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Python ROS2【机器人中间件框架】 简介

news 来源：原创 2025/6/10 5:44:29
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ROS2（Robot Operating System 2） 是一个开源的机器人中间件框架，用于构建复杂的机器人系统。相比 ROS1，ROS2 在实时性、安全性、跨平台支持和分布式架构上进行了全面升级。

核心优势
  1. DDS 通信协议
    使用 Data Distribution Service (DDS) 实现去中心化通信，支持实时数据传输和 QoS 策略。
  2. 跨平台支持
    支持 Linux、Windows、macOS 和实时操作系统（RTOS）。
  3. 多语言兼容
    支持 Python、C++、Java 等，Python 是最常用的开发语言。
  4. 微服务架构
    节点可独立编译/部署，适合模块化开发。

Python ROS2 核心概念

1. 节点 (Node)
import rclpy
from rclpy.node import Nodeclass MyNode(Node):def __init__(self):super().__init__('my_node_name')self.get_logger().info("Node started!")def main():rclpy.init()node = MyNode()rclpy.spin(node)  # 保持节点运行rclpy.shutdown()
2. 话题通信 (Topic)
# 发布者
from std_msgs.msg import String
publisher = self.create_publisher(String, 'chatter', 10)
publisher.publish(String(data="Hello ROS2"))# 订阅者
def callback(msg):self.get_logger().info(f"Received: {msg.data}")
self.create_subscription(String, 'chatter', callback, 10)
3. 服务 (Service)
# 服务端
from example_interfaces.srv import AddTwoIntsdef add(request, response):response.sum = request.a + request.breturn responseself.srv = self.create_service(AddTwoInts, 'add_two_ints', add)# 客户端
client = self.create_client(AddTwoInts, 'add_two_ints')
request = AddTwoInts.Request(a=2, b=3)
future = client.call_async(request)
4. 参数 (Parameters)
# 声明参数
self.declare_parameter('speed', 0.5)# 读取参数
speed = self.get_parameter('speed').value

开发流程示例

1. 创建 ROS2 包
ros2 pkg create my_py_pkg --build-type ament_python
2. 编写节点代码

保存到 my_py_pkg/my_py_pkg/node_script.py

3. 配置入口点

在 setup.py 中添加：

entry_points={'console_scripts': ['my_node = my_py_pkg.node_script:main'],
}
4. 编译运行
colcon build --packages-select my_py_pkg
source install/setup.bash
ros2 run my_py_pkg my_node

关键工具

工具命令示例用途
rqtrqt图形化调试工具
ros2 topicros2 topic list查看活跃话题
ros2 noderos2 node info /node_name节点信息
ros2 bagros2 bag record /topic数据录制与回放

学习资源

  1. 官方文档
  2. ROS2 Python 示例
  3. 命令行工具：ros2 --help
  4. 教程：ros2 run demo_nodes_py talker/listener

提示：使用 colcon build 编译包，通过 source install/setup.bash 激活环境。

ROS2 应用领域

ROS2 广泛应用于现代机器人系统的开发，涵盖以下领域：

1. 工业自动化
  • 机械臂控制
  • 物流搬运机器人
  • 自动化质检系统
# 机械臂关节控制示例
from control_msgs.action import FollowJointTrajectory
from trajectory_msgs.msg import JointTrajectoryPointclass RobotArmController(Node):def __init__(self):super().__init__('arm_controller')self._action_client = ActionClient(self, FollowJointTrajectory, '/arm_controller/follow_joint_trajectory')def move_to_position(self, positions):goal_msg = FollowJointTrajectory.Goal()point = JointTrajectoryPoint()point.positions = positions  # [rad]point.time_from_start = Duration(seconds=2).to_msg()goal_msg.trajectory.points.append(point)self._action_client.send_goal_async(goal_msg)
2. 自动驾驶
  • 环境感知（激光雷达/摄像头）
  • 路径规划
  • 车辆控制
# 激光雷达数据处理
from sensor_msgs.msg import LaserScanclass ObstacleDetector(Node):def __init__(self):super().__init__('obstacle_detector')self.subscription = self.create_subscription(LaserScan,'/scan',self.scan_callback,10)def scan_callback(self, msg):# 检测前方障碍物（简化示例）front_scan = msg.ranges[len(msg.ranges)//4:3*len(msg.ranges)//4]if min(front_scan) < 1.0:  # 1米内有障碍物self.get_logger().warn("Obstacle detected!")
3. 服务机器人
  • 室内导航
  • 人机交互
  • 任务调度
# 自主导航到目标点
from nav2_msgs.action import NavigateToPose
from geometry_msgs.msg import PoseStampedclass DeliveryRobot(Node):def send_to_location(self, x, y):goal_pose = PoseStamped()goal_pose.header.frame_id = 'map'goal_pose.pose.position.x = xgoal_pose.pose.position.y = ygoal_msg = NavigateToPose.Goal()goal_msg.pose = goal_poseself.nav_client.wait_for_server()self.nav_client.send_goal_async(goal_msg)
4. 无人机系统
  • 飞行控制
  • 集群协同
  • 航拍测绘
# 无人机航点飞行
from geographic_msgs.msg import GeoPoseStamped
from mavros_msgs.srv import CommandBoolclass DroneController(Node):async def fly_waypoints(self, coordinates):# 解锁无人机arm = self.create_client(CommandBool, '/mavros/cmd/arming')await arm.call_async(CommandBool.Request(value=True))# 发送航点for lat, lon, alt in coordinates:goal = GeoPoseStamped()goal.position.latitude = latgoal.position.longitude = longoal.position.altitude = altself.waypoint_publisher.publish(goal)await asyncio.sleep(5)  # 等待到达
5. 医疗机器人
  • 手术辅助
  • 医疗物流
  • 康复训练
# 手术器械精准控制
from sensor_msgs.msg import Joyclass SurgicalController(Node):def __init__(self):self.sub = self.create_subscription(Joy, '/surgical_joystick', self.joy_callback, 10)self.tool_pub = self.create_publisher(Twist, '/surgical_tool/control', 10)def joy_callback(self, msg):# 将游戏手柄输入转换为器械控制control = Twist()control.linear.x = msg.axes[1] * 0.1  # 精度控制control.linear.y = msg.axes[0] * 0.1self.tool_pub.publish(control)

