ROS2学习笔记

内容源自官方文档。仅作为随笔记录，不成体系，注意甄别

ROS 只使用少数最新的操作系统构建和测试每个发行版，我们称这些操作系统为 “1 级”(Tier 1)。每个 ROS 发行版都只针对这些 1 级操作系统进行构建和测试，对于其他版本操作系统不保证能正常运行ROS2。有关 ROS 发行版及其一级操作系统的更多信息，请阅读 REP-2000。

如果要使用 Gazebo 模拟器，请提前阅读 recommended version of Gazebo for your ROS installation。提前确定 Gazebo 和 ROS2 之间不同版本的兼容关系。不管安装哪个版本 Gazebo，都需要安装对应的 ROS/GZ bridge 才可以正常使用。

遇到任何问题，可以通过以下几个渠道获取帮助

1. ROS Package Documentation：ROS 核心软件包的文档以及软件包的具体内容都存放在 docs.ros.org 上。在这个网站上，你可以找到项目的核心教程和文档，以及为各个软件包生成的 API 文档
2. ROS Index：当您想查找某个特定软件包的信息时，index 是最好的起点。它将你连接到与软件包相关的所有重要位置。除了 ROS 软件包的官方文档外，wiki 还包含两个重要资源：故障排除指南和常见问题。这两个页面涵盖了许多常见问题的解决方案。如果你曾经使用过 PyPI，那么在 ROS Index 上你应该会有宾至如归的感觉
3. Robotics Stack Exchange：要想了解 ROS 社区的最新动态，请加入 ROS Discourse 论坛。这些论坛是发布公告、新闻和讨论一般问题的地方。ROS Discourse 不适合用来询问故障排除问题或报告错误
4. Open Robotics Discord Server：Open Robotics 设有一个社区 Discord 服务器，ROS、Gazebo 和 Open-RMF 用户可以在这里见面、聊天并协调开源开发工作
5. Issue Trackers：如果您发现了一个错误（例如，在机器人堆栈交流平台上的讨论结果），或者您想申请一项新功能，请访问问题跟踪器。ROS Index 上的软件包元数据中提供了相关链接。在报告错误时，请务必提供问题的详细描述、发生问题的环境、任何有助于开发人员重现问题的细节，如有可能，请提供调试回溯

性能提升

这里是自己学习过程中的感想，是否会提升性能不知道

DDS默认使用分布式注册，这回导致网络负载较大。可以考虑设置中心节点

自己实现或某些Node单独创建executor。官方提供的executor默认使用轮询方式调度，对高优先级任务或实时性不发保证，可以考虑自己重写spin函数，按照业务需求实现自定义调度逻辑

1. 需要自定义调度策略
   场景：默认的 SingleThreadedExecutor 或 MultiThreadedExecutor 的调度方式可能无法满足特定需求。例如，您可能希望为某些高优先级的回调（如传感器数据处理）分配更高的优先级，或者需要控制回调的执行顺序。
   原因：ROS 2 的默认执行器以轮询（round-robin）方式处理回调，可能无法保证关键任务的实时性或优先级。
   解决方法：创建自定义的 Executor，重写其 spin 方法，基于特定逻辑（如优先级队列或时间敏感性）调度回调。例如，您可以继承 rclcpp::Executor 并实现自定义调度策略。
2. 多线程或复杂并发需求
   场景：在复杂系统中，您可能需要精细控制多线程行为，例如为不同的节点或回调组分配独立的线程池，或者避免某些回调之间的竞争条件。
   原因：默认的 MultiThreadedExecutor 使用固定数量的线程处理所有回调，可能导致资源竞争或性能瓶颈，尤其是在高负载或实时性要求高的场景中。
   解决方法：创建自定义 Executor，并结合线程池或特定的线程分配策略。例如，您可以为某些节点分配专用的 SingleThreadedExecutor，而其他节点使用共享的 MultiThreadedExecutor。
3. 实时系统或确定性要求
   场景：在实时系统中（例如自动驾驶或机器人控制），需要确保回调的执行具有确定性（deterministic）或低延迟。
   原因：默认执行器可能无法满足硬实时或软实时系统的严格时序要求，尤其是在高频率数据处理或低抖动场景中。
   解决方法：实现一个自定义 Executor，结合实时调度策略（如优先级调度或时间片分配），并可能与实时操作系统（如RT-Preempt Linux）结合使用。
4. 混合不同类型的节点或回调组
   场景：当系统中包含多种类型的节点（例如，周期性定时器回调和高频传感器订阅），需要为不同类型的回调分配不同的执行策略。
   原因：默认执行器对所有回调一视同仁，可能导致高频回调阻塞低频回调，或反之。
   解决方法：为不同类型的回调组创建多个 Executor 实例。例如，为传感器数据处理使用一个高优先级的 SingleThreadedExecutor，为日志记录使用另一个低优先级的 Executor。
5. 调试或性能优化
   场景：在调试或性能分析时，您可能需要监控回调的执行时间、调度延迟或资源使用情况。
   原因：默认执行器不提供内置的监控或分析功能，可能难以识别性能瓶颈。
   解决方法：创建自定义 Executor，添加日志记录或性能分析功能，例如记录每个回调的执行时间或检测回调的阻塞情况。
6. 特殊硬件或资源约束
   场景：在资源受限的嵌入式设备上运行 ROS 2 时，需要优化执行器的资源使用（如内存、CPU）。
   原因：默认执行器可能在内存分配或线程管理上不够高效，尤其是在低功耗设备上。
   解决方法：实现一个轻量级的自定义 Executor，减少线程数量或优化内存分配策略。

