ROS2从入门到精通1-2：详解ROS2服务通信机制与自定义服务

0 专栏介绍

本专栏旨在通过对ROS2的系统学习，掌握ROS2底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS2进行实际项目的开发和调试的工程能力。

🚀详情：《ROS2从入门到精通》

1 服务通信模型

服务是 ROS 图中节点之间的另一种通信方法。服务基于服务器-客户端模型，不同于话题的发布者-订阅者模型。话题允许节点订阅数据流并获取持续更新，而服务只在客户端特别调用时才提供数据。二者更详细的对比请参考第5节

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2 服务模型实现(C++)

实验目标：客户端提交请求给turtlesim功能包的/spawn服务，在界面上生成新的乌龟。

服务器

本实验中无需编程,为turtlesim::Spawn定义的/spwan服务

客户端

void OnResultCallBack(rclcpp::Client<turtlesim::srv::Spawn>::SharedFuture result) {auto response = result.get();RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "Request service successfully! [turtle id: %s]", response->name.c_str());
}void request() {auto spawn = std::make_shared<turtlesim::srv::Spawn::Request>();          spawn->name = "winter_turtle";spawn->x = 1.0;spawn->y = 1.0;spawn->theta = 1.57;while (!client_->wait_for_service(std::chrono::seconds(1))) {                                                   if (!rclcpp::ok()) {RCLCPP_ERROR(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "Interrupted while waiting for the service. Exiting.");return;}RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "service not available, waiting again...");}auto result = client_->async_send_request(spawn, std::bind(&ClientNode::OnResultCallBack, this, std::placeholders::_1));
}

服务通信的效果如下所示：

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3 服务模型实现(Python)

实验目标：客户端提交请求给turtlesim功能包的/spawn服务，在界面上生成新的乌龟。

服务器

本实验中无需编程,为turtlesim::Spawn定义的/spwan服务

客户端

class ClientNode(Node):def __init__(self, name):super().__init__(name)self.client = self.create_client(Spawn, '/spawn') while not self.client.wait_for_service(timeout_sec=1.0):self.get_logger().info('service not available, waiting again...') self.request = Spawn.Request()def sendRequest(self):self.request.name = "winter_turtle"self.request.x = 1.0self.request.y = 1.0self.request.theta = 1.57self.future = self.client.call_async(self.request)

服务通信的效果如下所示：

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4 自定义服务

自定义服务的通用流程如下：

功能包下新建srv文件夹，在其中添加自定义服务xxx.srv,注意请求和响应数据结构使用---分割
功能包package.xml中添加编译依赖与执行依赖
<buildtool_depend>rosidl_default_generators</buildtool_depend>
<exec_depend>rosidl_default_runtime</exec_depend>
<member_of_group>rosidl_interface_packages</member_of_group>
功能包CMakeLists.txt中添加编译消息相关依赖
find_package(rosidl_default_generators REQUIRED)
rosidl_generate_interfaces(${PROJECT_NAME}"xxx.srv"DEPENDENCIES xxx_srvs
)ament_export_dependencies(rosidl_default_runtime)
编译自定义消息，在install/<pkg_name>/include中生成由xxx.srv编译的C++可识别的xxx.hpp头文件
引入xxx.hpp即可调用自定义服务

下面给出一个实例

添加如下自定义服务实现一个加法服务，并按上面步骤配置依赖

# client
int32 a
int32 b
---
# server
int32 sum

定义一个服务器、一个客户端，限于篇幅只贴出部分代码，完整代码见文末。

服务器

class ServerNode : public rclcpp::Node
{public:ServerNode() : Node("lab_srv_server_own") {server_ = create_service<own_srv_lab::srv::Add>("/add_service",std::bind(&ServerNode::OnAddSrvCallBack, this, std::placeholders::_1, std::placeholders::_2)); }private:rclcpp::Service<own_srv_lab::srv::Add>::SharedPtr server_;void OnAddSrvCallBack(const std::shared_ptr<own_srv_lab::srv::Add::Request> request, std::shared_ptr<own_srv_lab::srv::Add::Response> response) {response->sum = request->a + request->b;RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "Incoming request\na: %d" " b: %d", request->a, request->b);RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "sending back response: [%d]", response->sum);}
};

客户端

ClientNode() : Node("lab_srv_client_own") {client_ = create_client<own_srv_lab::srv::Add>("/add_service"); 
}void request(int a, int b) {auto add_srv = std::make_shared<own_srv_lab::srv::Add::Request>();add_srv->a = a;          add_srv->b = b;while (!client_->wait_for_service(std::chrono::seconds(1))) {                                                   if (!rclcpp::ok()) {RCLCPP_ERROR(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "Interrupted while waiting for the service. Exiting.");return;}RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("rclcpp"), "service not available, waiting again...");}auto result = client_->async_send_request(add_srv, std::bind(&ClientNode::OnResultCallBack, this, std::placeholders::_1));
}

服务通信效果如下所示：

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5 话题、服务通信的异同

对比	话题	服务
通信模式	发布-订阅	请求-响应
同步性	异步	同步
缓冲区	有	无
实时性	弱	强
节点关系	多对多	一对多(1个server对应一个服务)
通信格式	`.msg`	`.srv`
使用场景	连续高频的数据传输，例如激光雷达、里程计传输数据	偶尔调用的功能，例如图像识别