综合案例：智能仓库机器人

# warehouse_robot.py
import rclpy
from rclpy.action import ActionClient
from rclpy.node import Node
from nav2_msgs.action import NavigateToPose
from std_msgs.msg import String
from warehouse_interfaces.srv import ItemRequestclass WarehouseRobot(Node):def __init__(self):super().__init__('warehouse_robot')# 导航客户端self.nav_client = ActionClient(self, NavigateToPose, 'navigate_to_pose')# 库存服务self.inventory_client = self.create_client(ItemRequest, 'item_location')# 任务订阅self.create_subscription(String, 'delivery_tasks', self.task_callback, 10)# 当前状态self.current_task = Noneasync def task_callback(self, msg):item_id = msg.dataself.get_logger().info(f"New task: Fetch {item_id}")# 查询物品位置item_loc = await self.get_item_location(item_id)if not item_loc:self.get_logger().error(f"Item {item_id} not found!")return# 导航到物品位置await self.navigate_to(item_loc.x, item_loc.y)# 模拟拾取操作await asyncio.sleep(2)# 导航到发货区await self.navigate_to(5.0, 3.0)self.get_logger().info(f"Item {item_id} delivered!")async def get_item_location(self, item_id):req = ItemRequest.Request()req.item_id = item_idfuture = self.inventory_client.call_async(req)await futurereturn future.result().locationasync def navigate_to(self, x, y):goal_pose = PoseStamped()goal_pose.header.frame_id = 'map'goal_pose.pose.position.x = xgoal_pose.pose.position.y = ygoal_msg = NavigateToPose.Goal()goal_msg.pose = goal_poseself.nav_client.wait_for_server()send_goal_future = self.nav_client.send_goal_async(goal_msg)await send_goal_futuregoal_handle = send_goal_future.result()# 等待导航完成result_future = goal_handle.get_result_async()await result_futurereturn result_future.result().result

系统架构图

+-------------------+     +----------------+     +-----------------+
| 任务管理系统      |     | 导航系统       |     | 库存数据库      |
| (发布任务)        |---->| (路径规划/避障)|<----| (物品位置查询)  |
+-------------------+     +-------+--------+     +-----------------+|+-------v--------+| 机器人执行器   || - 移动底盘     || - 机械臂       || - 传感器       |+----------------+

开发进阶技巧

  1. 组件化设计

    # 独立导航组件
class NavigationComponent(Node):def __init__(self):super().__init__('navigation_component')# ... 导航实现 ...# 独立任务处理组件
class TaskHandlerComponent(Node):def __init__(self):super().__init__('task_handler')# ... 任务处理 ...

  2. QoS策略配置

    from rclpy.qos import QoSProfile, QoSReliabilityPolicy# 确保关键指令可靠传输
reliable_qos = QoSProfile(depth=10,reliability=QoSReliabilityPolicy.RELIABLE
)self.cmd_pub = self.create_publisher(Twist, '/cmd_vel', reliable_qos
)

  3. 生命周期管理

    from rclpy.lifecycle import LifecycleNodeclass SafetyMonitor(LifecycleNode):def on_activate(self):self.get_logger().info("Safety system activated")# 启动监控线程def on_deactivate(self):self.get_logger().info("Safety system deactivated")# 停止监控

行业应用案例

  1. 亚马逊物流机器人：使用ROS2实现仓库自主导航
  2. 达芬奇手术系统：基于ROS2的手术器械控制
  3. NASA火星车：ROS2用于太空探测系统
  4. 宝马生产线：ROS2协调工业机械臂
  5. 农业无人机：ROS2实现自动喷洒和监测

实际开发建议：

  1. 使用ros2 launch管理复杂系统启动
  2. 利用ros2 bag记录和回放传感器数据
  3. 使用ros2 doctor定期检查系统健康状态
  4. 通过ros2 security启用通信加密
  5. 使用ros2 tracing进行性能分析

完整项目示例参考：ROS2 Warehouse Robot Demo
官方进阶教程：ROS2 Navigation Guide

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