PC端开发环境搭建

WSL环境搭建

https://www.guyuehome.com/46574

In Windows 11 builds that support wslg:

1.      Open up powershell and enter wsl --install

ROS2系统安装

方法一

•        设置编码

Bash
  $ sudo apt update && sudo apt   install locales
  $ sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
  $ sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8.UTF-8
  $ export.UTF-8

•        添加源

Bash
  $ sudo apt update && sudo apt   install curl gnupg lsb-release
  $ sudo curl -sSL   https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o   /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg
  $ echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture)   signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg]   http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(source /etc/os-release && echo   $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list  /dev/null

•        如遇报错“Failed to connect to raw.githubusercontent.com”，可参考https://www.guyuehome.com/37844

•        安装ROS2

Bash
  $ sudo apt update
  $ sudo apt upgrade
  $ sudo apt install ros-humble-desktop
  sudo apt install python3-colcon-common-extensions

•        设置环境变量

Bash
  $ source /opt/ros/humble/setup.bash
  $ echo " source /opt/ros/humble/setup.bash"  ~/.bashrc

方法二

Shell
  wget   http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

基础演示案例

案例一：ROS2安装完毕后，运行其官方例程：小乌龟

Bash
  ros2 run turtlesim turtlesim_node

 

案例二：打印一段文字输出在终端

Bash
   ros2 pkg create demo_print_py --build-type   ament_python --dependencies rclpy --node-name demo_print_py

 

Python
  import rclpy
   
  def main():
      # 初始化 ROS2
      rclpy.init()
      # 创建节点
      node =   rclpy.create_node("helloworld_py_node")
      # 输出文本
      node.get_logger().info("hello   world!")
      # 释放资源
      rclpy.shutdown()
   
   
  if __name__ == '__main__':
      main()

 

C++
  #include

ROS 体系框架

ROS2可以划分为三层：

操作系统层（OSLayer）

ROS虽然称之为机器人操作系统，但实质只是构建机器人应用程序的软件开发工具包， ROS必须依赖于传统意义的操作系统，目前ROS2可以运行在Linux、Windows、Mac或RTOS 上。

中间层（Middleware Layer）

主要由数据分发服务DDS与ROS2封装的关于机器人开发的中间件组成。DDS是一种去中心化的 数据通讯方式，ROS2还引入了服务质量管理 （QualityofService）机制，借助该机制可以保证 在某些较差网络环境下也可以具备良好的通讯效果。ROS2中间件则主要由客户端库、DDS抽象层 与进程内通讯API构成。

应用层（Application Layer）

是指开发者构建的应用程序，在应用程序中是以功能包为核心的，在功能包中可以包含源码、数据 定义、接口等内容。对于一般开发者而言，工作内容主要集中在应用层，开发者一般通过实现具有某一特定功能的功能 包来构建机器人应用程序。对应的我们所介绍的ROS2文件系统主要是指在硬盘上以功能包为核心 的目录与文件的组织形式。

应用层（开发者）视角下文件系统

Bash
  WorkSpace---自定义的工作空间
      |---build：存储中间文件的目录，该目录下会为每一个功能包创建一个单独子目录。
      |---install：安装目录，该目录下会为每一个功能包创建一个单独子目录。
      |---log：日志目录，用于存储日志文件。
      |---src：用于存储功能包源码的目录。
          |-- C++功能包
              |-- package.xml：包信息，比如:包名、版本、作者、依赖项。
              |-- CMakeLists.txt：配置编译规则，比如源文件、依赖项、目标文件
              |-- src：C++源文件目录。
              |-- include：头文件目录。
              |-- msg：消息接口文件目录。
              |-- srv：服务接口文件目录。
              |-- action：动作接口文件目录。
          |-- Python功能包
              |-- package.xml：包信息，比如:包名、版本、作者、依赖项。
              |-- setup.py：与C++功能包的CMakeLists.txt类似。
              |-- setup.cfg：功能包基本配置文件。
              |-- resource：资源目录。
              |-- test：存储测试相关文件。
              |--功能包同名目录：Python源文件目录。

另外，无论是Python功能包还是C++功能包，都可以自定义一些配置文件相关的目录。

Bash
  C++或Python功能包
      |-- launch：存储launch文件。
      |-- rviz：存储rviz2配置相关文件。
      |-- urdf：存储机器人建模文件。
      |-- params：存储参数文件。
      |-- world：存储仿真环境相关文件。
      |-- map：存储导航所需地图文件。
      |-- ......

