ros action例程

ros action例程
ROS（机器人操作系统）是一个开源的、灵活的、可扩展的软件框架，用于构建机器人应用程序。

它提供了一系列工具、库和通信机制，使开发人员能够轻松地创建、部署和管理机器人系统。

ROS使用C++和Python 等流行的编程语言，并且支持跨平台运行，可以在Linux、Mac OS和Windows等操作系统上运行。

在ROS中，一个重要的概念是Action，它允许机器人执行长时间运行的任务，并提供反馈和取消功能。

Action由三个主要组件组成：行动目标（Goal），行动反馈（Feedback）和行动结果（Result）。

行动目标定义了行动的期望结果，行动反馈用于实时提供行动的状态信息，而行动结果表示最终完成行动的状态。

为了实现一个ROS action，我们需要进行以下几个步骤：
第一步：定义Action消息
在ROS中，我们使用消息类型来定义数据的结构和格式。

为了定义一个新的Action，我们需要创建一个.action文件，并在其中定义目标、反馈和结果三个部分。

例如，我们可以创建一个MoveRobot.action文件，定义一个将机器人移动到特定位置的Action：
# 定义目标
float32 x
float32 y
float32 theta
# 定义反馈
float32 feedback
# 定义结果
bool success
在这个例子中，我们定义了一个目标部分，包含机器人在x、y和theta 坐标上的位置。

我们还定义了一个反馈部分，用于实时提供机器人移动的进度。

最后，我们定义了一个结果部分，表示机器人的移动是否成功。

第二步：生成Action代码
一旦我们定义了Action消息，我们需要使用ROS的消息生成工具来生成相应的代码。

我们可以使用`catkin_make`命令来生成代码。

在我们的工作空间中运行此命令后，它将在`devel`目录下生成一个名为
`<package_name>_actionlib`的新包。

第三步：编写Server节点
Action中的Server节点负责实际执行请求的任务。

我们需要编写一个ROS节点来处理Action请求，并根据请求的目标，提供反馈和结果。

在这个节点中，我们可以使用ROS的C++或Python库来处理Action。

下面是一个使用Python编写的简单Server 节点示例：
python
import rospy
import actionlib
from pkg_name.msg import MoveRobotAction, MoveRobotFeedback, MoveRobotResult
def move_robot_server():
rospy.init_node('move_robot_server')
server = actionlib.SimpleActionServer('move_robot', MoveRobotAction, execute_cb=execute_callback, auto_start=False) server.start()
rospy.spin()
def execute_callback(goal):
feedback = MoveRobotFeedback()
result = MoveRobotResult()
# 执行移动逻辑
# ...
server.publish_feedback(feedback)
if success:
result.success = True
server.set_succeeded(result)
else:
result.success = False
server.set_aborted(result)
if __name__ == '__main__':
move_robot_server()
在这个例子中，我们首先导入了必要的库，并创建了一个名为
`move_robot_server`的ROS节点。

然后，我们创建了一个Action服务器，并指定了执行回调函数`execute_cb`。

回调函数将接收Action目标，执行移动逻辑，并根据完成状态设置反馈和结果。

第四步：编写Client节点
Action中的Client节点负责向Server节点发送请求，并处理反馈和结果。

下面是一个使用Python编写的简单Client 节点示例：
python
import rospy
import actionlib
from pkg_name.msg import MoveRobotAction, MoveRobotGoal, MoveRobotFeedback, MoveRobotResult
def move_robot_client(x, y, theta):
rospy.init_node('move_robot_client')
client = actionlib.SimpleActionClient('move_robot', MoveRobotAction)
client.wait_for_server()
goal = MoveRobotGoal()
goal.x = x
goal.y = y
goal.theta = theta
client.send_goal(goal, feedback_cb=feedback_callback)
client.wait_for_result()
result = client.get_result()
if result.success:
rospy.loginfo('Robot moved successfully!')
else:
rospy.loginfo('Failed to move robot...')
def feedback_callback(feedback):
rospy.loginfo('Moving robot...')
if __name__ == '__main__':
move_robot_client(1.0, 2.0, 0.0)
在这个例子中，我们首先导入了必要的库，并创建了一个名为
`move_robot_client`的ROS节点。

然后，我们创建了一个Action客户端，并指定了服务器的名称。

我们还创建了一个目标，将机器人的目标位置设置为参数，并发送目标到服务器。

在发送目标后，我们等待服务器的结果，并根据结果输出相应的日志信息。

第五步：运行节点
在我们编写完Server和Client节点之后，我们可以在ROS环境下进行测试。

首先，我们需要编译并运行Server节点：
rosrun package_name move_robot_server.py
然后，我们可以运行Client节点，向Server节点发送一个移动机器人的目标位置：
rosrun package_name move_robot_client.py 1.0 2.0 0.0
在运行后，我们可以从终端输出中获取关于机器人移动进度和结果的信息。

通过这些步骤，我们可以很容易地创建和使用ROS Action。

这使得我们能够方便地实现机器人系统中的长时间运行任务，并提供实时反馈和结果。

ROS Action的灵活性和易用性为机器人开发人员提供了强大的工具，帮助他们构建更复杂、更智能的机器人应用程序。