roslaunch的用法以及文件结构
launch文件可以看作是给roslaunch指令的一个输入，用于告诉这个指令应该启动哪些模块，模块之间如何连接。本文讲解如何使用ROS launch文件管理ROS启动。
markdown测试
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wordpress的编辑功能实在是太烂了
测试markdown的功能
这是代码
#include<stdio.h>
int main(){
while(true){
}
}
这是图片
目前能够找到的比较好的就是WP Editor.md了
自带编辑器实在是太烂了太烂了太烂了
word2013上传还有个毛病，每次上传都会覆盖上一篇博客，气死了，而且代码显示一塌糊涂的
ROS入门-安装及常见指令
背景
本文根据ROS官方Tutorial（http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials）进行，希望系统学习和入门的小伙伴可以官网学习。本文的学习基于以下环境：
主机：Windows 10 x64
虚拟机：Ubuntu 16.04 LTS
ROS：kinetic（安装在虚拟机的Ubuntu上）
请注意：本文与上一篇博文的ROS安装位置不同，本文的ROS直接安装在虚拟机上，方便使用图形界面调试以及学习
ROS在Ubuntu上的安装及设置
设置软件源
sudo sh -c ‘echo “deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main” > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list’
以上指令将最新的ROS加入到sources.list文件里面，使得apt-get可以寻找到ROS及依赖的文件
设置软件源的Key
sudo apt-key adv –keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 –recv-key 421C365BD9FF1F717815A3895523BAEEB01FA116
安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
此安装指令包含了ROS，RQT，rviz，常规的库，2D/3D模拟器等，属于全量安装
初始化rosdep
sudo rosdep init
rosdep update
设置环境变量
echo “source /opt/ros/kinetic/setup.bash” >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
这一步将ROS的环境变量设置写入到.bashrc里面，重启后会自动导入setup.bash的设置，免得每次重启都要设置一遍环境变量。
解决ROS依赖，编译Package
sudo apt-get install python-rosinstall python-rosinstall-generator python-wstool build-essential
设置ROS环境
管理环境
$ printenv | grep ROS
以上指令用于确认安装时setup.bash中的内容是否生效，如输出内容为空，请确认上一节“设置环境变量”是否正确执行，如未正确执行请参考以下指令：
$ source /opt/ros/kinetic/setup.bash
创建ROS工作区
$ mkdir -p ~/catkin_ws/src
$ cd ~/catkin_ws/
$ catkin_make
工作区内必先有一个src文件夹，在执行catkin_make之后catkin会自动生成build/devel两个文件夹，以及在src文件夹内生成CMakelist文件。
适配工作区环境变量
$ source devel/setup.bash
执行以下指令后可以看到你的工作区已经加入到ROS_PACKAGE_PATH环境变量中，即可确认该适配已生效
$ echo $ROS_PACKAGE_PATH
/home/youruser/catkin_ws/src:/opt/ros/kinetic/share
ROS文件系统
ROS基于Package管理所有文件
rospack – 包管理工具
用法
$ rospack find [package_name]
寻找对应包信息，例子：
$ rospack find roscpp
显示：
/opt/ros/kinetic/share/roscpp
roscd – 基于ros的cd指令
用法
$ roscd [locationname[/subdir]]
rosls – 基于ros的ls指令
用法
$ rosls [locationname[/subdir]]
自动补全
以上指令的好处是只要是ros内的包，只需要输入名称的前部分字幕，按tab键就能自动补全，免去了系统的cd/ls指令再去指定路径的麻烦
总结：
- rospack = ros + pack(age)
- roscd = ros + cd
- rosls = ros + ls
创建第一个package
package结构
典型package结构如下：
my_package/
CMakeLists.txt
package.xml
package在workspace中的位置
典型的workspace结构如下：
workspace_folder/ — WORKSPACE
src/ — SOURCE SPACE
CMakeLists.txt — ‘Toplevel’ CMake file, provided by catkin
package_1/
CMakeLists.txt — CMakeLists.txt file for package_1
package.xml — Package manifest for package_1
…
package_n/
CMakeLists.txt — CMakeLists.txt file for package_n
package.xml — Package manifest for package_n
创建第一个package
在之前创建的catkin_ws/src目录下执行：
$ catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp
以上参数：
- beginner_tutorials 是package名字
- 后续的std_msgs rospy roscpp都是beginner_tutorials所依赖的package，可以是你自己创建的package，也可以是ros自带的
编译package
$ cd ~/catkin_ws #回到workspace目录下
$ catkin_make
编译完成后记得更新你的环境变量
