【 ros wiki 】英文教程 18：Reading messages from a bag file 翻译

最近看了看ros wiki上的英文教程，惊奇的发现，英文教程比中文教程多了一节教程，所以闲来无事，就把它翻译下来，供人参考，英语水平有限，多多担待。

英文：

中文：

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【英文教程链接】：Reading messages from a bag file

18. 从bag文件中读取消息

学习从bag文件中读取感兴趣的消息的两种方法，包括使用ros_readbagfile脚本

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从bag文件中读取消息

描述： 学习从bag文件中读取感兴趣的消息的两种方法，包括使用ros_readbagfile脚本
关键字： data, rosbag, extract, play, info, bag, messages, readbagfile, ros_readbagfile
教程水平： 初级
下一个教程： roswtf入门

目录：

1. 也可以看看：
2. 选项1：立即回放消息并且在多个终端中查看结果
3. 选项2：使用ros_readbagfile脚本轻松的提取感兴趣的话题
4. 为什么使用ros_readbagfile而不使用rostopic echo -b ？
5. 下一个教程：

也可以看看：

1. 其他的rosbag的教程：rosbag/Tutorials.
2. rosbag 使用方法

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注意：在进行这个教程前你应该已经完成了以前的教程：Recording and playing back data

关于教程的任何问题和疑问都可以在下面这个网址提问：answers.ros.org，同时不要忘了在提问你的问题的时候提供一个到本教程的链接，和你的OS & ROS版本，并且加上适当的标签。

从bag文件中读取消息

描述： 学习从bag文件中读取感兴趣的消息的两种方法，包括使用非常简单的ros_readbagfile脚本
关键字： data, rosbag, extract, play, info, bag, messages, readbagfile, ros_readbagfile
教程水平： 初级
下一个教程： 创建过滤的bag文件

目录：

1. 选项1：立即回放消息并且在多个终端中查看结果
2. 选项2：使用ros_readbagfile脚本轻松的提取感兴趣的话题
3. 为什么使用ros_readbagfile而不使用rostopic echo -b ？

首先，你需要一个bag文件，这个文件可以是你在之前的教程（ROS/Tutorials/Recording and playing back data）创建出的，也可以是从https://open-source-webviz-ui.s3.amazonaws.com/demo.bag下载的https://webviz.io 样例文件，下载样例文件可以使用下面的wget命令：

wget https://open-source-webviz-ui.s3.amazonaws.com/demo.bag

想要学习本篇教程接下来的部分，前提是假定你已经下载了之前提到的 webviz.io bag样例文件。你将会学习两种方法来从一个bag文件中 读/提取 消息。

注意：在以下的所有命令中，需要加上简单的 time 命令，它会展示出每个命令执行所需的时间，因为有些命令会占用很长时间，因此当想要知道命令需要执行多长时间的时候，time命令就很有用处，如果你不想用time命令，只需要在接下来的命令中将之移除即可。

选项1：立即回放消息并且在多个终端中查看结果

来源：本节改编自的文章，第一次发布在这里。

1. 你需要知道你想要从bag文件中提取出什么话题。因此，让我们看看bag文件中有什么。选择一个终端，手动查看所有发布的话题，以及每个话题发布了多少消息。可以使用下面这个命令：

   time rosbag info demo.bag  
   # OR (if you know part of the topic names of interest before-hand):
   time rosbag info mybag.bag | grep -E "(topic1|topic2|topic3)"
   

