ros多機通訊完整試坑教程

前言：

1. 老規矩，先講講為啥要做這個專案。因為機器人上的工控機沒有辦法加顯示卡，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。
   所以必須得將影象處理模組，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，介紹瞭如何設定。emmm，下面會介紹書上的一些bug。。。。
2. 感覺現在的時間越來越不夠用了，連寫部落格的時間都不想花了。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。
3. 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，從機並不能釋出topic到主機(host)上
   2 . 我用的是路由器無線通訊，通訊速度有問題，訂閱的話題是Kinect V2相機的資料，資料量大，頻率高，通過這種通訊方式，經常會丟包
   3 . 訂閱壓縮話題：/kinect2/hd/image_color_rect/compressed

系統介紹：

1. 主機：移動機器人，控制主機是工控機，CPU是i5 6200U
2. 從機：筆記本，CPU是i7 6500 ,GPU GT960M
3. 相機：Kinect V2，連線在工控機上。
4. 工控機連的是一個無線路由，然後讓筆記本也連上，使二者處於同一個區域網
5. 都需要安裝openssh，這個直接 sudo apt-get install openssh 就好了
6. 在筆記本上遠端操作工控機(主機)，需要這樣:
7. ssh [email protected]
8. 上面的iim是你被遠端操作的工控機的使用者名稱，換成你自己的就好了，後面的IP是工控機在區域網中的IP
9. 登入後，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、設定IP和~/.bashrc檔案：

1. 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：

• 如果電腦連線的時有線網，則顯示結果中，etho 部分的 inet addr 後面就是該電腦的 IP 地址；

• 如果電腦連線的是無線，則 wlan0 部分的 inet addr 後就是 IP 地址。

  

2. 分別瞭解了之後，需要在兩臺機子上的/etc/hosts檔案加入對方的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，或者遠端操工控機(計算機名為iim)：

sudo vim /etc/hosts
 

這裡的筆記本(計算機名為 lyl )的IP地址是192.168.199.124，其實連到區域網的時候不是這個，因為編輯部落格，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

之後的筆記本端的檔案整體如下：

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，看看通訊是否正常：
在筆記本上

ping iim

正常就好了

3. 設定ROS_MASTER_URI，這裡的就比較複雜。
   我剛開始按照古月的教程，首先檔案就寫錯了一個：bashrc 寫成了 bzshrc
   更重要的是，他只是在從機，也就是我這裡的筆記本上設定了這個引數，這樣的話，只能保證筆記本可以訂閱主機(工控機)的話題，但是無法釋出話題出去！
   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，我剛開始都以為ros不支援從機發布話題，後來直接看了官方教程，提到了雙方都得設定ROS_MASTER_URI，我才知道被坑了。

列一波搜到的有用的教程：

接著上面的來

4. 從機-筆記本上需要設定的內容，可以看看：
   把這段加到筆記本中的 ～/.bashrc 檔案中

export ROS_HOSTNAME=lyl
export ROS_MASTER_URI=http://iim:11311

同理在主機-工控機上這個檔案中加上這段：

export ROS_HOSTNAME=iim
export ROS_MASTER_URI=http://iim:11311

設定好IP後，最好 source ~/.bashrc 重新整理一下，就可以通訊了。

第二個bug——影象話題會丟包、延遲等問題

主要原因，可能是因為用的是WiFi無線網路，頻寬有限，視訊流資料龐大，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

#匯入訊息型別，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()
            #訂閱網路壓縮話題，並且，訊息型別換成壓縮的
            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:
            #嘗試轉換壓縮圖片資訊到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')

這裡的程式碼，只提供參考，應該是很難直接執行的，具體直接執行的程式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：

1. 在工控機本地，rostopic hz /kinect2/hd/image_color_rect/compressed
2. 大概是30Hz
3. 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。
4. 而我的識別模組，大概是3Hz的頻率，所以完全可以等得起這個。