srv_tools: ROS堆栈整合与Python工具应用

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资源摘要信息:"srv_tools:ROS-Stack与一些工具" ROS(Robot Operating System)是一个用于机器人应用开发的灵活框架,提供了硬件抽象描述、底层设备控制、常用功能实现以及消息传递和包管理等功能。ROS中的“堆栈”(Stack)是指一组协作完成特定功能的软件包(Packages)。标题中的“srv_tools”是一个特定的ROS堆栈,而“一些工具”则暗示了该堆栈内包含了一些实用程序和功能。 1. ROS(Robot Operating System)基础 ROS不是传统意义上的操作系统,而是一个用于机器人应用开发的框架。它提供了一系列的工具和库,用于帮助软件开发者创建机器人应用。ROS的组件包括节点(处理程序)、主题(消息通道)、服务(请求/响应通信)以及消息(数据类型)和包(软件包)。 2. ROS堆栈(Stack) 在ROS中,功能相似的软件包会被组织在一起,形成一个“堆栈”。堆栈之间通过依赖关系连接,每个堆栈可以独立开发和维护,从而促进了模块化设计和社区协作。 3. srv_tools堆栈功能 标题中的srv_tools堆栈,很可能是提供了一套服务(service)类型的ROS软件包。在ROS中,服务是一种节点间通信的方式,客户端节点发送请求,服务节点提供响应。srv_tools堆栈可能包含了一些预定义的服务类型定义文件(.srv),这些文件定义了服务请求和响应的消息结构。 4. Python标签 标签“Python”表明,该工具堆栈中的软件包极有可能是使用Python编程语言开发的。ROS支持多种编程语言,但Python是其中非常受欢迎的一个,因其语法简单、开发效率高。ROS提供了广泛的Python API,使得开发者可以使用Python语言快速编写和调试ROS程序。 5. 文件名称列表 文件名称列表中的“srv_tools-kinetic”指向了特定的ROS发行版(Distribution)命名,这里特指ROS Kinetic Kame版本。文件名表明,该工具堆栈是专为ROS Kinetic版本设计的,意味着在使用时需要确保系统已经安装了相应的ROS版本。 6. ROS Kinetic Kame ROS Kinetic Kame是ROS的一个稳定版本,于2016年发布。其生命周期截止于2021年4月,意味着该版本不再接收官方的新特性更新,但安全性和bug修复的更新仍然可以获得。在开发时,使用已停止支持的版本可能会带来兼容性问题,因此建议在新项目中使用更稳定的版本或当前活跃的ROS版本。 7. 实际应用场景 在实际应用中,srv_tools堆栈可以被集成到机器人操作系统中,以实现特定的服务功能。例如,一个机器人可能需要通过特定的服务接口来获取地图数据、执行导航任务或与外部设备通信。srv_tools堆栈中定义的服务类型,为这些功能的实现提供了便利。 综上所述,srv_tools堆栈作为ROS中的一个组件,提供了针对特定服务类型定义和相关工具的支持。开发者可以利用这些服务类型和工具来构建更加复杂的机器人应用程序。而对于使用Python语言的开发者来说,srv_tools堆栈将提供一种方便且有效的方式来实现节点间的服务请求和响应机制。在使用时,需注意ROS Kinetic版本的兼容性和更新支持问题。

解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

2023-05-30 上传