ros多機通信完整試坑教程
前言：
- 老規矩，先講講爲啥要做這個項目。因爲機器人上的工控機沒有辦法加顯卡，所以無法跑TensorFlow-GPU，如果用CPU的話，一個是時間太長，二是消耗資源太多。
所以必須得將圖像處理模塊，放到筆記本上。剛好看到古月居大佬的書《ros機器人開發實踐》中，介紹瞭如何設置。emmm，下面會介紹書上的一些bug。。。。 - 感覺現在的時間越來越不夠用了，連寫博客的時間都不想花了。今天抽一個小時簡單記錄一下吧，希望我走過的坑，能夠給大家節約一些時間。
- 遇到的坑有：
1 . 根據古月大佬書上的教程，只能實現從機的訂閱，從機並不能發佈topic到主機(host)上
2 . 我用的是路由器無線通信，通信速度有問題，訂閱的話題是Kinect V2相機的數據，數據量大，頻率高，通過這種通信方式，經常會丟包
3 . 訂閱壓縮話題：/kinect2/hd/image_color_rect/compressed
系統介紹：
- 主機：移動機器人，控制主機是工控機，CPU是i5 6200U
- 從機：筆記本，CPU是i7 6500 ,GPU GT960M
- 相機：Kinect V2，連接在工控機上。
- 軟件包：基本的Kinect V2的庫函數，具體安裝，可以參考這個教程：ubuntu16.04+ros kinetic+kinect2.0錯誤解決方案+小技巧
- 工控機連的是一個無線路由，然後讓筆記本也連上，使二者處於同一個局域網
- 都需要安裝openssh，這個直接 sudo apt-get install openssh 就好了
- 在筆記本上遠程操作工控機(主機)，需要這樣:
ssh [email protected]- 上面的iim是你被遠程操作的工控機的用戶名，換成你自己的就好了，後面的IP是工控機在局域網中的IP
- 登錄後，就可以操作launch 相機了——
roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launch- 就可以拿到話題了。接下來就可以想辦法做你需要做的事兒了
1、設置IP和~/.bashrc文件：
- 先找兩臺機子的IP地址：
ifconfig
根據這篇教程的介紹，可以知道這些東西的含義：
-
如果電腦連接的時有線網，則顯示結果中，etho 部分的 inet addr 後面就是該電腦的 IP 地址；
-
如果電腦連接的是無線，則 wlan0 部分的 inet addr 後就是 IP 地址。
- 分別瞭解了之後，需要在兩臺機子上的/etc/hosts文件加入對方的IP地址和對應的計算機名字
舉例如下：
在工控機上終端操作，或者遠程操工控機(計算機名爲iim)：
sudo vim /etc/hosts
這裏的筆記本(計算機名爲 lyl )的IP地址是192.168.199.124，其實連到局域網的時候不是這個，因爲編輯博客，所以連的是外網。假設就是上面的那個。
然後加上這段：
192.168.199.124 lyl
前面的IP，後面的是名字，儘量對齊
之後的筆記本端的文件整體如下：
127.0.0.1 localhost
127.0.1.1 lyl
192.168.31.124 lyl
192.168.31.182 iim
# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts
::1 ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
工控機的就不放了，差不多。
古月大佬說，最好ping一下，看看通信是否正常：
在筆記本上
ping iim
正常就好了
- 設置ROS_MASTER_URI，這裏的就比較複雜。
我剛開始按照古月的教程，首先文件就寫錯了一個：bashrc 寫成了 bzshrc
更重要的是，他只是在從機，也就是我這裏的筆記本上設置了這個參數，這樣的話，只能保證筆記本可以訂閱主機(工控機)的話題，但是無法發佈話題出去！
具體的表現，可以用這個顯示：
rostopic echo /yourtopic_name
可以發現，咦，一個東西都打印不出來！
遇到這個問題，我搜了很多教程，我剛開始都以爲ros不支持從機發布話題，後來直接看了官方教程，提到了雙方都得設置ROS_MASTER_URI，我才知道被坑了。
列一波搜到的有用的教程：
- 在多臺機器上運行ROS
- ROS網絡設置
- -這倆都是wiki上的教程
- 多臺機器之間的通信問題
- 這沒啥用
- 網絡上的ROS很慢
- 這個是一樣遇到話題傳遞速度過慢的問題，貼過來，是幫助大家自己搜索類似的關鍵詞。
- Kinect訂閱點雲代碼(point)
- 這大概是我這幾天所做的工作的筆記了，對以後有用的都貼上來了
- 在ros中python訂閱壓縮圖片話題的教程
