两个ROS-master间的通信

本文详细介绍了如何在不同ROS Master间实现控制信息的实时传输,通过UDP通信与双线程技术解决指令延迟问题,适用于主机与小车间的精准定位与控制。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

事情是这样的,

有一套定位系统,运行在主机A上,启动了第一个ros-master。

又有一辆小车,上面载着树莓派(称为主机B),运行着第二个ros-master,它有着自己的SLAM。

但是现在要用精准的定位系统来给小车定位并做控制,用主机A上的matlab给小车做控制程序设计。通过matlab的ros模块可以很容易获取小车的位置姿态信息,但如何把matlab的控制指令发给小车是一个问题。

因为不在同一ros系统管理下。

so , 怎么把masterA下的控制信息发给masterB下的cmd_vel接收节点呢?

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

首先,将两者连在同一局域网下,然后通过udp端口通信来发送控制信息包。

server :  订阅matlab的控制指令发布节点信息,把信息打包udp发送。

client :  接收udp端口通信消息,转换信息城Twist消息格式,发布在cmd_vel节点上。

++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

思路就是这么个思路,但是你以为就这样完了吗,并没有!

控制指令要求是实时的,但udp通信接受消息的client会有缓冲区,会造成指令延迟严重,没法使用!

百度不得其解,大多是c++的函数解决方案,没找到python的,但思路还是可以借鉴的。

起两个线程,一个线程不停的调用recvfrom()函数,榨干缓冲区,

另一个线程则按照上文思路正常解包发布ros节点信息。

As is known to all ,'Talk is cheap , show me the code ',

so ,

代码如下:

'''------client-------'''
'''接受udp端口消息并发布在ros节点上'''

from socket import *
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
import threading

# HOST = '192.168.207.80'
HOST = '127.0.0.1'

PORT = 21567

BUFSIZ = 64

ADDR = (HOST, PORT)
udpserverSocket = socket(AF_INET, SOCK_DGRAM)
udpserverSocket.bind(ADDR)
rospy.init_node('B1', anonymous=True)
pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist, queue_size=1)
rate = rospy.Rate(10)  # 10hz

data = '....'
def get_last_data():
    global data
    while True:
        a = udpserverSocket.recvfrom(BUFSIZ)
        if a:
            data = a


def work():
    global data
    while not rospy.is_shutdown():

        mydata = data
        rec = mydata[0]
        list = rec.split(',')
        if len(list) == 6:

            msg = Twist()
            msg.linear.x = float(list[0])
            msg.linear.y = float(list[1])
            msg.linear.z = float(list[2])
            msg.angular.x = float(list[3])
            msg.angular.y = float(list[4])
            msg.angular.z = float(list[5])

            print(rec)
            pub.publish(msg)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    th1=threading.Thread(target=get_last_data)
    th2 = threading.Thread(target=work)
    th1.start()
    th2.start()
'''接受matlab发布的节点信息并通过udp转发'''

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
from socket import *
import time

HOST = '192.168.207.80'
PORT = 21567
BUSIZ = 0
ADDR = (HOST,PORT)

udpclientSock = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)


def callback(msg):
    lx=msg.linear.x
    ly = msg.linear.y
    lz = msg.linear.z
    ax = msg.angular.x
    ay = msg.angular.y
    az = msg.angular.z
    data = str(lx) +','+str(ly)+','+str(lz)+','+str(ax)+','+str(ay)+','+str(az)
    udpclientSock.sendto(data,ADDR)
    print(data)

rospy.init_node('A2', anonymous=True)
rospy.Subscriber("chatter1", Twist, callback)
rospy.spin()


代码就是这样的代码了,希望能帮到你吧!

### ROS Master之间通信机制 在ROS(Robot Operating System)架构中,Master扮演着核心角色,负责协调各个节点之间的交互。然而,标准的ROS设计并支持多个独立的Master直接相互通信。通常情况下,一个ROS系统只有一个Master运行,其他所有的节点都通过这个单一的Master注册并发现彼此的服务和话题。 尽管如此,在某些分布式或多机器人系统的场景下,可能需要实现多Master环境下的通信。以下是几种常见的方法来处理这种情况: #### 方法一:使用 `multimaster_fkie` 插件 为了简化跨网络中的同计算机上启动的多个ROS Masters之间的协作,可以利用第三方包如 `multimaster_fkie`[^5]。该插件提供了图形化界面以及命令行工具用于配置哪些主题和服务应该被共享给其他的Masters,并自动同步这些数据流。 ```bash sudo apt-get install ros-<distro>-multimaster-fkie rosrun master_discovery_fkie master_discovery ``` 此方案允许定义特定的主题或者服务桥接规则以便于两个或更多个远程站点交换选定的信息而无需复制整个状态空。 #### 方法二:手动设置代理节点 (Proxy Nodes) 另一种方式是在每一个子网内部署单独的Master实例,然后创建专门的“桥梁”程序作为中介者连接同的域。这种做法涉及编写自定义逻辑以转发必要的消息类型到目标位置的同时保持本地计算资源隔离受外界干扰的影响[^6]。 例如可以通过如下Python脚本简单演示如何构建这样一个轻量级的消息传递器: ```python import rospy from std_msgs.msg import String def callback(data): pub.publish(data) if __name__ == '__main__': rospy.init_node('bridge_node') sub = rospy.Subscriber('/source_topic', String, callback) pub = rospy.Publisher('/destination_topic', String, queue_size=10) rospy.spin() ``` 上述代码片段展示了如何订阅来自某个源Topic的数据并将它们重新发布至另一个目的地Topic之上从而跨越两套相互独立却又互联的工作站集合体之间形成接联系路径。 #### 方法三:基于DDS的标准中层解决方案 最后一种推荐的技术路线采用Data Distribution Service(DDS),它是一种高性能实时传输协议能够很好地满足工业自动化领域对于可靠性和延迟敏感性的严格需求。借助像Fast RTPS这样的开源项目可以直接替代传统TCP/IP栈成为底层通讯基础框架进而打破原有单点控制局限性达到真正意义上的去中心化操作模式[^7]。 值得注意的是无论采取哪一类策略都需要仔细权衡利弊得失考虑到实际应用场景特点做出最优化决策过程之中。
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