#include <rclcpp/rclcpp.hpp>

class PriorityExecutor : public rclcpp::Executor {
public:
  PriorityExecutor() : rclcpp::Executor() {}

  void spin() override {
    // 自定义调度逻辑，例如优先处理高优先级回调
    while (rclcpp::ok()) {
      rclcpp::Event::SharedPtr event = get_next_event();
      if (event) {
        // 假设某些回调有更高优先级，可以根据条件调整
        execute_any_executable(event);
      } else {
        // 等待新事件
        wait_for_work(std::chrono::milliseconds(100));
      }
    }
  }
};

int main(int argc, char **argv) {
  rclcpp::init(argc, argv);
  auto node = rclcpp::Node::make_shared("priority_node");

  // 创建自定义执行器
  auto executor = std::make_shared<PriorityExecutor>();
  executor->add_node(node);

  // 启动执行器
  executor->spin();

  rclcpp::shutdown();
  return 0;
}

注意事项

• 回调组（Callback Groups）：ROS 2 的回调组（MutuallyExclusive 或 Reentrant）可以与自定义 Executor 结合使用，以进一步控制回调的并发性。
• 线程安全：自定义 Executor 时，必须确保线程安全，避免数据竞争或死锁。
• 性能测试：在实现自定义 Executor 后，建议进行性能测试，确保满足系统需求。

环境准备

1. 参照官方文档安装ROS2
2. 安装自己开发packages所需依赖sudo apt install ros-dev-tools、sudo apt install python3-colcon-common-extensions
3. 安装colcon_cd

echo "source /usr/share/colcon_cd/function/colcon_cd.sh" >> ~/.bashrc
echo "export _colcon_cd_root=/opt/ros/humble/" >> ~/.bashrc

4. 自己开发package或使用他人源代码时，安装依赖rosdep install -i --from-path src --rosdistro humble -y

工作空间

ros2中工作空间（workspace）不能嵌套，但是可以通过overlay机制叠加多个工作空间（如：source aa/install/setup.bash && source bb/install/setup.bash）

• Underlay：通常是 ROS2 系统安装目录（如 /opt/ros/foxy/ ），提供核心功能包
• Overlay：用户自定义的工作空间，可以覆盖或扩展 Underlay 中的包。
• 执行顺序：ROS2会优先使用 Overlay 中的包，再查找 Underlay

构建

构建过程类似maven，包依赖类似shell/python

1. 安装依赖 rosdep install -i --from-path src --rosdistro <distro> -y
2. 进行编译 colcon build --symlink-install。使用``可以减少Python脚本的重复编译

构建时 colcon 会自动遍历 src 目录下所有子文件夹。遵循以下规则：

1. 目录必须包含符合 REP 149 规范的 package.xml 和 构建配置文件(CMakeLists.txt 或 setup.py)，二者缺一不可，否则会被编译系统忽略，且不报错
2. 符号链接：如果目录包含其他目录的符号链接，编译系统会进入对应目录查找，这可能会引起路径导致的编译错误
3. 重复包名：如果多个子目录定义了相同的包名，colcon 会报错

