ros topic 中queue_size和buff_size的理解

本文探讨如何在ROS中优化Subscriber回调,避免处理旧数据,关键在于设置publisher和subscriber的queue_size为1,同时保证Subscriber的buff_size足够大。理解消息队列的作用、为何Publisher和Subscriber都需要队列,以及调整缓冲区大小的策略,以实现实时处理最新消息。

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机器人应用中难免会遇到运算起来很费时间的操作,比如图像的特征提取、点云的匹配等等。有时候,不可避免地,我们需要在ROS的Subscriber的Callback回调函数中进行这些费时的操作。Subscriber所订阅的消息的发布频率可能是很高的,而这些操作的运算速度肯定达不到消息发布的速度。所以,如果我们要是没有取舍的对于每个消息都调用一次回调函数,那么势必会导致计算越来越不实时,很有可能当下在处理的还是几十秒以前的数据。所以,我们希望每次回调函数都处理当前时刻最新的一个消息,这就是我们的目标。
要达到这个目标有三点,第一点是要设置Publisher的queue_size等于1;第二点是要设置Subscriber的queue_size(消息队列大小)等于1;第三点非常重要,要设置Subscriber的buff_size(缓冲区大小)足够大,大于一个消息的大小。像这样:

pcdpub = rospy.Publisher("lidardata", PointCloud, queue_size=1)
rospy.Subscriber("lidardata", PointCloud, self.pcd_resolve_callback,queue_size=1,buff_size=52428800)

1、Subscriber和Publisher的消息队列起什么作用,队列的大小有什么影响?

简单描述一下,Publisher的消息队列是为了缓存发布节点发布的消息,一旦队列中消息的数量超过了queue_size,那么最先进入队列的(最老的)消息被舍弃。Subscriber的消息队列是为了缓存节点接收到的信息,一旦自己处理的速度过慢,接收到的消息数量超过了queue_size,那么最先进入队列的(最老的)消息会被舍弃。所以,我们想只处理最新的消息,实际上只需要把两个queue_size都设置成1,那么系统不会缓存数据,自然处理的就是最新的消息。

2、Subscriber有消息队列缓存消息了,为什么Publisher还要有消息队列?

Publisher的消息队列是一定要有的,因为ROS中发布节点往外发送消息是基于Topic发送,而不是直接向Subscriber订阅者发送,所以必须要有一个消息队列来存放发布的消息,以供订阅者来获取。而且这个消息队列的好处是在网络差、带宽小、延时高的时候,保证数据不容易丢失。

3、Publisher有消息队列了,为什么Subscriber还要有消息队列?

由于ROS毕竟是分布式系统,Publisher和Subscriber不一定在同一台主机上,因此消息需要通过网络来交换。但是网络的性能时好时坏,如果Subscriber没有消息队列,那么每次运行Callback函数前都要先通过网络取回消息,然后才能处理。当网络很差时,就会让系统堵塞。而有消息队列的话,Subscriber就可以一边处理队列中的消息,一边通过网络缓存新的消息,而不用每次处理消息前都要临时去读一个回来。这样就增加了系统的可靠性。

4、为什么要设置缓冲区的大小?

这个缓冲区的大小是指消息队列使用的缓冲区物理内存空间大小。如果这个空间小于一个消息所需要的空间,比如消息是一副图片或者一帧点云,数据量超过了缓冲区的大小。这个时候为了保证通信不发生错误,就会触发网络通信的保护机制,TCP的Buffer会为你缓存消息。这种机制就会导致每一帧消息都被完整的缓存下来,没有消息被丢弃,感觉上就像queue_size被设置成了无穷大。