- 不完全適合Kinect V2的包，我後來發現，完全可以用更簡潔的。這裏得注意OpenCV2和OpenCV3是不一樣的
- rospy訂閱壓縮圖片採用CvBridge().compressed_imgmsg_to_cv2(ros_img)
- 第45個案例，用於深度圖的解壓縮還是比較合適的，底下我還是會將我自己是成功的貼出來。
接着上面的來
- 從機-筆記本上需要設置的內容，可以看看：
把這段加到筆記本中的 ～/.bashrc 文件中
export ROS_HOSTNAME=lyl
export ROS_MASTER_URI=http://iim:11311
同理在主機-工控機上這個文件中加上這段：
export ROS_HOSTNAME=iim
export ROS_MASTER_URI=http://iim:11311
設置好IP後，最好 source ~/.bashrc 刷新一下，就可以通信了。
第二個bug——圖像話題會丟包、延遲等問題
主要原因，可能是因爲用的是WiFi無線網絡，帶寬有限，視頻流數據龐大，所以經常會丟包。獲取不到話題。
所以沒辦法，我只能訂閱壓縮過的話題——
/kinect2/hd/image_depth_rect/compressed
整體思路大致如下，分析直接看註釋吧，要吃飯了，我不想繼續寫了
#導入消息類型，壓縮的和未壓縮的
from sensor_msgs.msg import CompressedImage
from cv_bridge import CvBridge, CvBridgeError
from sensor_msgs.msg import Image
import rospy
import numpy as np
import cv2
class Detect(object):
def __init__(self):
self.start_time = time.time()
#訂閱網絡壓縮話題，並且，消息類型換成壓縮的
self.image_sub = rospy.Subscriber("/kinect2/hd/image_color_rect/compressed",CompressedImage, self.rgb_callback,queue_size=1)
self.depth_sub = rospy.Subscriber("/kinect2/hd/image_depth_rect/compressed",CompressedImage, self.depth_callback,queue_size=1)
self.bridge = CvBridge()
def rgb_callback(self,image):
try:
#嘗試轉換壓縮圖片信息到CV2可以直接用的格式。後面加不加bgr8好像都行。
self.rgb_image = self.bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(image, "bgr8")
#用上面的和下面的都行，都是會轉成rgb的圖，但是對於第二個深度圖就不合適了，只能用上面的
# np_arr = np.fromstring(image.data,np.uint8)
# opencv3 is this ,and opencv2 is cv2.CV_LOAD_IMAGE_COLOR
# self.rgb_image = cv2.imdecode(np_arr,cv2.IMREAD_COLOR)
except CvBridgeError as e:
print(e)
rospy.loginfo('convert rgb image error')
def depth_callback(self,depth):
try:
print("depth_start:")
self.depth_image = self.bridge.compressed_imgmsg_to_cv2(depth)
print(self.depth_image.shape)
except CvBridgeError as e:
print(e)
rospy.loginfo('convert depth image image error')
這裏的代碼，只提供參考，應該是很難直接運行的，具體直接運行的代碼有機會再貼出來吧。
反正通過這樣，基本上可以實現少丟包，低延遲的效果。
具體的數字，可以看看：
- 在工控機本地，rostopic hz /kinect2/hd/image_color_rect/compressed
- 大概是30Hz
- 在筆記本上我訂閱的頻率大概是14Hz，然後訂閱兩個的話，應該會降低一些。
- 而我的識別模塊，大概是3Hz的頻率，所以完全可以等得起這個。