ROS中文教程:从安装到节点、话题和服务解析

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"ROSTutorials中文版20150726.pdf 是一份关于ROS (Robot Operating System) 的教程文档,主要针对初学者和对ROS新编译构建系统catkin感兴趣的用户。这份教程详细涵盖了ROS的安装、配置、文件系统、程序包创建与编译、节点、话题、服务和参数的理解,以及调试和编辑工具的使用。" ROS是一个开源操作系统,用于设计和实现机器人系统的软件架构。它提供了各种工具、库和开发实践,使得机器人开发变得更加模块化和可重用。以下是对每个教程主题的详细解释: 1. **安装并配置ROS环境**:这部分指导用户如何根据不同的Linux发行版安装ROS,并设置环境变量,以便正确地运行ROS工具和节点。 2. **ROS文件系统介绍**:ROS的文件系统结构包括工作区、源码包、消息和服务等,这里会介绍如何使用`roscd`、`rosls`和`rospack`等命令来导航和管理这些文件。 3. **创建ROS程序包**:通过`roscreate-pkg`或`catkin`,用户可以创建新的ROS程序包,这些程序包包含了源代码、资源配置和依赖关系,`rospack`则用于查看程序包的依赖关系。 4. **编译ROS程序包**:ROS使用`catkin_make`或`catkin build`来编译程序包,确保所有依赖项都被正确构建和链接。 5. **理解ROS节点**:ROS节点是系统中的独立执行单元,它们通过话题和服务进行通信。`roscore`是ROS系统的核心,`rosnode`用于管理和查询节点,而`rosrun`则是运行单个节点的命令。 6. **理解ROS话题**:话题是ROS中数据流的通道,`rostopic`工具用来查看、发布和订阅话题,`rxplot`可以实时可视化话题数据。 7. **理解ROS服务和参数**:服务是一次性的请求-响应交互,`rosservice`用于调用和查看服务。参数是全局共享的数据,`rosparam`处理参数的设置和加载。 8. **使用rqt_console和roslaunch**:`rqt_console`和`rqt_logger_level`是图形化的日志查看和控制工具,`roslaunch`则能一次性启动多个节点,简化系统部署。 9. **使用rosed编辑ROS中的文件**:`rosed`是一个方便的命令行编辑器,可以直接打开并编辑ROS工作区中的文件。 除了初级教程,还有中级教程和对ROS标准、外部资源、机器人上运行ROS以及其他ROS库的教程,为用户提供了一个全面的学习路径,无论你是ROS新手还是有经验的开发者,都能找到适合自己的学习资料。
2015-10-09 上传
机器人操作系统 ROS(机器人操作系统,Robot Operating System),是专为机器人软件开发所设计出来的一套电脑操作系统架构。它是一个开源的元级操作系统(后操作系统),提供类似于操作系统的服务,包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理,它也提供一些工具和库用于获取、建立、编写和执行多机融合的程序。 ROS的运行架构是一种使用ROS通信模块实现模块间P2P的松耦合的网络连接的处理架构,它执行若干种类型的通讯,包括基于服务的同步RPC(远程过程调用)通讯、基于Topic的异步数据流通讯,还有参数服务器上的数据存储。 1 发展目标 2 ROS的概念 2.1 ROS 的 Filesystem Level 2.2 ROS 的 Computation Graph Level 3 参考文献 4 外部链接 发展目标 ROS的首要设计目标是在机器人研发领域提高代码复用率。ROS是一种分布式处理框架(又名Nodes)。这使可执行文件能被单独设计,并且在运行时松散耦合。这些过程可以封装到数据包(Packages)和堆栈(Stacks)中,以便于共享和分发。ROS还支持代码库的联合系统。使得协作亦能被分发。这种从文件系统级别到社区一级的设计让独立地决定发展和实施工作成为可能。上述所有功能都能由ROS的基础工具实现。 为了实现“共享与协作”这一首要目标,人们制订了ROS架构中的其他支援性目标: “轻便”:ROS是设计得尽可能方便简易。您不必替换主框架与系统,因为ROS编写的代码可以用于其他机器人软件框架中。毫无疑问的,ROS更易于集成与其他机器人软件框架。事实上ROS已完成与OpenRAVE、Orocos和Player的整合。 ROS-agnostic库:【agnostic:不可知论】建议的开发模型是使用clear的函数接口书写ROS-agnostic库。 语言独立性:ROS框架很容易在任何编程语言中执行。我们已经能在Python和C++中顺利运行,同时添加有Lisp、Octave和Java语言库。 测试简单:ROS有一个内建的单元/组合集测试框架,称为“rostest”。这使得集成调试和分解调试很容易。 扩展性:ROS适合于大型实时系统与大型的系统开发项目。 