在ROS的世界里,最小的进程单元就是节点(node)。一个软件包里可以有多个可执行文件,可执行文件在运行之后就成了一个进程(process),这个进程在ROS中就叫做节点。
从程序角度来说,node就是一个可执行文件(通常为C++编译生成的可执行文件、Python脚本)被执行,加载到了内存之中;从功能角度来说,通常一个node负责者机器人的某一个单独的功能。由于机器人的功能模块非常复杂,我们往往不会把所有功能都集中到一个node上,而会采用分布式的方式,把鸡蛋放到不同的篮子里。例如有一个node来控制底盘轮子的运动,有一个node驱动摄像头获取图像,有一个node驱动激光雷达,有一个node根据传感器信息进行路径规划……这样做可以降低程序发生崩溃的可能性,试想一下如果把所有功能都写到一个程序中,模块间的通信、异常处理将会很麻烦。
由于机器人的元器件很多,功能庞大,因此实际运行时往往会运行众多的node,负责感知世界、控制运动、决策和计算等功能。那么如何合理的进行调配、管理这些node?这就要利用ROS提供给我们的节点管理器master, master在整个网络通信架构里相当于管理中心,管理着各个node。node首先在master处进行注册,之后master会将该node纳入整个ROS程序中。node之间的通信也是先由master进行“牵线”,才能两两的进行点对点通信。当ROS程序启动时,第一步首先启动master,由节点管理器处理依次启动node。
就像GitHub里面的结点和分支一样,要进行管理。
当我们要启动ROS时,首先输入命令:
$ roscore
此时ROS master启动,同时启动的还有rosout
和parameter server
,其中rosout
是负责日志输出的一个节点,其作用是告知用户当前系统的状态,包括输出系统的error、warning等等,并且将log记录于日志文件中,parameter server
即是参数服务器,它并不是一个node,而是存储参数配置的一个服务器,后文我们会单独介绍。每一次我们运行ROS的节点前,都需要把master启动起来,这样才能够让节点启动和注册。
master之后,节点管理器就开始按照系统的安排协调进行启动具体的节点。节点就是一个进程,只不过在ROS中它被赋予了专用的名字里——node。在第二章我们介绍了ROS的文件系统,我们知道一个package中存放着可执行文件,可执行文件是静态的,当系统执行这些可执行文件,将这些文件加载到内存中,它就成为了动态的node。具体启动node的语句是:
$ rosrun pkg_name node_name
通常我们运行ROS,就是按照这样的顺序启动,有时候节点太多,我们会选择用launch文件来启动,下一小节会有介绍。
Master、Node之间以及Node之间的关系如下图所示:
rosrun命令的详细用法如下:
$ rosrun [--prefix cmd] [--debug] pkg_name node_name [ARGS]
rosrun将会寻找PACKAGE下的名为EXECUTABLE的可执行程序,将可选参数ARGS传入。
例如在GDB下运行ros程序:
$ rosrun --prefix 'gdb -ex run --args' pkg_name node_name
rosnode命令的详细作用列表如下:
rosnode命令 | 作用 |
---|---|
rosnode list |
列出当前运行的node信息 |
rosnode info node_name |
显示出node的详细信息 |
rosnode kill node_name |
结束某个node |
rosnode ping |
测试连接节点 |
rosnode machine |
列出在特定机器或列表机器上运行的节点 |
rosnode cleanup |
清除不可到达节点的注册信息 |
以上命令中常用的为前三个,在开发调试时经常会需要查看当前node以及node信息,所以请记住这些常用命令。如果你想不起来,也可以通过rosnode help
来查看rosnode
命令的用法。
机器人是一个系统工程,通常一个机器人运行操作时要开启很多个node,对于一个复杂的机器人的启动操作应该怎么做呢?当然,我们并不需要每个节点依次进行rosrun,ROS为我们提供了一个命令能一次性启动master和多个node。该命令是:
$ roslaunch pkg_name file_name.launch
roslaunch命令首先会自动进行检测系统的roscore有没有运行,也即是确认节点管理器是否在运行状态中,如果master没有启动,那么roslaunch就会首先启动master,然后再按照launch的规则执行。launch文件里已经配置好了启动的规则。
所以roslaunch
就像是一个启动工具,能够一次性把多个节点按照我们预先的配置启动起来,减少我们在终端中一条条输入指令的麻烦。
launch文件同样也遵循着xml格式规范,是一种标签文本,它的格式包括以下标签:
<launch>
<node>
<include>
<machine>
<env-loader>
<param>
<rosparam>
<arg>
<remap>
<group>
launch>
ROS的通信方式是ROS最为核心的概念,ROS系统的精髓就在于它提供的通信架构。ROS的通信方式有以下四种:
