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