源文件说明

https://gitee.com/guyuehome/ros2_21_tutorials

SRC下源代码

C++实例化Node示例如下：

C++
/***
@作者: 古月居(www.guyuehome.com)
@说明: ROS2节点示例-发布“Hello World”日志信息, 使用面向对象的实现方式
***/

#include

继承方式可以在一个进程内组织多个节点，这对于提高节点间的通信效率是很有帮助的.

配置文件

在ROS2功能包中，经常需要开发者编辑一些配置文件以设置功能包的构建信息，功能包类型不同， 所需修改的配置文件也有所不同。C++功能包的构建信息主要包含在package.xml与 CMakeLists.txt中，Python功能包的构建信息则主要包含在package.xml和setup.py中，接下来 我们就简单了解一下这些配置文件。

package.xml

不管是何种类型的功能包，package.xml的格式都是类似的，在该文件中包含了包名、版本、作者、 依赖项的信息，package.xml可以为colcon构建工具确定功能包的编译顺序。

XML

 

CMakeLists.txt

C++功能包中需要配置CMakeLists.txt 文件，该文件描述了如何构建C++功能包

Bash
cmake_minimum_required(VERSION 3.8)
project(demo_print_cpp)

if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "Clang")
  add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic)
endif()

# find dependencies
find_package(ament_cmake REQUIRED)
find_package(rclcpp REQUIRED)

add_executable(demo_print_cpp src/demo_print_cpp.cpp)
target_include_directories(demo_print_cpp PUBLIC
  $

setup.py

Python功能包中需要配置setup.py文件

Python
  from setuptools import find_packages,   setup
 
  package_name = 'demo_print_py'
 
  setup(
      name=package_name,   #包名
      version='0.0.0',
        packages=find_packages(exclude=['test']),
      data_files=[
            ('share/ament_index/resource_index/packages',
              ['resource/' +   package_name]),
          ('share/' + package_name,   ['package.xml']),
      ],
      install_requires=['setuptools'],
      zip_safe=True,
      maintainer='lql',
        maintainer_email='1245953651@qq.com',
      description='TODO: Package   description',
      license='TODO: License   declaration',
      tests_require=['pytest'],
      entry_points={
          'console_scripts': [
           #映射源文件与可执行文件
              'demo_print_py =   demo_print_py.demo_print_py:main'
          ],
      },
  )
 
 

操作指令

ROS2的文件系统核心是功能包，我们可以通过编译指令colcon和ROS2内置的工具指令ros2来 实现功能包的创建、编译、查找与执行等相关操作。

创建功能包

Bash
  ros2 pkg create 包名--build-type 构建类型--dependencies 依赖列表--node-name 可执行程序名称

编译功能包

Bash
  colcon    build
  colcon build --packages-select xxx

执行

ros2 run 功能包 可执行程序（节点）

核心模块

通信模块

话题（异步通信）

节点A要将获取的图像数据传输给节点B，有了数据，节点B才能做这样可视化的渲染。

此时从节点A到节点B传递图像数据的方式，在ROS中，我们就称之为话题，它作为一个桥梁，实现了节点之间某一个方向上的数据传输。

案例演示一：文字接发

Bash
  ros2 run learning_topic   topic_helloworld_pub

Bash
  ros2 run learning_topic   topic_helloworld_sub

案例演示二：自定义msg

Bash
  ros2 run learning_topic interface_object_sub
  ros2 run learning_topic interface_object_pub

服务（同步通信）

假设不需要话题模式般高的频率一直订阅物体的位置，而是更希望在需要这个数据的时候，发一个查询的请求，然后尽快得到此时目标的最新位置；

这样的通信模型和话题单向传输有所不同，变成了发送一个请求，反馈一个应答的形式，好像是你问我答一样，这种通信机制在ROS中成为服务，Service。

 

案例一：加法求解器

Bash
  ros2 run learning_service   service_adder_server
  ros2 run learning_service service_adder_client 2 3

案例二：自定义srv

...

find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)

rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
  "srv/GetObjectPosition.srv"
)

...