ROS中的通信方式中,topic是常用的一种。对于实时性、周期性的消息,使用topic来传输是最佳的选择。topic是一种点对点的单向通信方式,这里的“点”指的是node,也就是说node之间可以通过topic方式来传递信息。topic要经历下面几步的初始化过程:首先,publisher节点和subscriber节点都要到节点管理器进行注册,然后publisher会发布topic,subscriber在master的指挥下会订阅该topic,从而建立起sub-pub之间的通信。
Subscriber接收消息会进行处理,一般这个过程叫做回调(Callback)。所谓回调就是提前定义好了一个处理函数(写在代码中),当有消息来就会触发这个处理函数,函数会对消息进行处理。
示例:
我们以摄像头画面的发布、处理、显示为例讲讲topic通信的流程。在机器人上的摄像头拍摄程序是一个node(圆圈表示,我们记作node1),当node1运行启动之后,它作为一个Publisher就开始发布topic。比如它发布了一个topic(方框表示),叫做/camera_rgb
,是rgb颜色信息,即采集到的彩色图像。同时,node2假如是图像处理程序,它订阅了/camera_rgb
这个topic,经过节点管理器的介绍,它就能建立和摄像头节点(node1)的连接。
那么怎么样来理解**“异步”**这个概念呢?在node1每发布一次消息之后,就会继续执行下一个动作,至于消息是什么状态、被怎样处理,它不需要了解;而对于node2图像处理程序,它只管接收和处理/camera_rgb
上的消息,至于是谁发来的,它不会关心。所以node1、node2两者都是各司其责,不存在协同工作,我们称这样的通信方式是异步的。
ROS是一种分布式的架构,一个topic可以被多个节点同时发布,也可以同时被多个节点接收。比如在这个场景中用户可以再加入一个图像显示的节点,我们在想看看摄像头节点的画面,则可以用自己的笔记本连接到机器人上的节点管理器,然后在自己的电脑上启动图像显示节点。
这就体现了分布式系统通信的好处:扩展性好、软件复用率高。
总结三点:
在实际应用中,我们应该熟悉topic的几种使用命令,下表详细的列出了各自的命令及其作用。
命令 | 作用 |
---|---|
rostopic list |
列出当前所有的topic |
rostopic info topic_name |
显示某个topic的属性信息 |
rostopic echo topic_name |
显示某个topic的内容 |
rostopic pub topic_name ... |
向某个topic发布内容 |
rostopic bw topic_name |
查看某个topic的带宽 |
rostopic hz topic_name |
查看某个topic的频率 |
rostopic find topic_type |
查找某个类型的topic |
rostopic type topic_name |
查看某个topic的类型(msg) |
如果你一时忘记了命令的写法,可以通过rostopic help
或rostopic command -h
查看具体用法。
ROS-Academy-for-Beginners
的模拟场景,输入roslaunch robot_sim_demo robot_spawn_launch
,看到我们仿真的模拟环境。该launch
文件启动了模拟场景、机器人。rostopic list
。可以看到许多topic,它们可以视为模拟器与外界交互的接口。/camera/rgb/image_raw
的相关信息:rostopic info /camera/rgb/image_raw
。则会显示类型信息type,发布者和订阅者的信息。image_view
来接收这个消息,运行命令rosrun image_view image_view image:= [transport]
。我们可以看到message,即是上一步中的type。rostopic echo /cmd_vel
,可以看到窗口显示的各种坐标参数在不断的变化。通过这些实例的测试,帮助我们更快的掌握topic各种操作命令的使用,以及对topic通信的理解。
topic有很严格的格式要求,比如上节的摄像头进程中的rgb图像topic,它就必然要遵循ROS中定义好的rgb图像格式。这种数据格式就是Message。Message按照定义解释就是topic内容的数据类型,也称之为topic的格式标准。这里和我们平常用到的Massage直观概念有所不同,这里的Message不单单指一条发布或者订阅的消息,也指定为topic的格式标准。
基本的msg包括bool、int8、int16、int32、int64(以及uint)、float、float64、string、time、duration、header、可变长数组array[]、固定长度数组array[C]。那么具体的一个msg是怎么组成的呢?我们用一个具体的msg来了解,例如上例中的msg sensor_msg/image
,位置存放在sensor_msgs/msg/image.msg
里,它的结构如下:
std_msg/Header header
uint32 seq
time stamp
string frame_id
uint32 height
uint32 width
string encoding
uint8 is_bigendian
uint32 step
uint8[] data
