self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息

时间: 2024-04-10 22:30:22 浏览: 10
这段代码是一个机器人程序的一部分。它创建了一个订阅者(subscriber)来监听'/traffic_light'话题,消息类型为Bool,并将接收到的消息传递给名为self.traffic_light的回调函数进行处理。此外,它还创建了一个发布者(publisher),将消息发布到'/detector_line'话题,消息类型为Bool,队列大小为10。这段代码的目的是处理交通灯和车道线检测信息。
相关问题

def __init__(self): # self.set_pose_pub = rospy.Publisher('/initialpose', PoseWithCovarianceStamped, queue_size=5) # nav 创建发布器用于发送目标位置 self.pub_goal = rospy.Publisher('/move_base_simple/goal', PoseStamped, queue_size=10) # 创建客户端,用于发送导航目标 self.move_base = actionlib.SimpleActionClient("move_base", MoveBaseAction) self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60)) self.sub_socket = rospy.Subscriber('/socket', Int16, self.socket_cb) # traffic light self.sub_traffic = rospy.Subscriber('/traffic_light', Bool, self.traffic_light) # line check车道线检测信息 self.pub_line = rospy.Publisher('/detector_line',Bool,queue_size=10) # 交通灯信息 self.pub_color = rospy.Publisher('/detector_trafficlight',Bool,queue_size=10) self.pub_reached = rospy.Publisher('/reached',Bool,queue_size=10) self.sub_done = rospy.Subscriber('/done',Bool,self.done_cb) #add self.tf_listener = tf.TransformListener() # 等待map到base_link坐标系变换的建立 try: self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0)) except (tf.Exception, tf.ConnectivityException, tf.LookupException): pass print("tf point successful") ,什么意思?

这段代码是一个Python类的初始化方法。在这个方法中,首先创建了一个用于发布目标位置的发布器`self.pub_goal`,它会向`/move_base_simple/goal`主题发送`PoseStamped`消息。接下来,创建了一个用于发送导航目标的动作客户端`self.move_base`,它会连接到名为"move_base"的动作服务器。然后,通过`self.move_base.wait_for_server(rospy.Duration(60))`等待动作服务器的连接建立,最多等待60秒。 接下来,创建了一个用于订阅名为"/socket"的整数消息的订阅器`self.sub_socket`,并指定回调函数为`self.socket_cb`。然后,创建了一个用于订阅名为"/traffic_light"的布尔消息的订阅器`self.sub_traffic`,并指定回调函数为`self.traffic_light`。 然后,创建了一个用于发布名为"/detector_line"的布尔消息的发布器`self.pub_line`,用于发布车道线检测信息。创建了一个用于发布名为"/detector_trafficlight"的布尔消息的发布器`self.pub_color`,用于发布交通灯信息。创建了一个用于发布名为"/reached"的布尔消息的发布器`self.pub_reached`,用于发布到达目标位置的信息。最后,创建了一个用于订阅名为"/done"的布尔消息的订阅器`self.sub_done`,并指定回调函数为`self.done_cb`。 另外,添加了一部分代码,创建了一个`tf.TransformListener`对象`self.tf_listener`,用于监听`map`到`base_link`坐标系之间的变换。然后,使用`self.tf_listener.waitForTransform('map', 'base_link', rospy.Time(0), rospy.Duration(1.0))`等待`map`到`base_link`坐标系变换的建立,最多等待1秒。如果发生了异常,会打印"tf point successful"。

self.dispense_sub=rospy.Subscriber('/dispense_window', Int32, self.position,queue_size=10) self.pick_up_sub=rospy.Subscriber('/pick_up_num', Int32, self.position1,queue_size=10) self.cmd_sub=rospy.Subscriber('/cmd_send', Int32, self.cmd_get,queue_size=10)

这段代码是使用ROS(机器人操作系统)中的Python API来订阅三个话题(topics)的消息。订阅一个话题意味着一个节点(node)正在监听该话题的消息,当该话题发布(publish)消息时,该节点将收到该消息并执行其相应的回调函数(callback function)。 具体来说,这段代码订阅了三个话题: 1. '/dispense_window':订阅了一个类型为Int32的话题,用于接收从一个名为'dispense_window'的发布者(publisher)发送的消息,并且每次收到消息时,将调用self.position函数进行处理。queue_size参数表示在队列中缓存的未处理消息的最大数量。 2. '/pick_up_num':同样是订阅了一个类型为Int32的话题,用于接收从名为'pick_up_num'的发布者发送的消息,并且每次收到消息时,将调用self.position1函数进行处理。 3. '/cmd_send':同样是订阅了一个类型为Int32的话题,用于接收从名为'cmd_send'的发布者发送的消息,并且每次收到消息时,将调用self.cmd_get函数进行处理。 需要注意的是,这些函数必须被正确定义和实现,以确保程序能够正确地处理来自话题的消息。

