ROS:计算图

ROS计算图由节点、节点管理器、消息和服务等构成,节点通过话题异步通信,服务则采用同步通信。消息记录包用于数据回放,参数服务器存储全局参数,功能包组织源代码和资源。元功能包整合相似功能的包。

一、ROS计算图简介

计算图(Computation Graph)是一个由ROS进程组成的点对点网络,它们能够共同处理数据。ROS的基本计算图概念有节点(Nodes)、主节点(Master)、参数服务器(Parameter Server)、消息(Messages)、服务(Services)、话题(Topics)和袋(Bags),它们都以不同的方式向图(Graph)提供数据。
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二、节点(Node)

节点就是执行具体任务的进程或独立运行的可执行文件,通常一个系统由多个节点组成,节点之间可以通过ROS客户端库(如roscpp 、rospy)相互通信。不同节点可使用不同编程语言,可分布式运行在不同的主机。节点在系统中的名称必须是唯一的。

三、节点管理器(Master)

节点管理器在系统中主要起到了一个中介的作用,能够帮助节点相互找到彼此。节点管理器能够为节点提供命名和注册服务,以及跟踪和记录话题/服务通信。同时节点管理器还提供了一个参数服务器(Parameter Server),节点使用此服务器存储和检索运行时的参数。

四、消息(Message)

消息本身是基于发布/订阅模型的话题通信机制而来的,具有一定的类型和数据结构,既包含ROS提供的标准数据类型,也可由用户自定义数据类型。

五、话题(Topic)

话题通信采用的是一种异步通信机制。话题通信基于发布/订阅模型,数据由发布者传输给订阅者。其中节点既可以作为发布者发布消息,也可以作为订阅者订阅消息。同一个话题的发布者和订阅者可以不唯一,另外一个节点也可以发布或订阅多个消息。一般来说,发布者和订阅者并不知道对方的存在。发布者将信息发布在一个全局的工作区内,当订阅者发现该信息是它所订阅的,就可以接收到这个信息。通常用于数据传输。

六、服务(Service)

服务通信采用的是一种同步通信机制。服务通信基于客户端/服务器模型,客户端(Client)发送请求数据(Request),服务器(Server)完成处理后返回应答数据(Response)。与话题不同的是,ROS中只允许有一个节点提供指定命名的服务。通常用于逻辑处理。

七、动作(Action)

动作是基于ROS消息机制实现的一种问答通信机制,基于客户端/服务器模型,服务器可以连续反馈数据给客户端,客户端可以在任务运行过程中中止运行。动作Action的接口主要由goal、cancel、status、feedback和result组成,客户端可以在任务启动前向服务器发布任务目标goal,也可以在任务过程中向服务器发送cancel请求取消任务。服务器向客户端反馈服务器当前的状态,或周期性反馈任务运行的监控数据,而result在任务运行过程中只发布一次,仅在服务器完成动作后反馈一个最终结果。

八、消息记录包(Bag)

消息记录包是一种用于保存和回放ROS消息数据的文件格式。它使用.bag格式保存消息、主题、服务和其他ROS数据信息,可以在事件发生后,通过使用可视化工具调用和回放数据,检查在系统中到底发生了什么。记录包文件可以像实时会话一样在ROS中再现情景,在相同时间向主题发送相同的数据。通常用于调试算法。

九、参数(Parameter)

参数服务器能够保存一部分参数作为全局共享字典,系统中的所有节点都可以通过网络访问这些共享字典,存储和检索参数的参数名或参数值,而字典中的数据类型包含了int整型、float浮点型、string字符串等。参数的存储和检索采用的通信机制是更为底层的RPC,而不再是话题或服务。它更适合存储静态、非二进制的配置参数,不适合存储动态配置的数据。

十、功能包(Package)

功能包是ROS软件中的基本单元,包含节点源码、配置文件、数据定义等。

十一、功能包清单(Package manifest)

功能包清单记录了功能包的基本信息,包含作者信息、许可信息、依赖选项、编译标志等。

十二、元功能包(Meta Package)