 ...

 
 
 

 ...

动作(自带反馈，同步通信）

举个例子，比如我们想让机器人转个圈，这肯定不是一下就可以完成的，机器人得一点一点旋转，直到360度才能结束，假设机器人并不在我们眼前，发出指令后，我们根本不知道机器人到底有没有开始转圈，转到哪里了？

所以，现在我们需要的是一个反馈，比如每隔1s，告诉我们当前转到多少度了，10度、20度、30度，一段时间之后，到了360度，再发送一个信息，表示动作执行完成。

这样一个需要执行一段时间的行为，使用动作的通信机制就更为合适，就像装了一个进度条，我们可以随时把控进度，如果运动过程当中，我们还可以随时发送一个取消运动的命令。

 

动作通信适用于长时间运行的任务。就结构而言动作通信由目标、反馈和结果三部分组成；就功能而言动作通信类似 于服务通信，动作客户端可以发送请求到动作服务端，并接收动作服务端响应的最终结果，不过动作通信可以在请求 响应过程中获取连续反馈，并且也可以向动作服务端发送任务取消请求；就底层实现而言动作通信是建立在话题通信 和服务通信之上的，目标发送实现是对服务通信的封装，结果的获取也是对服务通信的封装，而连续反馈则是对话题 通信的封装。

由服务和话题合成

动作的三个通信模块，竟然有两个是服务，一个是话题，当客户端发送运动目标时，使用的是服务的请求调用，服务器端也会反馈一个应答，表示收到命令。动作的反馈过程，其实就是一个话题的周期发布，服务器端是发布者，客户端是订阅者。

没错，动作是一种应用层的通信机制，其底层就是基于话题和服务来实现的。

案例一：数据反馈

Bash
  ros2 run learning_action   action_move_server
  ros2 run learning_action action_move_client

接口定义

例程使用的动作并不是ROS中的标准定义，我们通过MoveCircle.action进行自定义：

learning_interface/action/MoveCircle.action

bool enable     定义动作的目标，表示动作开始的指令

bool finish     定义动作的结果，表示是否成功执行

int32 state     定义动作的反馈，表示当前执行到的位置

包含三个部分：

•        第一块是动作的目标，enable为true时，表示开始运动；

•        第二块是动作的执行结果，finish为true，表示动作执行完成；

•        第三块是动作的周期反馈，表示当前机器人旋转到的角度。

完成定义后，还需要在功能包的CMakeLists.txt中配置编译选项，让编译器在编译过程中，根据接口定义，自动生成不同语言的代码：

Plaintext
  ...
 
  find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)
 
  rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
    "action/MoveCircle.action"
  )
 
  ...

功能包算法

https://gitee.com/guyuehome/originbot_desktop

Bash
. /usr/share/gazebo/setup.sh
ros2 launch originbot_gazebo originbot_navigation_gazebo.launch.py

Bash
  ros2 launch originbot_navigation cartographer_gazebo.launch.py

分布式开发

ROS2 本身是一个分布式通信框架，可以很方便的实现不同设备之间的通信，ROS2所基于的中间件是DDS，当处 于同一网络中时，通过DDS的域ID机制(ROS_DOMAIN_ID)可以实现分布式通信，大致流程是：在启动节点之前， 猛狮集训营 可以设置域ID的值，不同节点如果域ID相同，那么可以自由发现并通信，反之，如果域ID值不同，则不能实现。 默认情况下，所有节点启动时所使用的域ID为0，换言之，只要保证在同一网络，你不需要做任何配置，不同ROS2 设备上的不同节点即可实现分布式通信。

Bash
  export ROS_DOMAIN_ID=6