   样例输出：

   $ time rosbag info demo.bag  
   path:        demo.bag
   version:     2.0
   duration:    20.0s
   start:       Mar 21 2017 19:37:58.00 (1490150278.00)
   end:         Mar 21 2017 19:38:17.00 (1490150298.00)
   size:        696.2 MB
   messages:    5390
   compression: none [600/600 chunks]
   types:       bond/Status                      [eacc84bf5d65b6777d4c50f463dfb9c8]
                diagnostic_msgs/DiagnosticArray  [60810da900de1dd6ddd437c3503511da]
                diagnostic_msgs/DiagnosticStatus [d0ce08bc6e5ba34c7754f563a9cabaf1]
                nav_msgs/Odometry                [cd5e73d190d741a2f92e81eda573aca7]
                radar_driver/RadarTracks         [6a2de2f790cb8bb0e149d45d297462f8]
                sensor_msgs/Image                [060021388200f6f0f447d0fcd9c64743]
                sensor_msgs/NavSatFix            [2d3a8cd499b9b4a0249fb98fd05cfa48]
                sensor_msgs/PointCloud2          [1158d486dd51d683ce2f1be655c3c181]
                sensor_msgs/Range                [c005c34273dc426c67a020a87bc24148]
                sensor_msgs/TimeReference        [fded64a0265108ba86c3d38fb11c0c16]
                tf2_msgs/TFMessage               [94810edda583a504dfda3829e70d7eec]
                velodyne_msgs/VelodyneScan       [50804fc9533a0e579e6322c04ae70566]
   topics:      /diagnostics                      140 msgs    : diagnostic_msgs/DiagnosticArray 
                /diagnostics_agg                   40 msgs    : diagnostic_msgs/DiagnosticArray 
                /diagnostics_toplevel_state        40 msgs    : diagnostic_msgs/DiagnosticStatus
                /gps/fix                          146 msgs    : sensor_msgs/NavSatFix           
                /gps/rtkfix                       200 msgs    : nav_msgs/Odometry               
                /gps/time                         192 msgs    : sensor_msgs/TimeReference       
                /image_raw                        600 msgs    : sensor_msgs/Image               
                /obs1/gps/fix                      30 msgs    : sensor_msgs/NavSatFix           
                /obs1/gps/rtkfix                  200 msgs    : nav_msgs/Odometry               
                /obs1/gps/time                    136 msgs    : sensor_msgs/TimeReference       
                /radar/points                     400 msgs    : sensor_msgs/PointCloud2         
                /radar/range                      400 msgs    : sensor_msgs/Range               
                /radar/tracks                     400 msgs    : radar_driver/RadarTracks        
                /tf                              1986 msgs    : tf2_msgs/TFMessage              
                /velodyne_nodelet_manager/bond     80 msgs    : bond/Status                     
                /velodyne_packets                 200 msgs    : velodyne_msgs/VelodyneScan      
                /velodyne_points                  200 msgs    : sensor_msgs/PointCloud2
   
   real    0m1.003s
   user    0m0.620s
   sys 0m0.283s
   

   注意到/obs1/gps/fix话题发布了30条消息，/diagnostics_agg发布了40条消息，就让我们提取它们吧。

2. 在终端 1 中，启动roscore，用来启动ros master节点

   roscore
   

3. 打开另一个终端，提示：Ubuntu系统中，在同一个终端窗口中打开另一个终端标签的快捷键是 Ctrl + Shift +T 。订阅 /obs1/gps/fix话题，打印展示所有发布在这个话题上的消息，并且同时将之写入到一个文件中，这样做为了方便之后的查看，以上的这些都是yaml格式：

   rostopic echo /obs1/gps/fix | tee topic1.yaml
   

   你将会看到：

   $ rostopic echo /obs1/gps/fix | tee topic1.yaml
   WARNING: topic [/obs1/gps/fix] does not appear to be published yet
   

4. 打开另一个终端，订阅/diagnostics_agg话题

   rostopic echo /diagnostics_agg | tee topic2.yaml
   

   你将会看到：

   $ rostopic echo /diagnostics_agg | tee topic2.yaml
   WARNING: topic [/diagnostics_agg] does not appear to be published yet
   

5. 如果你想要订阅其他话题，你可以重复以上步骤。每一个订阅的话题都需要独占一个终端。

6. 打开另一个终端，用来回放bag文件。我们将要尽可能快的回放这个bag文件（使用 --immediate 选项），仅仅发布我们感兴趣的话题，格式如下：

   time rosbag play --immediate demo.bag --topics /topic1 /topic2 /topic3 /topicN
   

   所以，在如上的案例中，命令行应该是这样样子的：

   time rosbag play --immediate demo.bag --topics /obs1/gps/fix /diagnostics_agg
   

   你将会看到：

   $ time rosbag play --immediate demo.bag --topics /obs1/gps/fix /diagnostics_agg
   [ INFO] [1591916465.758724557]: Opening demo.bag
   
   Waiting 0.2 seconds after advertising topics... done.
   
   Hit space to toggle paused, or 's' to step.
    [RUNNING]  Bag Time: 1490150297.770734   Duration: 19.703405 / 19.703405               
   Done.
   
   real  0m1.570s
   user  0m0.663s
   sys 0m0.394s
   

7. 大功告成！现在回看我们当初订阅那两个话题的终端，你会看到它所订阅的话题的所有消息，以YAML格式呈现，每条消息之间以---分隔开。使用您选择的文本编辑器，最好对YAML文件类型使用语法高亮显示（例如：Sublime Text 3）来查看文件中的消息。例如：topic1.yaml文件的最后两条消息，是下面这个样子的：

   ---
   header: 
     seq: 4027
     stamp: 
       secs: 1490150296
       nsecs:  66947432
     frame_id: "gps"
   status: 
     status: 0
     service: 1
   latitude: 37.4008017844
   longitude: -122.108119889
   altitude: -6.4380177824
   position_covariance: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
   position_covariance_type: 0
   ---
   header: 
     seq: 4028
     stamp: 
       secs: 1490150297
       nsecs: 744347249
     frame_id: "gps"
   status: 
     status: 0
     service: 1
   latitude: 37.4007565466
   longitude: -122.108159482
   altitude: -6.35130467023
   position_covariance: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
   position_covariance_type: 0
   ---
   

