ROS2核心概念之通信接口

驶桐柢 · 3 小时前

在ROS系统中，无论话题还是服务，或者我们后续将要学习的动作，都会用到一个重要的概念——通信接口。
一、通信接口

通信并不是一个人自言自语，而是两个甚至更多个人，你来我往的交流，交流的内容是什么呢？为了让大家都好理解，我们可以给传递的数据定义一个标准的结构，这就是通信接口。
1.1 概述

接口的概念在各个领域随处可见，无论是硬件结构还是软件开发，都有广泛的应用。
1.1.1 硬件接口

比如生活中最为常见的插头和插座，两者必须匹配才能使用，电脑和手机上的USB接口也是，什么Micro-USB、TypeC等等，都是关于接口的具体定义。
1.1.2 软件接口

软件开发中，接口的使用就更多了，比如我们在编写程序时，使用的函数和函数的输入输出也称之为接口，每一次调用函数的时候，就像是把主程序和调用函数通过这个接口连接到一起，系统才能正常工作。
更为形象的是图形化编程中使用的程序模块，每一个模块都有固定的结构和形状，只有两个模块相互匹配，才能在一起工作，这就很好的讲代码形象化了。
1.1.3 定义

所以什么是接口，它是一种相互关系，只有彼此匹配，才能建立连接。

回到ROS的通信系统，它的主要目的就是传输数据，那就得让大家高效的建立连接，并且准确包装和解析传输的数据内容，话题、服务等机制也就诞生了，他们传输的数据，都要符合通信接口的标准定义；

比如摄像头驱动发布的图像话题，由每个像素点的R、G、B三原色值组成；
控制机器人运动的速度指令，由线速度和角速度组成；
进行机器人配置的服务，有配置的参数和反馈的结果组成等等；

类似这些常用的定义，在ROS系统中都有提供，我们也可以自己开发。
这些接口看上去像是给我们加了一些约束，但却是ROS系统的精髓所在；

举个例子，我们使用相机驱动节点的时候，完全不用关注它是如何驱动相机的，只要一句话运行，我们就可以知道发布出来的图像数据是什么样的了，直接开始我们的应用开发；
类似的，键盘控制我们也可以安装一个ROS包，如何实现的呢？不用关心，反正它发布出来的肯定是线速度和角速度。

1.2 ROS通信接口

接口可以让程序之间的依赖降低，便于我们使用别人的代码，也方便别人使用我们的代码，这就是ROS的核心目标，减少重复造轮子。

ROS有三种常用的通信机制，分别是话题、服务、动作，通过每一种通信种定义的接口，各种节点才能有机的联系到一起。
1.2.1 语言无关

为了保证每一个节点可以使用不同语言编程，ROS将这些接口的设计做成了和语言无关的，比如这里看到的：

int32表示32位的整型数；
int64表示64位的整型数；
bool表示布尔值；

还可以定义数组、结构体，这些定义在编译过程中，会自动生成对应到C++、Python等语言里的数据结构。

其中：

话题通信接口的定义使用的是.msg文件，由于是单向传输，只需要描述传输的每一帧数据是什么就行，比如在这个定义里，会传输两个32位的整型数，x、y，我们可以用来传输二维坐标的数值；
服务通信接口的定义使用的是.srv文件，包含请求和应答两部分定义，通过中间的---区分，比如之前我们学习的加法求和功能，请求数据是两个64位整型数a和b，应答是求和的结果sum；
动作是另外一种通信机制，用来描述机器人的一个运动过程，使用.action文件定义，比如我们让小海龟转90度，一边转一边周期反馈当前的状态，此时接口的定义分成了三个部分，分别是：
- 动作的目标，比如是开始运动；
- 运动的结果，最终旋转的90度是否完成；
- 还有一个周期反馈，比如每隔1s反馈一下当前转到第10度、20度还是30度了，让我们知道运动的进度。