ROS的概念 ROS有三个层次的概念:分别为Filesystem level,Computation graph level, 以及Communication level。 以下内容具体的总结了这些层次及概念。除了这三个层次的概念, ROS也定义了两种名称-- Package资源名称和Graph资源名称。同样会在以下内容中提及。 ROS 的 Filesystem Level 文件系统层概念就是你在碟片里面遇到的资源,例如: Packages:ROS的基本组织,可以包含任意格式文件。一个Package 可以包含ROS执行时处理的文件(nodes),一个ROS的依赖库,一个数据集合,配置文件或一些有用的文件在一起。 Manifests:Manifests (manifest.xml) 提供关于Package元数据,包括它的许可信息和Package之间依赖关系,以及语言特性信息像编译旗帜(编译优化参数)。 Stacks: Stacks 是Packages的集合,它提供一个完整的功能,像“navigation stack” Stack与版本号关联,同时也是如何发行ROS软件方式的关键。 Manifest Stack Manifests: Stack manifests (stack.xml) 提供关于Stack元数据,包括它的许可信息和Stack之间依赖关系。 Message (msg) types: 信息描述, 位置在路径:my_package/msg/MyMessageType.msg, 定义数据类型在ROS的 messages ROS里面。 Service (srv) types: 服务描述,位置在路径:my_package/srv/MyServiceType.srv, 定义这个请求和相应的数据结构 在ROS services 里面。 ROS 的 Computation Graph Level Computation Graph Level(计算图)就是用ROS的P2P(peer-to-peer网络传输协议)网络集中处理所有的数据。基本的Computation Graph的概念包括Node, Master, Parameter Sever,messages, services, topics, 和bags, 以上所有的这些都以不同的方式给Graph传输数据。 Nodes: Nodes(节点)是一系列运行中的程序。ROS被设计成在一定颗粒度下的模块化系统。一个机器人控制系统通常包含许多Nodes。比如一个Node控制激光雷达,一个Node控制车轮马达,一个Node处理定位,一个Node执行路径规划,另外一个提供图形化界面等等。一个ROS节点是由Libraries ROS client library写成的, 例如 roscpp 和 rospy. Master: ROS Master 提供了登记列表和对其他计算图的查找。没有Master,节点将无法找到其他节点,交换消息或调用服务。 Server Parameter Server: 参数服务器使数据按照钥匙的方式存储。目前,参数服务器是主持的组成部分。 Messages:节点之间通过messages来传递消息。一个message是一个简单的数据结构,包含一些归类定义的区。支持标准的原始数据类型(整数、浮点数、布尔数,等)和原始数组类型。message可以包含任意的嵌套结构和数组(很类似于C语言的结构structs) Topics: Messages以一种发布/订阅的方式传递。一个node可以在一个给定的topic中发布消息。Topic是一个name被用于描述消息内容。一个node针对某个topic关注与订阅特定类型的数据。可能同时有多个node发布或者订阅同一个topic的消息;也可能有一个topic同时发布或订阅多个topic。总体上,发布者和订阅者不了解彼此的存在。主要的概念在于将信息的发布者和需求者解耦、分离。逻辑上,topic可以看作是一个严格规范化的消息bus。每个bus有一个名字,每个node都可以连接到bus发送和接受符合标准类型的消息。 Services:发布/订阅模型是很灵活的通讯模式,但是多对多,单向传输对于分布式系统中经常需要的“请求/回应”式的交互来说并不合适。因此,“请求/回应” 是通过services来实现的。这种通讯的定义是一种成对的消息:一个用于请求,一个用于回应。假设一个节点提供了一个服务提供下一个name和客户使用服务发送请求消息并等待答复。ROS的客户库通常以一种远程调用的方式提供这样的交互。 Bags: Bags是一种格式,用于存储和播放ROS消息。对于储存数据来说Bags是一种很重要的机制。例如传感器数据很难收集但却是开发与测试中必须的。 在ROS的计算图中,ROS的Master以一个name service的方式工作。它给ROS的节点存储了topics和service的注册信息。Nodes 与Master通信从而报告它们的注册信息。当这些节点与master通信的时候,它们可以接收关于其他以注册节点的信息并且建立与其它以注册节点之间的联系。当这些注册信息改变时Master也会回馈这些节点,同时允许节点动态创建与新节点之间的连接。 节点之间的连接是直接的; Master仅仅提供了查询信息,就像一个DNS服务器。