   如果你的rostopic进程因为某些原因缺少了一些消息，你只需要用Ctrl + C 来 kill 这个进程，然后重启这个进程，最后再一次执行rosbag play命令即可。

选项2：使用ros_readbagfile脚本轻松的提取感兴趣的话题

来源：本节改编自的文章，第一次发布在这里。，并且 ros_readbag.py这个脚本文件来自这里。

注意：你可以kill任何正在运行的进程，例如：你需要关闭roscore进程。

1. 使用以下命令下载并且安装 ros_readbag.py

   # Download the file
   wget https://raw.githubusercontent.com/ElectricRCAircraftGuy/eRCaGuy_dotfiles/master/useful_scripts/ros_readbagfile.py
   # Make it executable
   chmod +x ros_readbagfile.py
   # Ensure you have the ~/bin directory for personal binaries
   mkdir -p ~/bin
   # Move this executable script into that directory as `ros_readbagfile`, so that it will
   # be available as that command
   mv ros_readbagfile.py ~/bin/ros_readbagfile
   # Re-source your ~/.bashrc file to ensure ~/bin is in your PATH, so you can use this
   # new `ros_readbagfile` command you just installed
   . ~/.bashrc
   

2. 使用rosbag info 命令来查看并决定你想要从bag文件中提取的话题，就像在选项1中的第一步的操作那样。

3. 现在就可以使用ros_readbagfile命令了，它的一般格式如下：

   ros_readbagfile .bag> [topic1] [topic2] [topic3] [...]
   

   读取选项1中所选取的消息，使用：

   time ros_readbagfile demo.bag /obs1/gps/fix /diagnostics_agg | tee topics.yaml
   

   就是这样而已！你很快会看到共70条消息。下面是终端输出结果中最后一部分显示：

           key: "Early diagnostic update count:"
           value: "0"
         - 
           key: "Zero seen diagnostic update count:"
           value: "0"
   =======================================
   topic:           /obs1/gps/fix
   msg #:           30
   timestamp (sec): 1490150297.770734310
   - - -
   header: 
     seq: 4028
     stamp: 
       secs: 1490150297
       nsecs: 744347249
     frame_id: "gps"
   status: 
     status: 0
     service: 1
   latitude: 37.4007565466
   longitude: -122.108159482
   altitude: -6.35130467023
   position_covariance: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0]
   position_covariance_type: 0
   =======================================
   Total messages found = 70.
   DONE.
   
   real  0m2.897s
   user  0m2.457s
   sys 0m0.355s
   

   现在，使用你喜欢的编辑器打开topics.yaml文件，就可以看到从bag文件中提取出来的所有消息了。

   请注意，即使我已经为该文件指定了“ .yaml”文件扩展名，但是该文件的内容也不是全部都符合YAML格式。文件中存储的每条消息都是符合的YAML语法，但消息之间的周围标题和行分隔符（例如：=====）并不是YAML语法。 请记住以上的说法，以防你尝试将输出解析为YAML格式。 如果你愿意，你总是可以很容易地自己手动修改ros_readbagfile 的Python脚本文件，来删除这些非YAML功能。

为什么使用ros_readbagfile而不使用rostopic echo -b ？

回答：

1. 因为rostopic是真的慢，举个例子，在一个反应很快的电脑上（4核/8线程，奔腾i7处理器，固态硬盘），读取一个18GB的bag文件，将会耗费11.5分钟！

   time rostopic echo -b large_bag_file.bag /topic1
   

   如果使用ros_readbagfile脚本，在相同的电脑上同样读取18GB的bag文件，仅仅只需要1分钟37秒。因此，ros_readbagfile是rostopic的7倍快，11.5/(1+37/60) = ~7x

   time ros_readbagfile large_bag_file.bag /topic1
   

2. 因为rostopic每次读取仅仅只能读取一个话题，然而，ros_readbagfile一次可以读取任意数量的话题

   ros_readbagfile .bag> [topic1] [topic2] [topic3] [...] [topic1000]
   

结束

下一个教程：

现在你已经学会了如何从一个已经提前录制好的bag文件中读取消息，下面让我们学习 roswtf入门。

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初次翻译，可能有些地方准确度稍低，但是绝对保证90%以上正确率，其他的小错误也无关痛痒，以后也可能会尝试翻译其他ros wiki上的文章，我注意到即使是中文教程中，涉及到python编写消息发布器与订阅器，服务器和客户端这些教程，仍然是英文，因为很简单，所以就没有翻译，如果有需要，可以留言，我写博客进行翻译。