ROS--rospy

第七章 rospy

本章简介

上一章我们学习了C++语音的ROS接口roscpp,本章我们来学习ROS的另一个接口rospy,也即是Python语音的接口。客户端库(Client Libarary)不仅仅指的是C++、Python语言的接口,其实是各种语言的接口统称。rospy中函数的定义,函数的用法都和roscpp不相同。

本章依旧需要一定的Python编程基础,不熟悉该语言需要先行学习Python编程基础。本章的主要内容有rospy的一些常用的函数,以及一些重要的类。结合这些内容,本章还给出了topic demo和service demo的具体格式和写法,方便读者更直观的学习rospy的编写。

7.1 rospy与主要接口

7.1.1 rospy vs roscpp

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:

  1. rospy没有一个NodeHandle,像创建publisher、subscriber等操作都被直接封装成了rospy中的函数或类,调用起来简单直观。
  2. rospy一些接口的命名和roscpp不一致,有些地方需要开发者注意,避免调用错误。

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。

7.1.2 ROS中Python代码的组织方式

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。

7.1.3 常用rospy的API

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
... ... ...

 

7.2 topic in rospy

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。

7.2.1 自定义消息的生成

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。

7.2.2 消息发布节点

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:

  1. rospy创建和初始化一个node,不再需要用NodeHandle。rospy中没有设计NodeHandle这个句柄,我们创建topic、service等等操作都直接用rospy里对应的方法就行。
  2. rospy中节点的初始化并一定得放在程序的开头,在Publisher建立后再初始化也没问题。
  3. 消息的创建更加简单,比如gps类型的消息可以直接用类似于构造函数的方式gps(state,x,y)来创建。
  4. 日志的输出方式不同,C++中是ROS_INFO(),而Python中是rospy.loginfo()
  5. 判断节点是否关闭的函数不同,C++用的是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。

7.2.3 消息订阅节点

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。

 

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