1.2.2 标准接口

那么ROS系统到底给我们定义了哪些接口呢？我们可以在ROS安装路径中的share文件夹中找到，涵盖众多标准定义，我们可以打开几个看看；

二、接口案例

接下来，我们就来看看，接口到底该如何实现。我们创建<depend>my_learning_interface</depend>的C++版本的功能包；

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ cd src
pi@NanoPC-T6:~/dev_ws/src$ ros2 pkg create --build-type ament_cmake <depend>my_learning_interface</depend>

复制代码

修改package.xml，添加接口依赖：

<buildtool_depend>ament_cmake</buildtool_depend>
<build_depend>rosidl_default_generators</build_depend>
<exec_depend>rosidl_default_runtime</exec_depend>
<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>

复制代码

2.1 服务接口

了解了通信接口的概念，接下来我们再从代码实现的角度，研究下如何定义以及使用一个接口。
在前面介绍服务的文章中，我们编写了这样一个例程，我们再来回顾下。

有三个节点：

第一个驱动相机发布图像话题；
第二个是机器视觉识别节点，封装了一个服务的服务端对象，提供目标识别位置的查询服务；
第三个节点在需要目标位置的时候，就可以发送请求，收到位置进行使用了。

2.1.1 接口定义

在这个例程中，我们使用GetObjectPosition.srv定义了服务通信的接口。那这个接口是怎么定义的呢？
我们使用VS Code加载功能包<depend>my_learning_interface</depend>，在<depend>my_learning_interface</depend>文件夹下创建子文件夹srv，接着新建文件GetObjectPosition.srv；

# 请求部分
bool get # 获取目标位置的指令
---
# 响应部分
int32 x # 目标的X坐标
int32 y # 目标的Y坐标

复制代码

定义中有两个部分，上边是获取目标位置的指令，get为true的话，就表示我们需要一次位置，服务端就会反馈这个x、y坐标了。
完成定义后，还需要在功能包的CMakeLists.txt中配置编译选项，让编译器在编译过程中，根据接口定义，自动生成不同语言的代码：

...
find_package(ament_cmake REQUIRED)
find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)
# 添加要生成的消息/服务/动作
rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
"srv/GetObjectPosition.srv"
)
...

复制代码

2.1.2 使用接口包

我们在《ROS2核心概念之服务》文章中创建了功能包my_learning_service，那在客户端和服务端代码中是如何使用接口的呢。
2.1.2.1 package.xml

修改功能包my_learning_service依赖package.xml；

<depend>my_learning_interface</depend>

复制代码

2.1.2.2 setup.py

Python版本修改功能包my_learning_service下的setup.py；

install_requires=['<depend>my_learning_interface</depend>']

复制代码

2.1.2.3 客户端

在my_learning_service目录下的service_adder_client.py代码中我们引入了GetObjectPosition接口；

......
from learning_interface.srv import GetObjectPosition # 自定义的服务接口
class objectClient(Node):
def __init__(self, name):
super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化
self.client = self.create_client(GetObjectPosition, 'get_target_position')
while not self.client.wait_for_service(timeout_sec=1.0):
self.get_logger().info('service not available, waiting again...')
self.request = GetObjectPosition.Request()
......

复制代码

2.1.2.4 服务端

同样在my_learning_service目录下的service_object_server.py代码中我们引入了GetObjectPosition接口；

......from <depend>my_learning_interface</depend>.srv import GetObjectPosition # 自定义的服务接口# 橘子的HSV颜色范围lower_orange = np.array([10, 100, 100]) # 橙色的HSV阈值下限upper_orange = np.array([25, 255, 255]) # 橙色的HSV阈值上限class ImageSubscriber(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化 self.sub = self.create_subscription( Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度） self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于OpenCV图像与ROS的图像消息的互相转换 self.srv = self.create_service(GetObjectPosition, # 创建服务器对象（接口类型、服务名、服务器回调函数） 'get_target_position', self.object_position_callback) self.objectX = 0 self.objectY = 0 ......

