ROS2 python用rate控制节点内部处理的速度

在ROS 2中，Python开发者常常使用`rclpy`库中的`Rate`类来控制节点内部处理的速度，它允许你在节点生命周期内设定并保持某种固定的速率（比如每秒执行若干次循环）。`Rate`通常配合`while`循环一起使用，确保代码按照预设的频率执行。

下面是一个基本的例子：

import rclpy
from rclpy.time import Time, Duration
from rclpy.node import Node

class MyProcessingNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('processing_node')
        self.rate = rclpy Rate(10)  # 设置每秒执行10次循环
        while rclpy.ok():  # 循环条件
            current_time = rclpy.get_time()  # 获取当前时间
            # 在这里添加你的处理逻辑
            self.logger.info('Processing...')

            # 更新时间戳
            elapsed_time = current_time - self.last_processed_time
            if elapsed_time.nanoseconds > self.rate.sleep_duration.nanoseconds:
                # 如果已经超过了预定的时间间隔，就执行处理逻辑
                self.last_processed_time = current_time
                # 睡眠剩余时间以维持预定频率
                rclpy.sleep(Duration(nanoseconds=self.rate.sleep_duration.nanoseconds))

# 更改last_processed_time初始化和其他细节时，记得初始化它
self.last_processed_time = rclpy.get_time()

def shutdown_hook():
    self.get_logger().info('Shutting down...')
    self.destroy_node()
    rclpy.shutdown()

rclpy.on_shutdown(shutdown_hook)  # 添加节点关闭钩子
rclpy.init()  # 初始化ROS节点
try:
    rclpy.spin(MyProcessingNode())  # 运行节点
except KeyboardInterrupt:
    pass

在这个例子中，`Rate`类通过`sleep_duration`属性决定了每次循环之间的等待时间，保证了整体上节点处理速度的稳定。