$ . ~/catkin_ws/devel/setup.bash
查看package依赖
$ rospack depends1 beginner_tutorials
输出：
roscpp
rospy
std_msgs
正是上一小节创建package时指定的几个依赖package，这些信息我们也可以在beginner_tutorials目录下的package.xml中查找到：
$ roscd beginner_tutorials
$ cat package.xml
<package format=”2″>
…
<buildtool_depend>catkin</buildtool_depend>
<build_depend>roscpp</build_depend>
<build_depend>rospy</build_depend>
<build_depend>std_msgs</build_depend>
…
</package>
间接依赖项
每个包还有自己依赖的包，如此形成了一个庞大的依赖关系，想查找所有以来关系可以使用如下指令：
$ rospack depends beginner_tutorials
cpp_common
rostime
roscpp_traits
roscpp_serialization
catkin
genmsg
genpy
message_runtime
gencpp
geneus
gennodejs
genlisp
message_generation
rosbuild
rosconsole
std_msgs
rosgraph_msgs
xmlrpcpp
roscpp
rosgraph
ros_environment
rospack
roslib
rospy
注意：depends1和depends的区别
ROS的节点node
node可以看作是package内的一个可执行文件，节点使用ROS的客户端库与其他节点通信，node可以向Topic发布或订阅消息，同时node可以作为一个service或者提供service。
客户端库
ROS 允许使用不同的编程语言编写客户端
- rospy = python client library
- roscpp = c++ client library
roscore – 核心主节点
roscore是运行ROS的第一步，是整个系统运行起来的核心
在第一个终端运行
$ roscore
输出如下：
… logging to ~/.ros/log/9cf88ce4-b14d-11df-8a75-00251148e8cf/roslaunch-machine_name-13039.log
Checking log directory for disk usage. This may take awhile.
Press Ctrl-C to interrupt
Done checking log file disk usage. Usage is <1GB.
started roslaunch server http://machine_name:33919/
ros_comm version 1.4.7
SUMMARY
======
PARAMETERS
* /rosversion
* /rosdistro
NODES
auto-starting new master
process[master]: started with pid [13054]
ROS_MASTER_URI=http://machine_name:11311/
setting /run_id to 9cf88ce4-b14d-11df-8a75-00251148e8cf
process[rosout-1]: started with pid [13067]
started core service [/rosout]
保持终端不关闭，持续运行
rosnode – 控制节点
开一个新的终端，注意确保所有的环境变量都是生效的，rosnode指令可以显示当前正在运行的节点信息：
$ rosnode list
可以看到输出：
/rosout
显示当前只有一个rosout节点正在运行，使用rosnode info查看相关节点的信息
$ rosnode info /rosout
————————————————————————
Node [/rosout]
Publications:
* /rosout_agg [rosgraph_msgs/Log]
Subscriptions:
* /rosout [unknown type]
Services:
* /rosout/get_loggers
* /rosout/set_logger_level
contacting node http://machine_name:54614/ …
Pid: 5092
rosrun – 运行节点
用法：
$ rosrun [package_name] [node_name]
实践：开一个新的终端，运行：
$ rosrun turtlesim turtlesim_node
可以看到turtlesim节点出现：
再新开一个终端，运行：
$ rosnode list
此时你会发现除了rosout之外还有一个节点正在运行：
/rosout
/turtlesim
rosrun可以针对每一个运行的节点设置名称：
$ rosrun turtlesim turtlesim_node __name:=my_turtle
此时在rosnode list的终端中再次运行rosnode list会得到如下结果：
/my_turtle
/rosout
ping指令 – 观察节点间通信时延
$ rosnode ping my_turtle
rosnode: node is [/my_turtle]
pinging /my_turtle with a timeout of 3.0s
xmlrpc reply from http://aqy:42235/ time=1.152992ms
xmlrpc reply from http://aqy:42235/ time=1.120090ms
xmlrpc reply from http://aqy:42235/ time=1.700878ms
xmlrpc reply from http://aqy:42235/ time=1.127958ms
总结
- roscore = ros+core : master (provides name service for ROS) + rosout (stdout/stderr) + parameter server (parameter server will be introduced later)
- rosnode = ros+node : ROS tool to get information about a node.
- rosrun = ros+run : runs a node from a given package.