观察上面msg的定义,是不是很类似C语言中的结构体呢?通过具体的定义图像的宽度,高度等等来规范图像的格式。所以这就解释了Message不仅仅是我们平时理解的一条一条的消息,而且更是ROS中topic的格式规范。或者可以理解msg是一个“类”,那么我们每次发布的内容可以理解为“对象”,这么对比来理解可能更加容易。
rosmsg的命令相比topic就比较少了,只有两个如下:
rosmsg命令 | 作用 |
---|---|
rosmsg list |
列出系统上所有的msg |
rosmsg show msg_name |
显示某个msg的内容 |
本小节主要介绍常见的message类型,包括std_msgs, sensor_msgs, nav_msgs, geometry_msgs等
Vector3.msg
#文件位置:geometry_msgs/Vector3.msg
float64 x
float64 y
float64 z
Accel.msg
#定义加速度项,包括线性加速度和角加速度
#文件位置:geometry_msgs/Accel.msg
Vector3 linear
Vector3 angular
Header.msg
#定义数据的参考时间和参考坐标
#文件位置:std_msgs/Header.msg
uint32 seq #数据ID
time stamp #数据时间戳
string frame_id #数据的参考坐标系
Echos.msg
#定义超声传感器
#文件位置:自定义msg文件
Header header
uint16 front_left
uint16 front_center
uint16 front_right
uint16 rear_left
uint16 rear_center
uint16 rear_right
Quaternion.msg
#消息代表空间中旋转的四元数
#文件位置:geometry_msgs/Quaternion.msg
float64 x
float64 y
float64 z
float64 w
Imu.msg
#消息包含了从惯性原件中得到的数据,加速度为m/^2,角速度为rad/s
#如果所有的测量协方差已知,则需要全部填充进来如果只知道方差,则
#只填充协方差矩阵的对角数据即可
#位置:sensor_msgs/Imu.msg
Header header
Quaternion orientation
float64[9] orientation_covariance
Vector3 angular_velocity
float64[9] angular_velocity_covariance
Vector3 linear_acceleration
float64[] linear_acceleration_covariance
LaserScan.msg
#平面内的激光测距扫描数据,注意此消息类型仅仅适配激光测距设备
#如果有其他类型的测距设备(如声呐),需要另外创建不同类型的消息
#位置:sensor_msgs/LaserScan.msg
Header header #时间戳为接收到第一束激光的时间
float32 angle_min #扫描开始时的角度(单位为rad)
float32 angle_max #扫描结束时的角度(单位为rad)
float32 angle_increment #两次测量之间的角度增量(单位为rad)
float32 time_increment #两次测量之间的时间增量(单位为s)
float32 scan_time #两次扫描之间的时间间隔(单位为s)
float32 range_min #距离最小值(m)
float32 range_max #距离最大值(m)
float32[] ranges #测距数据(m,如果数据不在最小数据和最大数据之间,则抛弃)
float32[] intensities #强度,具体单位由测量设备确定,如果仪器没有强度测量,则数组为空即可
Point.msg
#空间中的点的位置
#文件位置:geometry_msgs/Point.msg
float64 x
float64 y
float64 z
Pose.msg
#消息定义自由空间中的位姿信息,包括位置和指向信息
#文件位置:geometry_msgs/Pose.msg
Point position
Quaternion orientation
PoseStamped.msg
#定义有时空基准的位姿
#文件位置:geometry_msgs/PoseStamped.msg
Header header
Pose pose
PoseWithCovariance.msg
#表示空间中含有不确定性的位姿信息
#文件位置:geometry_msgs/PoseWithCovariance.msg
Pose pose
float64[36] covariance
Power.msg
#表示电源状态,是否开启
#文件位置:自定义msg文件
Header header
bool power
######################
bool ON = 1
bool OFF = 0
Twist.msg
#定义空间中物体运动的线速度和角速度
#文件位置:geometry_msgs/Twist.msg
Vector3 linear
Vector3 angular
TwistWithCovariance.msg
#消息定义了包含不确定性的速度量,协方差矩阵按行分别表示:
#沿x方向速度的不确定性,沿y方向速度的不确定性,沿z方向速度的不确定性
#绕x转动角速度的不确定性,绕y轴转动的角速度的不确定性,绕z轴转动的
#角速度的不确定性