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更正这个Python代码import rospy from mavros_msgs.msg import State from mavros_msgs.srv import CommandBool, SetMode from geometry_msgs.msg import PoseStamped import time current_state = State() def state_cb(msg): global current_state current_state = msg rospy.init_node('position') rate = rospy.Rate(20.0) state_sub = rospy.Subscriber("mavros/state", State, state_cb) local_pos_pub = rospy.Publisher("mavros/setpoint_position/local", PoseStamped, queue_size=10) arming_client = rospy.ServiceProxy("mavros/cmd/arming", CommandBool) set_mode_client = rospy.ServiceProxy("mavros/set_mode", SetMode) wait for FCU connection while not rospy.is_shutdown() and not current_state.connected: rate.sleep() pose = PoseStamped() pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 pose.pose.position.z = 1.5 offb_set_mode = SetMode() offb_set_mode.custom_mode = "OFFBOARD" arm_cmd = CommandBool() arm_cmd.value = True state = 3 last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): if not current_state.armed: if arming_client(arm_cmd) and arm_cmd.response.success: rospy.loginfo("Vehicle armed") if current_state.mode != "OFFBOARD": if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("Offboard enabled") rate.sleep() while state > 0: last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 0 pose.pose.position.y = 0 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS0") rate.sleep() last_request = rospy.Time.now() while not rospy.is_shutdown() and (rospy.Time.now() - last_request < rospy.Duration(5.0)): pose.pose.position.x = 2 pose.pose.position.y = 2 local_pos_pub.publish(pose) rospy.loginfo("SUCCESS1") rate.sleep() state -= 1 rospy.loginfo("state=" + str(state)) offb_set_mode.custom_mode = "AUTO.LAND" if set_mode_client(offb_set_mode) and offb_set_mode.response.mode_sent: rospy.loginfo("AUTO.LAND enabled") last_request = rospy.Time.now() rospy.spin()

说说这段代码可以实现什么功能:def imgRead(imgQueue): # %% 从摄像头读取数据 # cam = cv2.VideoCapture(0) global old_angle# 使用gstreamer_pipeline函数打开摄像头并获取摄像头对象cam cam = cv2.VideoCapture(gstreamer_pipeline(flip_method=0), cv2.CAP_GSTREAMER) if not cam.isOpened():# 判断摄像头是否成功打开 print("Unable to open camera") else: print('Open camera success!') sub_reached = rospy.Subscriber('/reached',Bool,reach_cb)# 创建一个订阅器,订阅/reached话题,当有新消息时,调用回调函数reach_cb处理消息 done_pub = rospy.Publisher('/done',Bool,queue_size=10)# 创建一个发布器,用于向/done话题发布消息,消息类型为Bool,队列大小为10 sub_color = rospy.Subscriber('/detector_trafficlight', Bool, socket_cb) # true检测红色,false检测蓝色 cmd_vel_pub=rospy.Publisher('/ackermann_cmd',AckermannDrive,queue_size=10)# 创建一个发布器,用于向/ackermann_cmd话题发布消息,消息类型为AckermannDrive,队列大小为10 cv2.namedWindow('image')# 创建一个名为'image'的窗口 cv2.createTrackbar('p','image',0,10,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'p'的滑动条,初始值为0,最大值为10,回调函数为nothing cv2.createTrackbar('x','image',0,100,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'x'的滑动条,初始值为0,最大值为100,回调函数为nothing cv2.createTrackbar('r','image',0,50,nothing)# 在'image'窗口中创建一个名为'r'的滑动条,初始值为0,最大值为50,回调函数为nothing cv2.setTrackbarPos('p','image',6)# 设置'image'窗口中名为'p'的滑动条的初始值为6 cv2.setTrackbarPos('x','image',60)# 设置'image'窗口中名为'x'的滑动条的初始值为60 cv2.setTrackbarPos('r','image',10)# 设置'image'窗口中名为'r'的滑动条的初始值为10

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