【ros2】ROS2 Python服务端与客户端开发指南

ROS2 Python服务端与客户端开发指南

（基于《ROS2机器人开发：从入门到实践》第4章及拓展知识）

一、核心概念：服务通信的特点与适用场景

服务（Service）是ROS2中双向通信机制，基于“请求-响应”模式，适用于需要明确反馈结果的场景（如任务执行确认、数据查询、算法处理等）。与话题（Topic）的“单向持续传输”不同，服务具有以下特点：

• 通信流程：客户端发送请求 → 服务端处理并返回响应。
• 触发方式：按需调用，而非持续传输，适合低频率、有明确交互逻辑的场景（如人脸检测、目标点移动）。
• 接口定义：使用.srv文件定义请求（Request）和响应（Response）数据结构，用---分隔两部分。

二、基于书中第4章的Python服务开发核心步骤

1. 前置准备：创建功能包与依赖配置

（1）创建服务功能包

服务端和客户端需依赖接口功能包（如chapt4_interfaces），因此先创建包含接口和业务逻辑的功能包：

# 创建Python功能包，依赖ROS2基础库和自定义接口
ros2 pkg create demo_python_service --build-type ament_python \
--dependencies rclpy chapt4_interfaces cv_bridge opencv-python face_recognition

• 依赖说明：
  • rclpy：ROS2 Python客户端库。
  • chapt4_interfaces：自定义服务接口包（含.srv文件）。
  • cv_bridge/opencv-python：图像格式转换（如书中人脸检测示例）。

（2）配置package.xml

需声明对接口包的依赖，确保编译和运行时能找到接口：

<?xml version="1.0"?>
<package format="3"><name>demo_python_service</name><version>0.0.0</version><description>ROS2 Python服务示例</description><!-- 依赖声明 --><buildtool_depend>ament_python</buildtool_depend><exec_depend>rclpy</exec_depend><exec_depend>chapt4_interfaces</exec_depend>  <!-- 依赖自定义接口包 --><exec_depend>cv_bridge</exec_depend><exec_depend>opencv-python</exec_depend><!-- 入口点配置（关键：让ROS2识别节点） --><entry_points><console_scripts><node name="face_detection_server" pkg="demo_python_service" exec="face_detection_server.py"/><node name="face_detection_client" pkg="demo_python_service" exec="face_detection_client.py"/></console_scripts></entry_points>
</package>

2. 服务端开发步骤（以书中人脸检测为例）

服务端的核心逻辑是：创建服务对象 → 定义请求处理回调函数 → 处理请求并返回响应。

（1）导入依赖