ROS2的核心概念E-参数

news2026/3/18 7:54:27
一、参数参数是一种ROS系统中常用的数据传输方式。类似C编程中的全局变量可以便于在多个程序中共享某些数据参数是ROS机器人系统中的全局字典可以在运行多个节点时共享数据。二、参数的作用在机器视觉识别时有很多参数都会影响识别效果现在我们假设有两个节点NodeA和NodeB。1NodeA相机驱动节点需要考虑很多问题相机连接到哪个usb端口使用的图像分辨率是多少曝光度和编码格式分别是什么这些都可以通过参数设置我们可以通过配置文件或者程序进行设置。2NodeB图像识别节点也是一样的图像识别使用的阈值是多少整个图像面积是多大哪个部分是我们关注的核心区域识别过程是否需要美颜等等就像我们使用美颜相机一样我们可以通过滑动条或者输入框设置很多参数不同参数设置后都会改变执行功能的一些效果。三、全局字典ROS系统中参数以全局字典的形态存在何为字典就像真实的字典一样由名称和数值组成即键值对比方说名称: 话题发布的周期值: 5s名称: 显示器亮度 值: 60%名称的数据类型肯定是字符串值的数据类型在这里用到5是整形数据显然只有整形是不够用的ROS2支持的参数值的类型如下:bool 和bool[]用来表示开关量比如雷达的控制节点开始扫描和停止扫描。int64 和int64[]整形表示一个数字用来表示整数类型的参数值float64 和float64[]浮点型用来表示小数类型的参数值string 和string[]字符串可以表示编号如学号、IP地址等byte[]字节数组可以用来表示图片、点云数据等信息四、参数的动态特性1、基于服务实现参数的获取/设置本质是调用/get_parameters、/set_parameters等服务也就是说参数是由服务构建出来的。2、全局共享某一节点共享了一个参数其他节点可访问同一参数空间3、动态更新任一节点修改参数其他节点会得到获得最新值五、海龟例程启动两个终端分别运行小海龟仿真器和键盘控制节点ros2 run turtlesim turtlesim_noderos2 run turtlesim turtle_teleop_key①查看具体参数ros2 param list②查看某个参数的描述信息ros2 param describe turtlesim 参数名③查询某个参数的值ros2 param get turtlesim 参数名④修改某个参数的值ros2 param set turtlesim 参数名 修改值⑤将某个节点的参数保存到参数文件中ros2 param dump turtlesim turtlesim.yaml⑥一次性加载某一个文件中的所有参数ros2 param load turtlesim turtlesim.yaml六、案例Python APIhttps://docs.ros2.org/latest/api/rclpy/index.htmlC APIhttps://docs.ros2.org/latest/api/rclcpp/终端循环打印日志信息其中的“Xbot”就是我们设置的一个参数值参数名称是“robot_name”通过命令行修改这个参数启动另外一个终端运行修改命令参数名称修改为NewBot。图1 功能包内部结构parameter_node.hpp#ifndef LEARNING_PKG_C__PARAMETER_NODE_HPP_ #define LEARNING_PKG_C__PARAMETER_NODE_HPP_ #include rclcpp/rclcpp.hpp #include string #include vector class ParameterNode : public rclcpp::Node { public: ParameterNode(const std::string name); private: void timer_callback(); rclcpp::TimerBase::SharedPtr timer_; }; #endif // LEARNING_PKG_C__PARAMETER_NODE_HPP_parameter_node.cpp#include learning_pkg_c/parameter_node.hpp ParameterNode::ParameterNode(const std::string name) : Node(name) { RCLCPP_INFO(this-get_logger(), 正在初始化参数示例节点...); // 声明参数并设置默认值 this-declare_parameterstd::string(robot_name, Xbot); RCLCPP_INFO(this-get_logger(), 已声明参数 robot_name默认值: Xbot); // 创建定时器每2秒执行一次回调 timer_ this-create_wall_timer( std::chrono::seconds(2), std::bind(ParameterNode::timer_callback, this)); RCLCPP_INFO(this-get_logger(), 参数示例节点已启动); } void ParameterNode::timer_callback() { // 1. 读取参数值 std::string robot_name this-get_parameter(robot_name).as_string(); RCLCPP_INFO(this-get_logger(), Hello %s!, robot_name.c_str()); // 2. 