ROS服务(Service)通信中的模型与实际应用: 初识Hello World并予以扩展

2023 年 11 月 19 日

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当你首次打开你的机器人操作系统（ROS）开发者工具时，可能会感到一些混淆。ROS的一大特性是它的服务（Service）通信模型。那么，这个“服务”是什么？简单来说，“服务”是一种同步的进程间通信方式，允许一个节点向另一个节点请求一个操作。在理解这个概念后，我们将使用一个形象的例子来帮助你掌握ROS服务中的Hello World并对其进行扩展。

在这个有趣的例子中，我们会设想两个虚拟角色：Alice和Bob。Alice和Bob都是计算系统中的节点。Alice是一名热心的园丁，而Bob是一个气象学家。Bob可以预报明天的天气，而Alice则需要这些天气信息来决定是否需要为她的植物浇水。

在ROS的语境下，Bob就像一个提供服务的节点，而Alice则像是一个请求服务的节点。Bob提供的服务是天气预报（weather_forecast）。Alice需要调用这个服务来询问明天的天气。

现在我们看看如何创建这个“服务”。

首先，我们需要定义我们的服务消息。在ROS中，服务由两部分组成：请求（Request）和响应（Response）。在这个例子中，服务的请求部分为空，因为Alice不需要提供任何信息给Bob来预报天气。响应部分会包含一个字符串，表达预报的天气。

我们在weather_forecast.srv文件中定义这个服务：

---
string forecast

接下来，我们需要在Bob的节点中实现这个服务。我们创建一个回调函数 forecastCallback来处理Alice的请求。这个函数会返回一个预设的天气预报（在实际应用中，这里可能会有一些复杂的气象学计算）。

def forecastCallback(request):
    return WeatherForecastResponse("Sunny and warm")

接着，我们在Bob的节点中创建对应的服务：

weather_service = rospy.Service('weather_forecast', WeatherForecast, forecastCallback)

现在Bob的气象服务已经创建好了。Alice只需要创建一个服务客户端就可以开始查询天气了。Alice的代码看起来就像：

rospy.wait_for_service('weather_forecast')
try:
    forecast = rospy.ServiceProxy('weather_forecast', WeatherForecast)
    resp = forecast()
    rospy.loginfo("The weather forecast for tomorrow is: %s", resp.forecast)
except rospy.ServiceException, e:
    rospy.logerr("Service call failed: %s", e)

这个例子虽然简单，但它演示了ROS服务的基本工作原理。在实际的机器人应用中，你可能会有一个节点负责读取传感器，另一个节点负责控制执行器。传感器节点可以提供各种服务，如获取环境温度，获取机器人的位置等。控制节点则可以请求这些服务，并根据获取的信息做出相应的决策。

你可以轻易地扩展这个Hello World例子到更复杂的场景。比如，你可能需要让Bob返回繁复的气候模型数据，或者让Alice送出更复杂的请求。只要在你的.msg文件中定义了正确的数据类型，你将可以通过ROS服务发送任何你需要的数据。

总而言之，ROS服务提供的是一种可靠而灵活的通信方式。每一次服务的请求和应答都会阻塞，直至应答完成。这意味着在调用服务之后，你可以确保你的请求被正确处理。这也是它在机器人系统中如此重要的原因，因为在许多情况下，我们需要获取实时、准确的结果，例如控制机器人执行精确的运动。