实用参数

1. --packages-select 仅编译指定的包，有多个包名时，使用空格隔开
2. --packages-ignore 排除指定的包
3. --base-paths 从指定的路径开始搜索。默认是从 src 开始

# demo
colcon build --packages-select package1 package2 --packages-ignore package_to_skip --base-paths src/subdir

调试

调试的目的是获取运行时数据、查找出错位置，判断出错原因。

常用的调试方案就是打印日志

1. ros2 bag 用于记录和回放 ROS 2 话题数据的工具
2. rqt_graph 可视化节点和话题的拓扑结构
3. rqt_console 查看和管理ROS 2日志消息
4. ros2doctor 检查ROS 2系统的健康状况
5. RViz（ROS Visualization Tool）强大的3D可视化工具，支持：机器人模型显示（URDF/SDF）；传感器数据（激光雷达、点云、图像等）；TF坐标系可视化4。适用场景：调试SLAM、导航、机械臂运动规划等

package 包

pakcage 不能嵌套 package，workspace 也不能嵌套 workspace。

使用命令 ros2 pkg create 可以创建 package。也可以手动创建一个package，但需要手动创建必要的文件/目录，并遵循REP 149指定必要信息，具体可参照 Creating-Your-First-ROS2-Package

package 中可以有 library 用于将公共代码/逻辑等封装到一起，并复用。package可以直接导入自己内部的library，也可以引用其他 package 中的 library。

# my_package/my_library.py

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """示例：库函数（加法）"""
    return a + b

class DataProcessor:
    """示例：库类（数据处理）"""
    def __init__(self):
        self._data = []

    def append_data(self, item):
        self._data.append(item)

    def get_stats(self):
        return {
            "count": len(self._data),
            "sum": sum(self._data)
        }

# my_package/my_node.py
from my_package.my_library import add_numbers, DataProcessor
import rclpy
from rclpy.node import Node

class MyNode(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__('my_node')
        # 调用库函数
        result = add_numbers(3, 5)
        self.get_logger().info(f"3 + 5 = {result}")

        # 调用库类
        processor = DataProcessor()
        processor.append_data(10)
        processor.append_data(20)
        stats = processor.get_stats()
        self.get_logger().info(f"Stats: {stats}")

def main():
    rclpy.init()
    node = MyNode()
    rclpy.spin(node)
    rclpy.shutdown()

if __name__ == '__main__':
    main()

如果要使用其他 package 中的 library，需要首先申明依赖，使用方法和前面 demo 一致。

<exec_depend>my_package</exec_depend>

依赖管理

这里以python开发为例。依赖分为几类：依赖其他package、依赖pypi包，依赖系统库。
每个package都有自己的依赖，使用 rosdep install -i --from-path src --rosdistro <distro> -y可以自动安装所有依赖

依赖其他package

<exec_depend>my_package</exec_depend>

依赖pypi包

这里需要修改两个地方，一个是 package.xml 另一个是 setup.py。

在 package.xml 需要声明依赖的 python 模块名称，以python3- 开头。在 setup.py 中生命依赖的三方 python 包名称。下面以 opencv 为例说明

<exec_depend>python3-opencv</exec_depend>

# setup.py
from setuptools import setup

setup(
    name='my_package',
    # ...其他配置...
    install_requires=[
        'opencv-python<=4.5.0', # 无需加python3-前缀
        'private_package @ git+https://github.com/user/repo.git@branch',
    ],
)

依赖系统库

# 系统会自动通过apt安装（如libopencv-dev）
<depend>opencv</depend>  # 通过apt安装的库名

依赖分类

依赖传递性规则
默认传递性：

1. build_depend 和 exec_depend 不会自动传递给依赖当前包的其他包。
2. 若需传递，必须显式声明build_export_depend或exec_depend。

例外：
3. depend 隐含传递性（等同于同时声明 build_export_depend 和 exec_depend）。

常用依赖

开发相关

常用工具列表

调试工具

rqt 插件

开发工具

开发小技巧

当需要使用死循环等待消息时，可以在子线程这样写

# 这样写的好处时，ROS 发生异常时，程序可以自己停止
while rclpy.ok()
  # do something or wait event
  

批量操作

1. 可以使用 ros2 launch 机制一次性启动多个节点，同时完成节点等配置
2. 当需要配置的参数很多时，可以使用 ros2 param dump <node|service> > <name_of_storage_file>.yaml 然后使用 ros2 run ... --params-files <name_of_storage_file>.yaml 导入参数