ROS Topic
上一节运行了turtlesim节点之后画面上的小乌龟还无法移动，因为该节点没有指令输入，此时我们再启动一个终端，启动一个接收键盘指令的node：
$ rosrun turtlesim turtle_teleop_key
[ INFO] 1254264546.878445000: Started node [/teleop_turtle], pid [5528], bound on [aqy], xmlrpc port [43918], tcpros port [55936], logging to [~/ros/ros/log/teleop_turtle_5528.log], using [real] time
Reading from keyboard
—————————
Use arrow keys to move the turtle.
此时在接收指令的终端中按按键上下左右，小乌龟就会移动了
这个过程又是如何传递的呢？请往下看：
ROS Topics
上面的turtlesim_node和turtle_teleop_key两个节点指点是用过ROS Topic来连接并通信的，turtle_teleop_key在topics中发布一个指令，同时turtlesim_node又订阅该类型的指令，于是整个信息传递链路就打通了，我们可以同个一个图形界面更直观观察这个过程。
使用rqt_graph
rqt_graph创建一个动态的图形表征当前系统中不同节点之间的topic，启动一个新终端，运行：
$ rosrun rqt_graph rqt_graph
你会发现有如下画面：
借用老图，新的版本中间传递的不是“command_velocity”，而是“command_vel”
rostopic – 控制topic
$ rostopic -h
rostopic bw display bandwidth used by topic
rostopic echo print messages to screen
rostopic hz display publishing rate of topic
rostopic list print information about active topics
rostopic pub publish data to topic
rostopic type print topic type
使用rostopic echo
echo用于显示当前传递的信息流的详情，从上小节可以看出，当前两个节点之间传递的是/turtle1/cmd_vel类型的topic
$ rostopic echo /turtle1/cmd_vel
linear:
x: 2.0
y: 0.0
z: 0.0
angular:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
—
linear:
x: 2.0
y: 0.0
z: 0.0
angular:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
—
此时我们再次观察rqt_graph会发现/turtle1/cmd_vel的订阅者多了一个
这是由于我们使用了rostopic echo指令在观察，所以这个topic多了一个订阅者
查看当前所有topic
开一个新的终端：
$ rostopic list -h
Usage: rostopic list [/topic]
Options:
-h, –help show this help message and exit
-b BAGFILE, –bag=BAGFILE
list topics in .bag file
-v, –verbose list full details about each topic
-p list only publishers
-s list only subscribers
$ rostopic list -v
Published topics:
* /turtle1/color_sensor [turtlesim/Color] 1 publisher
* /turtle1/cmd_vel [geometry_msgs/Twist] 1 publisher
* /rosout [rosgraph_msgs/Log] 2 publishers
* /rosout_agg [rosgraph_msgs/Log] 1 publisher
* /turtle1/pose [turtlesim/Pose] 1 publisher
Subscribed topics:
* /turtle1/cmd_vel [geometry_msgs/Twist] 1 subscriber
* /rosout [rosgraph_msgs/Log] 1 subscriber
ROS Messages
topics上跑的信息是messages，查看topic的type属性可以知道该message的详情
Try:
$ rostopic type /turtle1/cmd_vel
- You should get:
geometry_msgs/Twist
We can look at the details of the message using rosmsg:
$ rosmsg show geometry_msgs/Twist
- geometry_msgs/Vector3 linear
- float64 x
- float64 y
- float64 z
- geometry_msgs/Vector3 angular
- float64 x
- float64 y
- float64 z
手工发布一个message
用法：
rostopic pub [topic] [msg_type] [args]
我们知道了message的名称以及message的结构，我们也可以手动发布一个message，这在调试过程中非常有用
$ rostopic pub -1 /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/Twist — ‘[2.0, 0.0, 0.0]’ ‘[0.0, 0.0, 1.8]’
执行后我们可以发现，小乌龟走了一段弧线
这是因为我们手工发布的topic中指定了小乌龟的前进长度以及角度
由于我们的指令中加了一个“-1”的参数，该参数表明这条message只发送一次，而小乌龟每秒刷新一次行进参数，如果没有收到新的指令就不会做任何动作。想要让小乌龟一直行走，需要将“-1”参数替换成“-r”参数
$ rostopic pub /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/Twist -r 1 — ‘[2.0, 0.0, 0.0]’ ‘[0.0, 0.0, -1.8]’
此时小乌龟就会一直画圆圈，我们再查看ros_graph可以发现
使用如下指令（开一个新终端）可以看到当前小乌龟的实时位置
rostopic echo /turtle1/pose
查看信息发布频率
rostopic hz用于查看信息的发布频率，并进行一些统计
接上一小节，运行
$ rostopic hz /turtle1/pose
可以发现：