#文件位置:geometry_msgs/TwistWithCovariance.msg
Twist twist
float64[36] covariance #分别表示[x; y; z; Rx; Ry; Rz]
Odometry.msg
#消息描述了自由空间中位置和速度的估计值
#文件位置:nav_msgs/Odometry.msg
Header header
string child_frame_id
PoseWithCovariance pose
TwistWithCovariance twist
上一章我们介绍了ROS的通信方式中的topic(主题)通信,我们知道topic是ROS中的一种单向的异步通信方式。然而有些时候单向的通信满足不了通信要求,比如当一些节点只是临时而非周期性的需要某些数据,如果用topic通信方式时就会消耗大量不必要的系统资源,造成系统的低效率高功耗。
这种情况下,就需要有另外一种请求-查询式的通信模型。这节我们来介绍ROS通信中的另一种通信方式——service(服务)。
为了解决以上问题,service方式在通信模型上与topic做了区别。Service通信是双向的,它不仅可以发送消息,同时还会有反馈。所以service包括两部分,一部分是请求方(Clinet),另一部分是应答方/服务提供方(Server)。这时请求方(Client)就会发送一个request,要等待server处理,反馈回一个reply,这样通过类似“请求-应答”的机制完成整个服务通信。
Service是同步通信方式,所谓同步就是说,此时Node A发布请求后会在原地等待reply,直到Node B处理完了请求并且完成了reply,Node A才会继续执行。Node A等待过程中,是处于阻塞状态的成通信。这样的通信模型没有频繁的消息传递,没有冲突与高系统资源的占用,只有接受请求才执行服务,简单而且高效。
名称 | Topic | Service |
---|---|---|
通信方式 | 异步通信 | 同步通信 |
实现原理 | TCP/IP | TCP/IP |
通信模型 | Publish-Subscribe | Request-Reply |
映射关系 | Publish-Subscribe(多对多) | Request-Reply(多对一) |
特点 | 接受者收到数据会回调(Callback) | 远程过程调用(RPC)服务器端的服务 |
应用场景 | 连续、高频的数据发布 | 偶尔使用的功能/具体的任务 |
举例 | 激光雷达、里程计发布数据 | 开关传感器、拍照、逆解计算 |
在实际应用中,service通信方式的命令时rosservice
,具体的命令参数如下表:
rosservice 命令 | 作用 |
---|---|
rosservice list |
显示服务列表 |
rosservice info |
打印服务信息 |
rosservice type |
打印服务类型 |
rosservice uri |
打印服务ROSRPC uri |
rosservice find |
按服务类型查找服务 |
rosservice call |
使用所提供的args调用服务 |
rosservice args |
打印服务参数 |
类似msg文件,srv文件是用来描述服务(service数据类型的,service通信的数据格式定义在*.srv中。它声明了一个服务,包括请求(request)和响应(reply)两部分。其格式声明如下:
msgs_demo/srv/DetectHuman.srv
bool start_detect
---
my_pkg/HumanPose[] pose_data
msgs_demo/msg/HumanPose.msg
std_msgs/Header header
string uuid
int32 number_of_joints
my_pkg/JointPose[]joint_data
msgs_demo/msg/JointPose.msg
string joint_name
geometry_msgs/Pose pose
floar32 confidence
以DetectHUman.srv
文件为例,该服务例子取自OpenNI的人体检测ROS软件包。它是用来查询当前深度摄像头中的人体姿态和关节数的。srv文件格式很固定,第一行是请求的格式,中间用**—**隔开,第三行是应答的格式。在本例中,请求为是否开始检测,应答为一个数组,数组的每个元素为某个人的姿态(HumanPose)。而对于人的姿态,其实是一个msg,所以srv可以嵌套msg在其中,但它不能嵌套srv
具体的操作指令如下表:
rossrv 命令 | 作用 |
---|---|
rossrv show |
显示服务描述 |
rossrv list |
列出所有服务 |
rossrv md5 |
显示服务md5sum |
rossrv package |
列出包中的服务 |
rossrv packages |
列出包含服务的包 |
定义完了msg、srv文件,还有重要的一个步骤就是修改package.xml和修改CMakeList.txt。这些文件需要添加一些必要的依赖等,例如:
** message_generation **
** message_runtime **
上述文本中“**”所引就是新添加的依赖。又例如:
find_package(...roscpp rospy std_msgs ** message_generation **)
catkin_package(
...