参考:
https://blog.youkuaiyun.com/qq_37082966/article/details/97172729

<think>嗯,用户的问题是关于ROS中话题频率低但帧率高导致订阅数据消失的原因及解决方案。首先,我需要理解这两个术语之间的关系。话题频率低可能指的是消息发布的频率较低,比如每秒发布一次,而帧率高可能是指数据生成的速度快,比如摄像头每秒生成30帧图像。这时候订阅者可能无法及时接收到所有数据,导致数据丢失。 接下来,我需要考虑ROS的消息处理机制。ROS使用回调函数来处理接收到的消息。如果发布频率低但数据生成快,可能导致数据在发布前被覆盖,或者订阅者的回调队列处理不过来。比如,如果发布者以10Hz发布,但摄像头是30Hz,那么每个消息可能包含多个帧,或者中间的帧被丢弃,导致订阅者看不到所有数据。 然后,用户提到的数据消失可能涉及到缓冲区的问题。ROS的订阅者默认有一个缓冲区,如果消息产生太快而处理太慢,旧的未被处理的消息可能会被新的覆盖,尤其是在缓冲区大小不足的情况下。这时候需要调整缓冲区大小,或者提高处理速度。 另外,多线程处理也是一个可能的解决方案。如果订阅者的回调函数是单线程的,处理时间较长可能导致消息堆积。使用多线程或异步处理可以避免阻塞,确保及时处理每个消息。 用户提供的引用中,引用[1]提到发布者按10Hz发布,引用[2]关于录制bag文件,引用[3][4]涉及消息生成的问题。这些可能帮助解释问题,比如发布频率设置不正确,或者消息类型不匹配导致处理错误,但用户的问题更偏向于数据处理速度不匹配。 可能的解决方案包括调整发布频率、增加缓冲区、优化处理逻辑、使用多线程、检查时间戳同步以及使用合适的消息类型。需要确保每个步骤都符合ROS的机制,比如使用`rospy.init_node`时设置`queue_size`参数,或者使用`rospy.Subscriber`的`queue_size``buff_size`参数。 还需要考虑是否存在消息队列溢出,或者处理时间超过消息间隔,导致回调函数被阻塞。例如,如果处理一个消息需要0.5秒,而消息间隔0.1秒,就会导致消息堆积,最终被丢弃。 总结起来,用户的问题可能由于发布与处理速度不匹配、缓冲区不足、单线程阻塞等原因,解决方案需要针对这些方面进行调整优化。</think>### ROS话题频率低但帧率高导致数据消失的原因及解决方案 #### 1. 现象分析 当话题**发布频率低**(如10Hz)但**数据帧率生成高**(如30Hz)时,订阅者可能会丢失数据。例如,摄像头以30Hz生成图像,但ROS话题仅以10Hz发布,导致部分帧未被处理[^1]。核心矛盾在于: - 数据生产速度(高帧率)与传输速度(低频率)不匹配 - 发布者与订阅者的缓冲区设计未适配高吞吐场景 #### 2. 根本原因 $$ \text{数据丢失概率} \propto \frac{\text{生成速率}}{\text{处理速率}} $$ 具体机制: 1. **缓冲区溢出**:ROS默认队列大小有限(通常100-1000条),当新数据到达时旧数据被覆盖[^2] 2. **时间不同步**:高频数据的时间戳未与ROS系统时间对齐 3. **回调阻塞**:订阅者的消息处理函数耗时过长,导致队列堆积 #### 3. 解决方案 ##### 3.1 调整发布策略 ```python # 示例:设置发布队列大小 pub = rospy.Publisher('topic_name', Image, queue_size=30) # 匹配30Hz帧率 ``` ##### 3.2 优化订阅处理 ```python # 使用多线程处理 rospy.init_node('sub_node', anonymous=True, disable_signals=True) rospy.Subscriber("topic_name", Image, callback, queue_size=30, buff_size=2**24) ``` ##### 3.3 关键参数配置 | 参数 | 推荐值 | 作用 | |------|--------|------| | queue_size | ≥帧率/发布频率 | 缓冲高频数据 | | buff_size | 2^24 (16MB) | 存储大尺寸消息 | | max_rate | 帧率+20% | 冗余处理能力 | #### 4. 进阶调试方法 1. 使用`rostopic hz /topic_name`验证实际频率[^1] 2. 通过`rosbag record -a`录制数据包分析时序[^2] 3. 检查消息类型定义一致性,避免解析错误[^3][^4] #### 5. 设计模式推荐 - **双缓冲机制**:独立读写缓冲区交替使用 - **零拷贝传输**:使用`nodelet`减少数据复制 $$ \text{传输效率} = 1 - \frac{\text{拷贝时间}}{\text{处理周期}} $$
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