subscribed to [/turtle1/pose]
average rate: 59.354
min: 0.005s max: 0.027s std dev: 0.00284s window: 58
average rate: 59.459
min: 0.005s max: 0.027s std dev: 0.00271s window: 118
average rate: 59.539
min: 0.004s max: 0.030s std dev: 0.00339s window: 177
average rate: 59.492
min: 0.004s max: 0.030s std dev: 0.00380s window: 237
average rate: 59.463
min: 0.004s max: 0.030s std dev: 0.00380s window: 290
可以发现，乌龟位置的topic更新速度大概是60Hz
rqt_plot – 绘制曲线
rqt_plot基于matplotlib
执行：
$ rosrun rqt_plot rqt_plot
在界面的topic中分别加入/turtle1/pose/x和/turtle1/pose/y即可看到这两个数据变化的曲线
service 服务及参数
ROS service是节点的另一种功能形式，可以让节点支持发送请求，接受响应数据
rosservice
用法：
rosservice list print information about active services
rosservice call call the service with the provided args
rosservice type print service type
rosservice find find services by service type
rosservice uri print service ROSRPC uri
rosservice list – 查看所有service
$ rosservice list
/clear
/kill
/reset
/rosout/get_loggers
/rosout/set_logger_level
/spawn
/teleop_turtle/get_loggers
/teleop_turtle/set_logger_level
/turtle1/set_pen
/turtle1/teleport_absolute
/turtle1/teleport_relative
/turtlesim/get_loggers
/turtlesim/set_logger_level
从返回数据上我们可以看出每个节点提供的服务
服务类型 rosservice type
$ rosservice type /clear
返回：
std_srvs/Empty
说明clear服务不需要输入任何参数
请求服务rosservice call
$ rosservice call /clear
这时候我们发现小乌龟的轨迹全部被清除了
rosparam – 参数信息
rosparam允许你在ROS的参数服务器上存储大量数据，且数据格式多用，使用YAML格式存储，非常方便
用法：
rosparam set set parameter
rosparam get get parameter
rosparam load load parameters from file
rosparam dump dump parameters to file
rosparam delete delete parameter
rosparam list list parameter names
rosparam list
$ rosparam list
Here we can see that the turtlesim node has three parameters on the param server for background color:
- /background_b
- /background_g
- /background_r
- /rosdistro
- /roslaunch/uris/host_57aea0986fef__34309
- /rosversion
- /run_id
参数获取和设置
用法
rosparam set [param_name]
rosparam get [param_name]
实践：
$ rosparam set /background_r 150
$ rosservice call /clear
此时可以发现小乌龟的窗口背景色已改变
查看参数值：
$ rosparam get /background_r
返回：
150
可以同时查看全部参数：
$ rosparam get /
background_b: 255
background_g: 86
background_r: 150
roslaunch:
uris: {‘aqy:51932’: ‘http://aqy:51932/’}
run_id: e07ea71e-98df-11de-8875-001b21201aa8
参数的存储与读取
Usage:
rosparam dump [file_name] [namespace]
rosparam load [file_name] [namespace]
Here we write all the parameters to the file params.yaml
$ rosparam dump params.yaml
You can even load these yaml files into new namespaces, e.g. copy:
$ rosparam load params.yaml copy
$ rosparam get /copy/background_b
-
255
rqt_console roslaunch
安装
sudo apt-get install ros- kinetic -rqt ros- kinetic -rqt-common-plugins ros- kinetic -turtlesim
使用rqt_console和rqt_logger_level
rqt_console与ROS的日志框架相结合，用于显示分层级显示日志信息；rqt_logger_level用于设置显示的日志层级(DEBUG, WARN, INFO, and ERROR)
运行：
$ rosrun rqt_console rqt_console
$ rosrun rqt_logger_level rqt_logger_level
在新的终端中执行：
$ rosrun turtlesim turtlesim_node
可以在rqt_console窗口中看到相关的info信息
在rqt_logger_level中将信息层级设置为warn
同时控制小乌龟撞墙
rostopic pub /turtle1/cmd_vel geometry_msgs/Twist -r 1 — ‘{linear: {x: 2.0, y: 0.0, z: 0.0}, angular: {x: 0.0,y: 0.0,z: 0.0}}’
此时可以看到出现很多告警信息