如何用python获取ros的odom的消息
时间: 2023-06-02 07:05:37 浏览: 66
你可以使用ROS的Python API中提供的rospy模块来获取odom消息。具体的方法如下:
```python
import rospy
from nav_msgs.msg import Odometry
def callback_odom(data):
# 处理收到的odom消息
print(data)
rospy.init_node('odom_subscriber', anonymous=True)
rospy.Subscriber('odom', Odometry, callback_odom)
rospy.spin()
```
上述代码中,我们首先导入了rospy模块和Odometry消息类型,然后定义了一个回调函数callback_odom,用于处理收到的odom消息。接着,在主函数中初始化节点、创建odom消息的Subscriber,并设置回调函数为callback_odom。最后通过spin()函数启动节点,开始接收消息。当我们收到odom消息时,回调函数callback_odom就会被调用,并且消息数据会作为参数传入该函数中。你可以在回调函数中对消息数据进行处理。
注意,上述代码中的'odom'为odom消息所在的话题名称,你需要根据具体的ROS系统中odom消息的话题名称进行替换。
相关问题
如何用python获取ros的odom中的x,y位置的消息
您好,这个问题属于技术问题,我可以帮您解答。您可以通过以下代码获取ROS中的odom消息中的x和y位置:
首先,在Python中导入ROS的依赖:
```
import rospy
from nav_msgs.msg import Odometry
```
然后,定义一个回调函数来处理收到的odom消息:
```
def odom_callback(msg):
x = msg.pose.pose.position.x
y = msg.pose.pose.position.y
print("x位置: ", x)
print("y位置: ", y)
```
接着,在主函数中订阅odom消息并启动ROS节点:
```
rospy.init_node('odom_subscriber')
odom_sub = rospy.Subscriber('/odom', Odometry, odom_callback)
rospy.spin()
```
这样,当收到来自ROS中的odom消息时,回调函数odom_callback将被调用,并打印出x和y的位置信息。
希望对您有所帮助!
用python写ROS2激光Slam
好的,我可以为您提供一些关于使用Python编写ROS2激光SLAM的基本步骤和流程。
首先,您需要安装ROS2和Python3。确保您的系统已正确配置ROS2环境变量。接下来,您需要安装与激光SLAM相关的ROS2软件包,例如`cartographer_ros`或`slam_toolbox`。
在Python脚本中,您需要编写ROS2节点以订阅激光传感器数据,并使用激光SLAM算法处理数据以生成地图。您可以使用`rclpy`库来编写ROS2节点。
以下是一个简单的示例Python脚本,用于订阅激光传感器数据并使用`cartographer_ros`软件包进行SLAM:
```python
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import LaserScan
from cartographer_ros_msgs.msg import TrajectoryOptions
from cartographer_ros import cartographer_node
class SLAMNode(Node):
def __init__(self):
super().__init__('slam_node')
self.create_subscription(LaserScan, 'scan', self.scan_callback, 10)
self.options = TrajectoryOptions()
self.options.tracking_frame = 'base_link'
self.options.published_frame = 'map'
self.options.odometry_frame = 'odom'
self.options.provide_odom_frame = True
self.options.use_odometry = False
self.options.num_laser_scans = 1
self.options.num_multi_echo_laser_scans = 0
self.options.num_subdivisions_per_laser_scan = 1
self.options.num_point_clouds = 0
self.options.rangefinder_sampling_ratio = 1.
self.options.odometry_sampling_ratio = 1.
self.options.fixed_frame_pose_sampling_ratio = 1.
self.options.imu_sampling_ratio = 1.
cartographer_node.main(args=[
'--ros-args', '--params-file',
'/opt/ros/foxy/share/cartographer_ros/configuration_files/backpack_2d.lua',
'--params-file', '/opt/ros/foxy/share/cartographer_ros/configuration_files/turtlebot.lua',
'--params-file', '/opt/ros/foxy/share/cartographer_ros/configuration_files/turtlebot_vlp_16.lua',
'--trajectory_builder=trajectory_builder_2d',
'--use_laser_scan',
'--num_laser_scans=1',
'--num_subdivisions_per_laser_scan=1',
'--tracking_frame=base_link',
'--published_frame=map',
'--odom_frame=odom',
'--provide_odom_frame',
'--use_odometry=false',
'--use_nav_sat=false',
'--use_landmarks=false',
'--num_point_clouds=0',
'--rangefinder_sampling_ratio=1.0',
'--odometry_sampling_ratio=1.0',
'--fixed_frame_pose_sampling_ratio=1.0',
'--imu_sampling_ratio=1.0'
])
def scan_callback(self, msg):
# Process laser scan data here
pass
def main(args=None):
rclpy.init(args=args)
node = SLAMNode()
rclpy.spin(node)
rclpy.shutdown()
if __name__ == '__main__':
main()
```
请注意,在此示例中,我们使用了`cartographer_node`来启动`cartographer_ros`软件包,并提供了一些参数来配置SLAM算法。
当您运行此脚本时,它将订阅名为`scan`的激光传感器数据,并使用`cartographer_ros`软件包进行SLAM。您可以在`scan_callback`函数中添加代码来处理激光数据并生成地图。
希望这可以帮助您入门ROS2激光SLAM的Python编程!