CATJIN_DEPENDS ** message_runtime ** ...
...)
add_message_file(
FILES
** DetectHuman.srv **
** HumanPose.msg **
** JointPos.msg **)
** generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs) **
添加的这些内容指定了srv或者msg在编译或者运行中需要的依赖。
这节介绍另外一种通信方式——参数服务器(parameter server)。与前两种通信方式不同,参数服务器也可以说是特殊的“通信方式”。特殊点在于参数服务器是节点存储参数的地方、用于配置参数,全局共享参数。参数服务器使用互联网传输,在节点管理器中运行,实现整个通信过程。
参数服务器,作为ROS中另外一种数据传输方式,有别于topic和service,它更加的静态。参数服务器维护着一个数据字典,字典里存储着各种参数和配置。
何为字典,其实就是一个个的键值对,我们小时候学习语文的时候,常常都会有一本字典,当遇到不认识的字了我们可以查部首查到这个字,获取这个字的读音、意义等等,而这里的字典可以对比理解记忆。键值kay可以理解为语文里的“部首”这个概念,每一个key都是唯一的
参数服务器的维护方式非常的简单灵活,总的来讲有三种方式:
使用命令行来维护参数服务器,主要使用rosparam
语句来进行操作的各种命令,如下表:
rosparam 命令 | 作用 |
---|---|
rosparam set param_key param_value |
设置参数 |
rosparam get param_key |
显示参数 |
rosparam load file_name |
从文件加载参数 |
rosparam dump file_name |
保存参数到文件 |
rosparam delete |
删除参数 |
rosparam list |
列出参数名称 |
load&&dump文件
load和dump文件需要遵守YAML格式,YAML格式具体示例如下:
name:'Zhangsan'
age:20
gender:'M'
score{Chinese:80,Math:90}
score_history:[85,82,88,90]
简明解释。就是“名称+:+值”这样一种常用的解释方式。一般格式如下:
key : value
遵循格式进行定义参数。其实就可以把YAML文件的内容理解为字典,因为它也是键值对的形式。
launch文件中有很多标签,而与参数服务器相关的标签只有两个,一个是,另一个是
。这两个标签功能比较相近,但一般只设置一个参数,请看下例:
(1)
(2)
(3)
观察上例比如序号3的param就定义了一个key和一个value,交给了参数服务器维护。而序号1的param只给出了key,没有直接给出value,这里的value是由后没的脚本运行结果作为value进行定义的。序号(2)就是rosparam的典型用法,先指定一个YAML文件,然后施加command,其效果等于rosparam load file_name
。
除了上述最常用的两种读写参数服务器的方法,还有一种就是修改ROS的源码,也就是利用API来对参数服务器进行操作
Actionlib是ROS中一个很重要的库,类似service通信机制,actionlib也是一种请求响应机制的通信方式,actionlib主要弥补了service通信的一个不足,就是当机器人执行一个长时间的任务时,假如利用service通信方式,那么publisher会很长时间接受不到反馈的reply,致使通信受阻。当service通信不能很好的完成任务时候,actionlib则可以比较适合实现长时间的通信过程,actionlib通信过程可以随时被查看过程进度,也可以终止请求,这样的一个特性,使得它在一些特别的机制中拥有很高的效率。
Action的工作原理是client-server模式,也是一个双向的通信模式。通信双方在ROS Action Protocol下通过消息进行数据的交流通信。client和server为用户提供一个简单的API来请求目标(在客户端)或通过函数调用和回调来执行目标(在服务器端)。工作结构示意图如下:
通信双方在ROS Action Protocal下进行交流通信是通过接口来实现,如下图:
我们可以看到,客户端会向服务器发送目标指令和取消动作指令,而服务器则可以给客户端发送实时的状态信息,结果信息,反馈信息等等,从而完成了service没法做到的部分.