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2.2 话题接口

话题通信接口的定义也是类似的，继续从之前的机器视觉案例中来衍生，我们想把服务换成话题，周期发布目标识别的位置，不管有没有人需要。

接着我们采用话题通信的机制对物体位置识别进行改造，此时会有三个节点出现：

相机驱动节点，将驱动相机并发布图像话题，此时的话题数据使用的是ROS中标准定义的Image图像消息；
视觉识别发布者节点，订阅图像数据，并运行视觉识别功能，识别目标的位置，这个位置我们希望封装成话题消息，发布出去，谁需要使用谁就来订阅；
目标位置订阅者节点，订阅目标的位置，打印到终端中。

2.2.1 接口定义

在这个例程中，我们使用ObjectPosition.msg定义了话题通信的接口。那这个接口是怎么定义的呢？
我们在<depend>my_learning_interface</depend>文件夹下创建子文件夹msg，接着新建文件ObjectPosition.msg；

int32 x # 表示目标的X坐标
int32 y # 表示目标的Y坐标

复制代码

话题消息的内容是一个位置，我们使用x、y坐标值进行描述。
完成定义后，还需要在功能包的CMakeLists.txt中配置编译选项，让编译器在编译过程中，根据接口定义，自动生成不同语言的代码：

...
rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}
"msg/ObjectPosition.msg"
)
...

复制代码

2.2.2 视觉识别发布者节点

打开my_learning_topic功能包，在my_learning_topic文件夹下创建interface_object_pub.py；

"""ROS2接口示例-发布目标位置@author: zy@since : 2025/12/12"""import rclpy # ROS2 Python接口库from rclpy.node import Node # ROS2 节点类from sensor_msgs.msg import Image # 图像消息类型from cv_bridge import CvBridge # ROS与OpenCV图像转换类import cv2 # Opencv图像处理库import numpy as np # Python数值计算库from <depend>my_learning_interface</depend>.msg import ObjectPosition # 自定义的目标位置消息# 橘子的HSV颜色范围lower_orange = np.array([10, 100, 100]) # 橙色的HSV阈值下限upper_orange = np.array([25, 255, 255]) # 橙色的HSV阈值上限"""创建一个订阅者节点"""class ImageSubscriber(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化 self.sub = self.create_subscription( Image, 'image_raw', self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度） self.pub = self.create_publisher( ObjectPosition, "object_position", 10) # 创建发布者对象（消息类型、话题名、队列长度） self.cv_bridge = CvBridge() # 创建一个图像转换对象，用于OpenCV图像与ROS的图像消息的互相转换 self.objectX = 0 self.objectY = 0 def object_detect(self, image): hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 图像从BGR颜色模型转换为HSV模型 mmask_orange = cv2.inRange(hsv_img, lower_orange, upper_orange) # 图像二值化 contours, hierarchy = cv2.findContours( mmask_orange , cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE) # 图像中轮廓检测 for cnt in contours: # 去除一些轮廓面积太小的噪声 if cnt.shape[0] < 150: continue (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(cnt) # 得到橘子所在轮廓的左上角xy像素坐标及轮廓范围的宽和高 cv2.drawContours(image, [cnt], -1, (0, 255, 0), 2) # 将橘子的轮廓勾勒出来 cv2.circle(image, (int(x+w/2), int(y+h/2)), 5, # 将橘子的图像中心点画出来 (0, 255, 0), -1) self.objectX = int(x+w/2) self.objectY = int(y+h/2) cv2.imshow("object", image) # 使用OpenCV显示处理后的图像效果 cv2.waitKey(50) def listener_callback(self, data): self.get_logger().info('Receiving video frame') # 输出日志信息，提示已进入回调函数 image = self.cv_bridge.imgmsg_to_cv2(data, 'bgr8') # 将ROS的图像消息转化成OpenCV图像 position = ObjectPosition() self.object_detect(image) # 橘子检测 position.x, position.y = int(self.objectX), int(self.objectY) self.pub.publish(position) # 发布目标位置def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数 rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化 node = ImageSubscriber("topic_webcam_sub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化 rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出 node.destroy_node() # 销毁节点对象 rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口