元功能包是一种特殊的功能包,它只包含元功能包清单文件。它的作用是将多个具有相同功能的功能包整合成一个逻辑上独立的功能包,类似于功能包集合。
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<think> 我们正在讨论ROS中的ros::AsyncSpinner。根据用户的问题,我们需要介绍其使用方法和功能特性。 根据引用内容,我们可以总结如下: 1. 功能特性: - AsyncSpinner 是一个多线程的spinner,可以在单独的线程中异步处理ROS的回调函数。 - 它允许节点同时处理多个传入消息,提高节点的响应性能,尤其当有回调函数需要长时间运行时,可以避免阻塞其他回调的执行。 - 与ros::spin()(单线程阻塞)不同,AsyncSpinner是非阻塞的,它启动后会在后台运行,允许主程序继续执行其他任务。 - 它比MultiThreadedSpinner更优,因为它有start()和stop()函数,并且在销毁时会自动停止。 2. 使用方法: - 创建AsyncSpinner对象时,需要指定线程数(线程池大小)。参数0表示使用尽可能多的线程(根据硬件并发能力),也可以指定具体的线程数(如4)。 - 调用start()方法启动异步spinner。 - 通常随后调用ros::waitForShutdown(),使主线程等待节点关闭(因为AsyncSpinner不会阻塞主线程,所以需要防止主线程提前退出)。 - 在节点关闭时,AsyncSpinner会自动停止,也可以显式调用stop()(但通常不需要,因为waitForShutdown会一直阻塞直到节点结束)。 示例代码(根据引用[5]): ```cpp int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "node_name"); ros::NodeHandle nh; // 创建AsyncSpinner,使用4个线程(或者0表示使用尽可能多的线程) ros::AsyncSpinner spinner(4); spinner.start(); // 启动异步spinner,开始处理回调 // 创建订阅者、服务等 ros::Subscriber sub1 = nh.subscribe("topic1", 10, callback1); ros::ServiceServer server = nh.advertiseService("service", serviceCallback); // 等待节点关闭(阻塞主线程) ros::waitForShutdown(); return 0; } ``` 3. 适用场景: - 当节点需要同时处理多个回调,且回调函数可能执行时间较长,使用AsyncSpinner可以避免回调阻塞。 - 需要并行处理多个传入消息,特别是当消息处理可以跨多个CPU核心时。 4. 注意事项: - 使用多线程处理回调时,需要确保回调函数是线程安全的(例如,避免多个线程同时修改同一共享数据,需要加锁)。 - 线程数设置:一般设置为CPU核心数或根据实际需求调整。设置过多可能导致上下文切换开销。 根据引用[2]的比喻,AsyncSpinner就像是一个能同时处理多个顾客需求的服务员,而ros::spin()则是一个只能处理完一个顾客需求才能处理下一个的服务员。 因此,我们可以这样组织回答: </think>### `ros::AsyncSpinner` 的使用方法与功能特性 #### 1. **核心功能** `ros::AsyncSpinner` 是 ROS 中用于**多线程异步处理回调**的机制,解决单线程阻塞问题: - **非阻塞主线程**:启动后在后台运行,允许主线程继续执行其他任务[^2][^5]。 - **并行处理回调**:通过线程池处理订阅、服务等回调函数,避免长时间回调阻塞其他消息[^1][^4]。 - **自动管理生命周期**:销毁时自动停止线程(优于 `ros::MultiThreadedSpinner`)[^4]。 #### 2. **使用场景** 适用以下需求: - 节点需同时处理**多个高延迟回调**(如耗时服务请求)[^1][^5]。 - 需**跨 CPU 核心分配任务**以提高实时性[^1]。 - 主线程需执行**非 ROS 逻辑**(如 GUI 更新、计算任务)[^2]。 #### 3. **使用方法** ##### 基础示例 ```cpp #include <ros/ros.h> void callback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg) { // 耗时操作(如数据处理、网络请求) } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "async_node"); ros::NodeHandle nh; // 创建 AsyncSpinner(使用 4 个线程) ros::AsyncSpinner spinner(4); // 注册回调函数 ros::Subscriber sub = nh.subscribe("topic", 10, callback); ros::ServiceServer srv = nh.advertiseService("service", serviceCallback); spinner.start(); // 启动异步线程池 ros::waitForShutdown(); // 阻塞主线程直到节点关闭 return 0; } ``` ##### 关键参数与接口 - **线程数配置**: - `spinner(0)`:使用系统最大可用线程数[^5]。 - `spinner(N)`:指定 `N` 个线程(通常为 CPU 核心数)[^4]。 - **控制接口**: - `start()`:启动线程池。 - `stop()`:手动停止(通常无需调用,销毁时自动停止)[^4]。 #### 4. **与 `ros::spin()` 的对比** | **特性** | `ros::spin()` | `ros::AsyncSpinner` | |------------------------|--------------------------------|----------------------------------| | **线程模型** | 单线程阻塞 | 多线程非阻塞 | | **主线程状态** | 完全阻塞 | 可继续执行任务 | | **回调阻塞影响** | 一个回调延迟会阻塞所有其他回调 | 回调并行执行,互不影响 | | **适用场景** | 简单回调、低延迟任务 | 高延迟回调、多任务并行 | #### 5. **注意事项** 1. **线程安全问题**: - 多个回调同时修改共享数据时,需用互斥锁(如 `std::mutex`)保护[^5]。 2. **资源分配**: - 避免过度创建线程(建议 ≤ CPU 核心数)[^4]。 3. **生命周期管理**: - 确保 `ros::waitForShutdown()` 在 `spinner.start()` 后调用,防止主线程提前退出[^5]。 #### 6. **完整用例:服务与订阅并行处理** ```cpp std::mutex data_mutex; std::vector<int> shared_data; void sensorCallback(const sensor_msgs::Image::ConstPtr& img) { // 快速图像预处理 } bool longTaskService(std_srvs::Trigger::Request& req, std_srvs::Trigger::Response& res) { // 耗时操作(如模型推理) res.success = true; return true; } int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "multi_task_node"); ros::NodeHandle nh; // 启动 4 线程 AsyncSpinner ros::AsyncSpinner spinner(4); spinner.start(); // 注册高频率订阅(低延迟回调) ros::Subscriber sub = nh.subscribe("camera", 10, sensorCallback); // 注册耗时服务 ros::ServiceServer srv = nh.advertiseService("process_data", longTaskService); // 主线程执行独立任务(如状态监控) while (ros::ok()) { ROS_INFO("Main thread running..."); sleep(1); } ros::waitForShutdown(); return 0; } ```
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