节点订阅一个topic将会要求建立一个与发布该topics的节点的连接,并且将会在同意连接协议的基础上建立该连接。ROS里面使用最广的连接协议是TCPROS,这个协议使用标准的TCP/IP 接口。 这样的架构允许脱钩工作(decoupled operation),通过这种方式大型或是更为复杂的系统得以建立,其中names方式是一种行之有效的手段。names方式在ROS系统中扮演极为重要的角色: topics, services, and parameters 都有各自的names。每一个ROS客户端库都支持重命名,这等同于,每一个编译成功的程序能够以另一种形似【名字】运行。 例如,为了控制一个北阳激光测距仪(Hokuyo laser range-finder),我们可以启动这个hokuyo_node 驱动,这个驱动可以给与激光仪进行对话并且在"扫描"topic下可以发布sensor_msgs/LaserScan 的信息。为了处理数据,我们也许会写一个使用laser_filters的node来订阅"扫描"topic的信息。订阅之后,我们的过滤器将会自动开始接收激光仪的信息。 注意两边是如何脱钩工作的。 所有的hokuyo_node的节点都会完成发布"扫描",不需要知道是否有节点被订阅了。所有的过滤器都会完成"扫描"的订阅,不论知道还是不知道是否有节点在发布"扫描"。 在不引发任何错误的情况下,这两个nodes可以任何的顺序启动,终止,或者重启。 以后我们也许会给我们的机器人加入另外一个激光器,这会导致我们重新设置我们的系统。我们所需要做的就是重新映射已经使用过的names。当我们开始我们的第一个hokuyo_node时,我们可以说它用base_scan代替了映射扫描,并且和我们的过滤器节点做相同的事。现在,这些节点将会用base_scan的topic来通信从而代替,并且将不再监听"扫描"topic的信息。然后我们就可以为我们的新激光测距仪启动另外一个hokuyo_node。 参考文献 http://www.ros.org/wiki/ros http://bbs.axnzero.com/index.php http://blog.sina.com.cn/digital2image2processing
2024-12-28 上传
智慧林业的兴起与内涵 智慧林业,作为林业现代化的重要标志,是信息技术在林业领域的深度融合与应用。它不仅仅是技术的堆砌,更是林业管理方式的根本性变革。智慧林业强调集中展现、数据整合、万物互联、人工智能、云计算等先进技术的综合运用,以实现林业资源的高效监管、灾害的及时预警和生态的可持续发展。通过数据分析和智能分析,智慧林业能够实现对林业资源的精确掌握和科学规划,为决策者提供强有力的数据支持。 在智慧林业的视角下,林业资源的监管变得更加智能化和精细化。利用卫星遥感、无人机巡查、物联网监测等手段,可以实现对林业资源的全天候、全方位监控。同时,结合大数据分析和人工智能技术,可以对林业数据进行深度挖掘和分析,发现潜在的风险和问题,为林业资源的保护和管理提供科学依据。 智慧林业的构建与管理 智慧林业的构建是一个系统工程,需要从多个方面入手。首先,需要建立完善的林业信息化基础设施,包括网络、数据中心、应用平台等。其次,要推动林业数据的整合和共享,打破信息孤岛,实现数据的互联互通。此外,还需要加强林业信息化人才的培养和引进,为智慧林业的发展提供有力的人才保障。 在智慧林业的管理方面,需要建立科学的管理体系和运行机制。一方面,要加强林业信息化的标准化建设,制定统一的数据标准和交换规范,确保数据的准确性和一致性。另一方面,要建立完善的信息安全体系,保障林业数据的安全和隐私。同时,还需要推动林业信息化的创新和应用,鼓励企业和科研机构积极参与智慧林业的建设和发展。 在具体的管理实践中,智慧林业可以通过建立智能预警系统、虚拟现实展示平台、数据分析应用平台等,实现对林业资源的实时监测、预警和决策支持。这些平台不仅能够提高林业管理的效率和准确性,还能够增强公众的参与感和满意度,推动林业事业的可持续发展。 智慧林业的典型应用与前景展望 智慧林业已经在全球范围内得到了广泛应用。例如,在德国,FIRE-WATCH林业火灾自动预警系统的应用有效提高了火灾的预警和响应能力;在美国,利用卫星和无人机进行林业资源的监测和灾害预警已经成为常态;在加拿大,智慧林业技术的应用也取得了显著成效。 在中国,智慧林业的应用也在不断深入。通过智慧林业系统,可以实现对林业资源的精准监管和高效利用。例如,云南昆明的平安森林监控项目通过视频监控和数据分析技术,有效提高了森林资源的保护和管理水平;西藏林业厅木材检查站项目则通过信息化手段实现了对木材运输的全程监管和追溯。 展望未来,智慧林业将继续在林业现代化进程中发挥重要作用。随着物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展,智慧林业的应用将越来越广泛和深入。通过不断创新和应用,智慧林业将推动林业资源的可持续利用和生态文明的建设,为人类的可持续发展做出更大贡献。同时,智慧林业的发展也将为写方案的读者提供丰富的灵感和案例借鉴,推动更多创新方案的涌现。