话题
节点之间的通信。
叫话题很形象。发布者发布一定数据类型的话题，订阅者订阅发布者。
-
订阅者发布者不唯一。
-
异步通信，适用于周期发布的数据而不是逻辑性强的数据。
-
.msg 格式的消息结构，一种通信接口。
每个话题 topic 有话题名，数据类型和数据三个属性。
Hello world
pub 按一定周期发布 helloworld 信息，sub 接收。
pub：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@作者: 古月居(www.guyuehome.com)
@说明: ROS2话题示例-发布“Hello World”话题
"""
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from std_msgs.msg import String # 字符串消息类型
"""
创建一个发布者节点
"""
class PublisherNode(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.pub = self.create_publisher(String, "chatter", 10) # 创建发布者对象（消息类型、话题名、队列长度）
self.timer = self.create_timer(0.5, self.timer_callback) # 创建一个定时器（单位为秒的周期，定时执行的回调函数）
def timer_callback(self): # 创建定时器周期执行的回调函数
msg = String() # 创建一个String类型的消息对象
msg.data = 'Hello World' # 填充消息对象中的消息数据
self.pub.publish(msg) # 发布话题消息
self.get_logger().info('Publishing: "%s"' % msg.data) # 输出日志信息，提示已经完成话题发布
def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数
rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化
node = PublisherNode("topic_helloworld_pub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化
rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出
node.destroy_node() # 销毁节点对象
rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口
sub：
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@作者: 古月居(www.guyuehome.com)
@说明: ROS2话题示例-订阅“Hello World”话题消息
"""
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from std_msgs.msg import String # ROS2标准定义的String消息
"""
创建一个订阅者节点
"""
class SubscriberNode(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.sub = self.create_subscription(\
String, "chatter", self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度）
def listener_callback(self, msg): # 创建回调函数，执行收到话题消息后对数据的处理
self.get_logger().info('I heard: "%s"' % msg.data) # 输出日志信息，提示订阅收到的话题消息
def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数
rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化
node = SubscriberNode("topic_helloworld_sub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化
rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出
node.destroy_node() # 销毁节点对象
rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口
物品识别
之前 webcam 最好是分开写为两个节点之间的通信，一个是摄像头，一个是呈现的视频。
主要是拿到识别的图像数据之后不是第一时间就调用 opencv 算法处理，而是发给 sub，sub 进行处理。
这个发送的过程中的消息数据类型应当是 imgmsg 类型，所以需要一个 opencv -> imgmsg 类型的转换方法。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@作者: 古月居(www.guyuehome.com)
@说明: ROS2话题示例-发布图像话题
"""
import rclpy # ROS2 Python接口库
from rclpy.node import Node # ROS2 节点类
from sensor_msgs.msg import Image # 图像消息类型
from cv_bridge import CvBridge # ROS与OpenCV图像转换类
import cv2 # Opencv图像处理库
"""
创建一个发布者节点
"""
class ImagePublisher(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.publisher_ = self.create_publisher(Image, 'image_raw', 10) # 创建发布者对象（消息类型、话题名、队列长度）
self.timer = self.create_timer(0.1, self.timer_callback) # 创建一个定时器（单位为秒的周期，定时执行的回调函数）
self.cap = cv2.VideoCapture(0) # 创建一个视频采集对象，驱动相机采集图像（相机设备号）
self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于稍后将OpenCV的图像转换成ROS的图像消息
def timer_callback(self):
ret, frame = self.cap.read() # 一帧一帧读取图像
if ret == True: # 如果图像读取成功
self.publisher_.publish(
self.cv_bridge.cv2_to_imgmsg(frame, 'bgr8')) # 发布图像消息
self.get_logger().info('Publishing video frame') # 输出日志信息，提示已经完成图像话题发布
def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数
rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化
node = ImagePublisher("topic_webcam_pub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化
rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出
node.destroy_node() # 销毁节点对象
rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口
sub 代码：
class ImageSubscriber(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.sub = self.create_subscription(
Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度）
self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于OpenCV图像与ROS的图像消息的互相转换
def object_detect(self, image):
hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 图像从BGR颜色模型转换为HSV模型
mask_red = cv2.inRange(hsv_img, lower_red, upper_red) # 图像二值化
contours, hierarchy = cv2.findContours(
mask_red, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 图像中轮廓检测
for cnt in contours: # 去除一些轮廓面积太小的噪声
if cnt.shape[0] < 150:
continue
(x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 得到苹果所在轮廓的左上角xy像素坐标及轮廓范围的宽和高
cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2) # 将苹果的轮廓勾勒出来
cv2.circle(image, (int(x+w/2), int(y+h/2)), 5,
(0, 255, 0), -1) # 将苹果的图像中心点画出来
cv2.imshow("object", image) # 使用OpenCV显示处理后的图像效果
cv2.waitKey(10)
def listener_callback(self, data):
self.get_logger().info('Receiving video frame') # 输出日志信息，提示已进入回调函数
image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') # 将ROS的图像消息转化成OpenCV图像
self.object_detect(image) # 苹果检测
流程是 opencv 图像数据转换成 ros2 可以传输的图像数据，传输给 sub，sub 再转回来再调用 opencv 库。
其实常用 usb 相机驱动基本都是一致的，所以 pub 节点我们不需要自己手动写。可以用下面的命令替代 pub，有一行 ERR 不影响。
$ sudo apt install ros-humble-usb-cam
$ ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe
ros2 topic bw 可以看带宽数据量。
可以通过 /rqt_graph 查看节点关系图。