复制代码

完成代码的编写后需要设置功能包的编译选项，让系统知道Python程序的入口，打开功能包的setup.py文件，加入如下入口点的配置：

entry_points={
'console_scripts': [
'topic_helloworld_pub = my_learning_topic.topic_helloworld_pub:main',
'topic_helloworld_sub = my_learning_topic.topic_helloworld_sub:main',
'topic_webcam_pub = my_learning_topic.topic_webcam_pub:main',
'topic_webcam_sub = my_learning_topic.topic_webcam_sub:main',
'interface_object_pub = my_learning_topic.interface_object_pub:main'
],
},

复制代码

2.2.3 目标位置订阅者节点

在my_learning_topic文件夹下创建interface_object_sub.py；

"""ROS2接口示例-订阅目标位置@author: zy@since : 2015/12/12"""import rclpy # ROS2 Python接口库from rclpy.node import Node # ROS2 节点类from std_msgs.msg import String # 字符串消息类型from <depend>my_learning_interface</depend>.msg import ObjectPosition # 自定义的目标位置消息"""创建一个订阅者节点"""class SubscriberNode(Node): def __init__(self, name): super().__init__(name) # ROS2节点父类初始化 self.sub = self.create_subscription(\ ObjectPosition, "/object_position", self.listener_callback, 10) # 创建订阅者对象（消息类型、话题名、订阅者回调函数、队列长度 def listener_callback(self, msg): # 创建回调函数，执行收到话题消息后对数据的处理 self.get_logger().info('Target Position: "(%d, %d)"' % (msg.x, msg.y))# 输出日志信息，提示订阅收到的话题消息def main(args=None): # ROS2节点主入口main函数 rclpy.init(args=args) # ROS2 Python接口初始化 node = SubscriberNode("interface_position_sub") # 创建ROS2节点对象并进行初始化 rclpy.spin(node) # 循环等待ROS2退出 node.destroy_node() # 销毁节点对象 rclpy.shutdown() # 关闭ROS2 Python接口

复制代码

完成代码的编写后需要设置功能包的编译选项，让系统知道Python程序的入口，打开功能包的setup.py文件，加入如下入口点的配置：

entry_points={
'console_scripts': [
'topic_helloworld_pub = my_learning_topic.topic_helloworld_pub:main',
'topic_helloworld_sub = my_learning_topic.topic_helloworld_sub:main',
'topic_webcam_pub = my_learning_topic.topic_webcam_pub:main',
'topic_webcam_sub = my_learning_topic.topic_webcam_sub:main',
'interface_object_pub = my_learning_topic.interface_object_pub:main',
'interface_object_sub = my_learning_topic.interface_object_sub:main'
],
},

复制代码

2.2.4 编译运行

编译程序：

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ colcon build --paths src/my_learning_topic

复制代码

启动第一个终端，第一个是视觉识别节点，订阅图像数据，并运行视觉识别功能，识别目标的位置，并封装成话题消息发布出去；

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 run my_learning_topic interface_object_pub

复制代码

启动第二个终端，第二个节点是目标位置订阅者节点，订阅目标的位置，打印到终端中；

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 run my_learning_topic interface_object_sub

复制代码

启动第三个终端，第三个节点是相机驱动节点，发布图像数据；

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 run usb_cam usb_cam_node_exe

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2.3 接口命令行操作

查看系统接口列表：

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 interface list

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查看某个接口的详细定义：

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 interface show <interface_name>

复制代码

查看某个功能包中的接口定义：

pi@NanoPC-T6:~/dev_ws$ ros2 interface package <package_name>

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参考文章
[1] 古月居ROS2入门教程学习笔记

来源：程序园用户自行投稿发布，如果侵权，请联系站长删除
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