重新将参数值设置为初始值 std::vectorrclcpp::Parameter new_parameters; new_parameters.push_back(rclcpp::Parameter(robot_name, Xbot)); this-set_parameters(new_parameters); RCLCPP_DEBUG(this-get_logger(), 参数已重置为 Xbot); }parameter_main.cpp#include learning_pkg_c/parameter_node.hpp #include rclcpp/rclcpp.hpp int main(int argc, char *argv[]) { rclcpp::init(argc, argv); auto node std::make_sharedParameterNode(param_sample); rclcpp::spin(node); rclcpp::shutdown(); return 0; }CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION 3.8) project(learning_pkg_c) if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES Clang) add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic) endif() # 查找依赖包 find_package(ament_cmake REQUIRED) find_package(rclcpp REQUIRED) # 包含目录 include_directories(include) # 参数示例节点 add_executable(parameter_node src/parameter_node.cpp src/parameter_main.cpp ) # 设置依赖 ament_target_dependencies(parameter_node rclcpp ) # 安装可执行文件 - 使用 ${PROJECT_NAME} 而不是 ${learning_pkg_c} install(TARGETS parameter_node DESTINATION lib/${PROJECT_NAME}) if(BUILD_TESTING) find_package(ament_lint_auto REQUIRED) # the following line skips the linter which checks for copyrights # comment the line when a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_copyright_FOUND TRUE) # the following line skips cpplint (only works in a git repo) # comment the line when this package is in a git repo and when # a copyright and license is added to all source files set(ament_cmake_cpplint_FOUND TRUE) ament_lint_auto_find_test_dependencies() endif() ament_package()package.xml?xml version1.0? ?xml-model hrefhttp://download.ros.org/schema/package_format3.xsd schematypenshttp://www.w3.org/2001/XMLSchema? package format3 namelearning_pkg_c/name version0.0.0/version descriptionObject detection service package with image processing/description maintainer emailseantodo.todosean/maintainer licenseTODO: License declaration/license buildtool_dependament_cmake/buildtool_depend !-- 依赖 -- dependrclcpp/depend test_dependament_lint_auto/test_depend test_dependament_lint_common/test_depend export build_typeament_cmake/build_type /export /package运行结果图2 启动参数示例节点图3 修改参数名称切换路径到工作空间根目录下cd ~/study_ws编译功能包colcon buildcolcon build --packages-select learning_pkg_c设置环境变量source install/local_setup.sh运行参数节点ros2 run learning_pkg_c parameter_node在另一个终端查看参数ros2 param list param_sampleros2 param get param_sample robot_name动态修改参数ros2 param set param_sample robot_name NewBot七、暂停进程后如何终止的解决方法CtrlZ暂停进程 CtrlC终止进程1、方法1①查看被暂停的任务jobs输出示例[1] 已停止 ros2 run learning_pkg_c parameter_nod②恢复到前台fg %1③然后按 CtrlC 正常终止Ctrl C2、方法2①查找进程 PIDps aux | grep camera_node输出示例sean 6600 0.0 0.3 44360 24648 pts/0 T 20:32 0:00 /usr/bin/python3 /opt/ros/humble/bin/ros2 run learning_pkg_c parameter_node②杀死进程kill 6600③如果杀不死强制杀死kill -9 6600八、参数命令的常用操作查看参数列表ros2 param list设置获取参数值ros2 param set/get param_name将某节点中参数存到当前路径下的*.yaml文件中比如myparam.yamlros2 param dump /node_name param_name *.yaml将*.yaml文件中的参数值设置为对应节点的对应参数值ros2 param load /node_name param_name *.yaml

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