ROS1自带的消息压缩机制如何使用

在ROS1中，可以使用自带的消息压缩机制对消息进行压缩，从而减小数据包的大小，降低粘包的概率。具体使用方法如下：

1. 安装ROS消息压缩相关的依赖：

sudo apt-get install ros-<distro>-message-filters ros-<distro>-compress-msgs

其中，`<distro>`是你使用的ROS版本，如`kinetic`、`melodic`等。

2. 在ROS1发布话题时，将消息压缩开关打开：

from std_msgs.msg import String
from rospy import Publisher
from rospy import init_node
from rospy import Rate
import rospy
from sensor_msgs.msg import CompressedImage

if __name__ == '__main__':
    init_node('example_node')
    pub = Publisher('example_topic', CompressedImage, queue_size=10)
    rate = Rate(10)
    while not rospy.is_shutdown():
        # 构造需要发布的消息
        msg = CompressedImage()
        msg.data = "example_data"
        # 设置压缩格式
        msg.format = "jpeg"
        # 发布消息
        pub.publish(msg)
        rate.sleep()

在上述代码中，将发布的消息类型设置为`CompressedImage`，并设置了消息的压缩格式为`jpeg`。这样发布的消息就会自动进行压缩。

3. 在ROS2订阅话题时，需要解压缩收到的消息：

import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import CompressedImage

class ExampleNode(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('example_node')
        self.sub = self.create_subscription(
            CompressedImage,
            'example_topic',
            self.callback,
            10)

    def callback(self, msg):
        # 解压缩收到的消息
        data = msg.data
        # 处理解压后的数据
        pass

if __name__ == '__main__':
    rclpy.init()
    node = ExampleNode()
    rclpy.spin(node)
    rclpy.shutdown()

在上述代码中，通过`CompressedImage`消息类型接收到的消息会自动进行解压缩，解压后的数据可以通过`msg.data`获取。

需要注意的是，使用消息压缩机制可能会增加CPU的负载，因此需要根据具体情况选择是否使用消息压缩。