利用动作库进行请求响应,动作的内容格式应包含三个部分,目标、反馈、结果。
机器人执行一个动作,应该有明确的移动目标信息,包括一些参数的设定,方向、角度、速度等等。从而使机器人完成动作任务。
在动作进行的过程中,应该有实时的状态信息反馈给服务器的实施者,告诉实施者动作完成的状态,可以使实施者作出准确的判断去修正命令。
当运动完成时,动作服务器把本次运动的结果数据发送给客户端,使客户端得到本次动作的全部信息,例如可能包含机器人的运动时长,最终姿势等等。
Action规范文件的后缀名是.action,它的内容格式如下:
# Define the goal
uint32 dishwasher_id # Specify which dishwasher we want to use
---
# Define the result
uint32 total_dishes_cleaned
---
# Define a feedback message
float32 percent_complete
本小节介绍常见的srv类型及其定义
srv类型相当于两个message通道,一个发送,一个接收
AddTwoInts.srv
#对两个整数求和,虚线前是输入量,后是返回量
#文件位置:自定义srv文件
int32 a
int32 b
---
int32 sum
Empty.srv
#文件位置:std_srvs/Empty.srv
#代表一个空的srv类型
---
GetMap.srv
#文件位置:nav_msgs/GetMap.srv
#获取地图,注意请求部分为空
---
nav_msgs/OccupancyGrid map
GetPlan.srv
#文件位置:nav_msgs/GetPlan.srv
#得到一条从当前位置到目标点的路径
geometry_msgs/PoseStamped start #起始点
geometry_msgs/PoseStamped goal #目标点
float32 tolerance #到达目标点的x,y方向的容错距离
---
nav_msgs/Path plan
SetBool.srv
#文件位置:std_srvs/SetBools.srv
bool data # 启动或者关闭硬件
---
bool success # 标示硬件是否成功运行
string message # 运行信息
SetCameraInfo.srv
#文件位置:sensor_msgs/SetCameraInfo.srv
#通过给定的CameraInfo相机信息,来对相机进行标定
sensor_msgs/CameraInfo camera_info #相机信息
---
bool success #如果调用成功,则返回true
string status_message #给出调用成功的细节
SetMap.srv
#文件位置:nav_msgs/SetMap.srv
#以初始位置为基准,设定新的地图
nav_msgs/OccupancyGrid map
geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped initial_pose
---
bool success
TalkerListener.srv
#文件位置: 自定义srv文件
---
bool success # 标示srv是否成功运行
string message # 信息,如错误信息等
Trigger.srv
#文件位置:std_srvs/Trigger.srv
---
bool success # 标示srv是否成功运行
string message # 信息,如错误信息等
本小节介绍常见的action类型以及其定义
AddTwoInts.action
#文件位置:自定义action文件
#表示将两个整数求和
int64 a
int64 b
---
int64 sum
---
AutoDocking.action
#文件位置:自定义action文件
#goal
---
#result
string text
---
#feedback
string state
string text
GetMap.action
#文件位置:nav_msgs/GetMap.action
#获取地图信息,响应部分为空
---
nav_msgs/OccupancyGrid map
---
#无返回部分
MoveBase.action
#文件位置:geometry_msgs/MoveBase.action
geometry_msgs/PoseStamped target_pose
---
---
geometry_msgs/PoseStamped base_position
s # 标示srv是否成功运行
string message # 信息,如错误信息等
Trigger.srv
#文件位置:std_srvs/Trigger.srv
---
bool success # 标示srv是否成功运行
string message # 信息,如错误信息等
本小节介绍常见的action类型以及其定义
AddTwoInts.action
#文件位置:自定义action文件
#表示将两个整数求和
int64 a
int64 b
---
int64 sum
---
AutoDocking.action
#文件位置:自定义action文件
#goal
---
#result
string text
---
#feedback
string state
string text
GetMap.action
#文件位置:nav_msgs/GetMap.action
#获取地图信息,响应部分为空
---
nav_msgs/OccupancyGrid map
---
#无返回部分
MoveBase.action
#文件位置:geometry_msgs/MoveBase.action
geometry_msgs/PoseStamped target_pose
---
---
geometry_msgs/PoseStamped base_position
文章来源:https://www.kancloud.cn/zhouws/robot_ustc_mooc/2153685