Python中是rospy.loginfo()
ros::ok()
而Python中的接口是rospy.is_shutdown()
通过以上的区别可以看出,roscpp和rospy的接口并不一致,在名称上要尽量避免混用。在实现原理上,两套客户端库也有各自的实现,并没有基于一个统一的核心库来开发。这也是ROS在设计上不足的地方。
ROS2就解决了这个问题,ROS2中的客户端库包括了rclcpp
(ROS Clinet Library C++)、rclpy
(ROS Client Library Python),以及其他语言的版本,他们都是基于一个共同的核心ROS客户端库rcl
来开发的,这个核心库由C语言实现。
见topic_demo/scripts/pylistener.py
:
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import rospy
import math
#导入mgs
from topic_demo.msg import gps
#回调函数输入的应该是msg
def callback(gps):
distance = math.sqrt(math.pow(gps.x, 2)+math.pow(gps.y, 2))
rospy.loginfo('Listener: GPS: distance=%f, state=%s', distance, gps.state)
def listener():
rospy.init_node('pylistener', anonymous=True)
#Subscriber函数第一个参数是topic的名称,第二个参数是接受的数据类型 第三个参数是回调函数的名称
rospy.Subscriber('gps_info', gps, callback)
rospy.spin()
if __name__ == '__main__':
listener()
在订阅节点的代码里,rospy与roscpp有一个不同的地方:rospy里没有spinOnce()
,只有spin()
。
建立完talker和listener之后,经过catkin_make
,就完成了python版的topic通信模型。
本节用python来写一个节点间,利用Service通信的demo,与5.4类似,创建一个节点,发布模拟的gps信息,另一个接收和计算距离原点的距离。
在5.4节,我们已经说过要建立一个名为Greeting.srv
的服务文件,内容如下:
string name #短横线上边部分是服务请求的数据
int32 age
--- #短横线下面是服务回传的内容
string feedback
然后修改CMakeLists.txt
文件。ROS的catkin编译系统会将你自定义的msg、srv(甚至还有action)文件自动编译构建,生成对应的C++、Python、LISP等语言下可用的库或模块。许多初学者错误地以为,只要建立了一个msg或srv文件,就可以直接在程序中使用,这是不对的,必须在CMakeLists.txt
中添加关于消息创建、指定消息/服务文件那几个宏命令。
见service_demo/scripts/server_demo.py
:
#!/usr/bin/env python
#coding=utf-8
import rospy
from service_demo.srv import *
def server_srv():
# 初始化节点,命名为 "greetings_server"
rospy.init_node("greetings_server")
# 定义service的server端,service名称为"greetings", service类型为Greeting
# 收到的request请求信息将作为参数传递给handle_function进行处理
s = rospy.Service("greetings", Greeting, handle_function)
rospy.loginfo("Ready to handle the request:")
# 阻塞程序结束
rospy.spin()
def handle_function(req):
# 注意我们是如何调用request请求内容的,是将其认为是一个对象的属性,在我们定义
# 的Service_demo类型的service中,request部分的内容包含两个变量,一个是字符串类型的name,另外一个是整数类型的age
rospy.loginfo( 'Request from %s with age %d', req.name, req.age)
# 返回一个Service_demo.Response实例化对象,其实就是返回一个response的对象,其包含的内容为我们在Service_demo.srv中定义的
# response部分的内容,我们定义了一个string类型的变量feedback,因此,此处实例化时传入字符串即可
return GreetingResponse("Hi %s. I' server!"%req.name)
# 如果单独运行此文件,则将上面定义的server_srv作为主函数运行
if __name__=="__main__":
server_srv()
以上代码中可以看出Python和C++在ROS服务通信时,server端的处理函数有区别: C++的handle_function()传入的参数是整个srv对象的request和response两部分,返回值是bool型,显示这次服务是否成功的处理,也就是:
bool handle_function(service_demo::Greeting::Request &req, service_demo::Greeting::Response &res){
...
return true;
}
而Python的handle_function()传入的只有request,返回值是response,即:
def handle_function(req):
...
