ROS中的消息到底长什么样子

ROS中的TF(TransForm) 文章目录前言什么是TF?发布的TF消息是什么样的?TF tree是什么类型呢?tf in c++ 前言 TF是一个ROS世界里的一个基本的也是很重要的概念,所谓TF(TransForm),就是坐标转换。坐标变换包括了位置和姿态两个方面的变换,ROS中的TF是一个可以让用户随时记录多个坐标系的软件包。TF保持缓存的树形结构中的坐标系之间的关系,并且允许用户在任何期望的时间点在任何两个坐标系之间转换点,矢量等。 什么是TF? TF的定义不是那么的死板,它可以被当做是一种标准规范,这套标准定义了坐标转换的数据格式 阅读详情

ROS/Connection Header

The ROS connection header contains important metadata about a connection being established, including typing information and routing information. How it is exchanged depends on the ROS transport being used.

See also:

 

Encoding Format

4-byte length + [4-byte field length + field=value ]*

All length fields are little-endian integers. Field names and values are strings.

Example encoding of a published message

Raw hex output from rostopic pub /chatter std_msgs/String "hello" (new lines and indenting added for readability):从发布者发布出去的一条消息就长下面这个样子,一般订阅者只关心里面的具体数据,我们称之为data部分(这里就是“hello”字符串了),但是在data部分之前,封装了大量信息,从这些封装的信息我们可以得到消息的类型std_msgs::String,还有这个类型里面的具体字段及其变量(这里是string data)。还可以拿到topic的名字,消息的目的地等。所以原理上讲,我们用shapeshifter接收任意类型的消息后,其实可以把它解析出来。

b0 00 00 00
   20 00 00 00
      6d 65 73 73 61 67 65 5f 64 65 66 69 6e 69 74 69 6f 6e 3d 73 74 72 69 6e 67
      20 64 61 74 61 0a 0a
   25 00 00 00
      63 61 6c 6c 65 72 69 64 3d 2f 72 6f 73 74 6f 70 69 63 5f 34 37 36 37 5f 31
      33 31 36 39 31 32 37 34 31 35 35 37
   0a 00 00 00
      6c 61 74 63 68 69 6e 67 3d 31
   27 00 00 00
      6d 64 35 73 75 6d 3d 39 39 32 63 65 38 61 31 36 38 37 63 65 63 38 63 38 62
      64 38 38 33 65 63 37 33 63 61 34 31 64 31
   0e 00 00 00
      74 6f 70 69 63 3d 2f 63 68 61 74 74 65 72
   14 00 00 00
      74 79 70 65 3d 73 74 64 5f 6d 73 67 73 2f 53 74 72 69 6e 67
09 00 00 00
   05 00 00 00
      68 65 6c 6c 6f

The output can be translated as:

  • The message header length is 176 bytes (b0 00 00 00, length field encoding is little-endian).
  • The message_definition field length is 32 bytes (20 00 00 00):

 

6d 65 73 73 61 67 65 5f 64 65 66 69 6e 69 74 69 6f 6e 3d 73 74 72 69 6e 67-
 m  e  s  s  a  g  e  _  d  e  f  i  n  i  t  i  o  n  =  s  t  r  i  n  g-
20 64 61 74 61 0a 0a
    d  a  t  a \n \n
  • The callerid field length is 37 bytes (25 00 00 00):

 

63 61 6c 6c 65 72 69 64 3d 2f 72 6f 73 74 6f 70 69 63 5f 34 37 36 37 5f 31 33-
 c  a  l  l  e  r  i  d  =  /  r  o  s  t  o  p  i  c  _  4  7  6  7  _  1  3-
31 36 39 31 32 37 34 31 35 35 37
 1  6  9  1  2  7  4  1  5  5  7
  • The latching field length is 10 bytes (0a 00 00 00):

 

6c 61 74 63 68 69 6e 67 3d 31
 l  a  t  c  h  i  n  g  =  1
  • The md5sum field length is 39 bytes (27 00 00 00):

 

6d 64 35 73 75 6d 3d 39 39 32 63 65 38 61 31 36 38 37 63 65 63 38 63 38 62 64-
 m  d  5  s  u  m  =  9  9  2  c  e  8  a  1  6  8  7  c  e  c  8  c  8  b  d- 
38 38 33 65 63 37 33 63 61 34 31 64 31
 8  8  3  e  c  7  3  c  a  4  1  d  1
  • The topic field length is 14 bytes (0e 00 00 00):

 

74 6f 70 69 63 3d 2f 63 68 61 74 74 65 72
 t  o  p  i  c  =  /  c  h  a  t  t  e  r
  • The message type length is 20 bytes (14 00 00 00):

 

74 79 70 65 3d 73 74 64 5f 6d 73 67 73 2f 53 74 72 69 6e 67
 t  y  p  e  =  s  t  d  _  m  s  g  s  /  S  t  r  i  n  g
  • The message body length is 9 bytes (09 00 00 00).
  • The first field of the std_msgs/String message (data) is 5 bytes (05 00 00 00):

 

68 65 6c 6c 6f
 h  e  l  l  o

 

Fields

See TCPROS information on the specific fields used when creating TCPROS connections.

  • callerid: name of node sending data
  • topic: name of the topic the subscriber is connecting to
  • service: name of service the client is calling
  • md5sum: md5sum of the message type
  • type: message type
  • message_definition: full text of message definition (output of gendeps --cat)
  • error: human-readable error message if the connection is not successful
  • persistent: sent from a service client to a service. If '1', keep connection open for multiple requests.
  • tcp_nodelay: sent from subscriber to publisher. If '1', publisher will set TCP_NODELAY on socket if possible
  • latching: publisher is in latching mode (i.e. sends the last value published to new subscribers)
ROS中的多线程使用方法 在ROS使用中,经常会需要订阅各种消息以及处理各种队列。而ROS本身默认的是单线程的。一般情况下每次数据处理时间不是很久的话能够满足程序的正常运行,但是在某些特殊情况下,例如程序中存在两个服务,其中一个服务开始后会循环执行,直到另一个服务信号对其进行中止时,这种单线程的模式就无法正常使用了。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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ROS学习(1)——ROS1和ROS2的区别

ROS1采用分布式框架,其架构可以分为三个层次:基于Linux系统的OS层,实现ROS核心通信机制以及众多机器人开发库的中间层;在ROS Master的管理下保证功能节点的正常运行的应用层。ROS1的通信机制是每个节点通过ROS Master发送和接收话题消息。无实时性(real-time)嵌入式设备不友好对于网络通信的重依赖(需要高带宽且稳定的网络连接)多用于学术应用原生的 ROS 仅支持单机器人超高的灵活性带来的不规范的编程模式。

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