return GreetingResponse("Hi %s. I' server!"%req.name)
这也是ROS在两种语言编程时的差异之一。相比来说Python的这种思维方式更加简单,符合我们的思维习惯。
service_demo/srv/client.cpp
内容如下:
#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
import rospy
from service_demo.srv import *
def client_srv():
rospy.init_node('greetings_client')
# 等待有可用的服务 "greetings"
rospy.wait_for_service("greetings")
try:
# 定义service客户端,service名称为“greetings”,service类型为Greeting
greetings_client = rospy.ServiceProxy("greetings",Greeting)
# 向server端发送请求,发送的request内容为name和age,其值分别为"HAN", 20
# 此处发送的request内容与srv文件中定义的request部分的属性是一致的
#resp = greetings_client("HAN",20)
resp = greetings_client.call("HAN",20)
rospy.loginfo("Message From server:%s"%resp.feedback)
except rospy.ServiceException, e:
rospy.logwarn("Service call failed: %s"%e)
# 如果单独运行此文件,则将上面函数client_srv()作为主函数运行
if __name__=="__main__":
client_srv()
以上代码中greetings_client.call("HAN",20)
等同于greetings_client("HAN",20)
。
相比roscpp中有两套对param操作的API,rospy关于param的函数就显得简单多了,包括了增删查改等用法:rospy.get_param()
,rospy.set_param()
,rospy.has_param()
,rospy.delete_param()
,rospy.search_param()
,rospy.get_param_names()
。
下面我们来看看param_demo里的代码:
#!/usr/bin/env python
# coding:utf-8
import rospy
def param_demo():
rospy.init_node("param_demo")
rate = rospy.Rate(1)
while(not rospy.is_shutdown()):
#get param
parameter1 = rospy.get_param("/param1")
parameter2 = rospy.get_param("/param2", default=222)
rospy.loginfo('Get param1 = %d', parameter1)
rospy.loginfo('Get param2 = %d', parameter2)
#delete param
rospy.delete_param('/param2')
#set param
rospy.set_param('/param2',2)
#check param
ifparam3 = rospy.has_param('/param3')
if(ifparam3):
rospy.loginfo('/param3 exists')
else:
rospy.loginfo('/param3 does not exist')
#get all param names
params = rospy.get_param_names()
rospy.loginfo('param list: %s', params)
rate.sleep()
if __name__=="__main__":
param_demo()
时钟
rospy中的关于时钟的操作和roscpp是一致的,都有Time、Duration和Rate三个类。 首先,Time和Duration前者标识的是某个时刻(例如今天22:00),而Duration表示的是时长(例如一周)。但他们具有相同的结构(秒和纳秒):
int32 secs
int32 secs
创建Time和Duration:
rospy中的Time和Duration的构造函数类似,都是_init_(self,secs=0, nsecs=0)
,指定秒和纳秒(1ns = 10^{-9}s1ns=10−9s)
time_now1 = rospy.get_rostime() #当前时刻的Time对象 返回Time对象
time_now2 = rospy.Time.now() #同上
time_now3 = rospy.get_time() #得到当前时间,返回float 4单位秒
time_4 = rospy.Time(5) #创建5s的时刻
duration = rospy.Duration(3*60) #创建3min时长
关于Time、Duration之间的加减法和类型转换,和roscpp中的完全一致,请参考5.6节,此处不再重复。
sleep
duration.sleep() #挂起
rospy.sleep(duration) #同上,这两种方式效果完全一致
loop_rate = Rate(5) #利用Rate来控制循环频率
while(rospy.is_shutdown()):
loop_rate.sleep() #挂起,会考虑上次loop_rate.sleep的时间
关于sleep的方法,Rate类中的sleep主要用来保持一个循环按照固定的频率,循环中一般都是发布消息、执行周期性任务的操作。这里的sleep会考虑上次sleep的时间,从而使整个循环严格按照指定的频率。
定时器Timer
rospy里的定时器和roscpp中的也类似,只不过不是用句柄来创建,而是直接rospy.Timer(Duration, callback)
,第一个参数是时长,第二个参数是回调函数。
def my_callback(event):
print 'Timer called at ' + str(event.current_real)
rospy.Timer(rospy.Duration(2), my_callback) #每2s触发一次callback函数
rospy.spin()
同样不要忘了rospy.spin()
,只有spin才能触发回调函数。 回调函数的传入值是TimerEvent
类型,该类型包括以下几个属性:
rospy.TimerEvent
last_expected
理想情况下为上一次回调应该发生的时间
last_real
上次回调实际发生的时间
current_expected
本次回调应该发生的时间
current_real
本次回调实际发生的时间
last_duration
上次回调所用的时间(结束-开始)