如何将python文件导入到ROS系统中

本文通过使用myCobot机械臂进行QR码视觉追踪的实践案例分析，介绍如何将 python 文件导入到 ROS 系统中。

一、引言

在过去的项目中，我主要使用 Python 独立实现各种功能。然而，随着机器人操作系统 （ROS） 的日益普及，我逐渐意识到将这些项目集成到 ROS 中的众多优势。ROS 提供的仿真环境不仅可以提高效率，还可以为项目(mù)测试提供安全且可扩展的平台。因此，在本文中，我将分享将基于 Python 的机械臂二维码跟踪系统引入 ROS 并在仿真环境中运行该项目的过程。

二、项目准备
1、硬件(jiàn)组(zǔ)件(jiàn)
M5Stack ESP32 基(jī)础(chǔ)核(hé)心(xīn)物(wù)联(lián)网(wǎng)开(kāi)发(fā)套件
Elephant Robotics myCobot-6 DOF 协作机器人

Raspberry Pi 4 B 型
2、软件应用程序和在线服务
ROS 机器人操作系统

3、手动工具和制造机


大象机器人 myCobot 280 M5Stack 2023

4、环境设置
对于本项目，建议使用以下开发环境和依赖版本：

● 操作系统：Ubuntu 20.04 LTS

● ROS 版本：Noetic
● Python 版本：Python 3.8 或更高版本
● 库版本要求：pymycobot 3.6 或更高版本
安装关键依赖项
在终端中运行以下命令以安装必要的 Python 库。

pip install stag-pythonpip install opencv-pythonpip install scipypip install numpypip install pymycobo

三、项目运行
在 ROS 中创建 Workspace 和 Package
1.打开终端并创建一个名为 catkin_ws 的新 ROS 工作区：

mkdir -p ~/catkin_ws/src

2. 进入 workspace 目录并初始化：

cd ~/catkin_wscatkin_make

3. 设置(zhì)环(huán)境(jìng)变(biàn)量(liàng)以(yǐ)确(què)保(bǎo) ROS 可(kě)以(yǐ)找(zhǎo)到(dào)工(gōng)作(zuò)区(qū)

echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrcsource~/.bashrc

提(tí)示(shì)：此(cǐ)配(pèi)置(zhì)将(jiāng)在(zài)每(měi)次(cì)打(dǎ)开(kāi)新(xīn)终(zhōng)端(duān)时(shí)自(zì)动(dòng)加(jiā)载(zài)工(gōng)作(zuò)区(qū)设(shè)置(zhì)。

创(chuàng)建(jiàn) ROS 包(bāo)

1. 在(zài) src 目(mù)录(lù)中(zhōng)，创(chuàng)建(jiàn)一(yī)个(gè)名为(wèi) qr_tracking 的(de)新(xīn) ROS 包(bāo)，其(qí)中(zhōng)包含所需的依赖项（例如(rú) rospy 和(hé) std_msgs）：

cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg qr_tracking rospy std_msgs

2.验证包创建。qr_tracking 目录应包含标准的 ROS 包结构，包括 CMakeLists.txt 和 package.xml 文件。

3. 更新依赖项：打开 package.xml 文件并确保包含以下依赖项：

  mycobot_280  0.3.0  The mycobot 280 package   ZhangLijun  ZhangLijun   BSD   https://github.com/elephantrobotics/mycobot_ros   catkin   roscpp  rospy  std_msgs  actionlib  mycobot_description  mycobot_communication   mycobot_communication  mycobot_description   roscpp  rospy  std_msgs  actionlib  joint_state_publisher  joint_state_publisher_gui  robot_state_publisher  xacro  joy  rviz  controller_manager  python-tk  mycobot_description  mycobot_communication          

4. 重新构建工作区以应用 ROS 包配置更新：

cd ~/catkin_wscatkin_make

确保在 ROS 包中正确配置了机械臂的 URDF 文件，以准确显示模型。
将 Python 文件导入 ROS 包
设置 scripts 目录
在您的 ROS 包“qr_tracking”中，创建(jiàn)一(yī)个(gè)名为(wèi)“scripts”的(de)文件(jiàn)夹(jiā)来(lái)存(cún)储(chǔ) Python 脚(jiǎo)本(běn)。使(shǐ)用(yòng)以(yǐ)下(xià)命(mìng)令(lìng)：

cd ~/catkin_ws/src/qr_trackingmkdir scripts

将(jiāng)你(nǐ)的(de) Python 文件(jiàn)（比(bǐ)如(rú) 'camera_detect.py'、'uvc_camera.py'、'marker_utils.py' 等(děng)）移(yí)动(dòng)到(dào)这(zhè)个(gè) 'scripts' 目(mù)录(lù)：

mv /path/to/camera_detect.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/mv /path/to/uvc_camera.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/mv /path/to/marker_utils.py ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/

修改 Python 文件以实现 ROS 兼容性
为确保 Python 脚本与 ROS 兼容，您需要进行一些调整，例如导入 ROS 库、初始化 ROS 节点以及定义消息发布者/订阅者。以 'camera_detect.py' 为例，以下是所需的主要修改：

1. 导入 ROS 库

在 Python 文件的顶部，添加 'rospy' 的导入和任何必要的 ROS 消息类型：

import rospy   from std_msgs.msg import String

2. 初始化 ROS 节点

在代码开始时初始化一个 ROS 节点：

rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True)

3. 定义 Topic 发布者/订阅者 根据要求，定义发布者或订阅者。例如，要发布 QR 码检测结果：

pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10)   rate = rospy.Rate(10)  # 10 Hz

然后，您可以设置一个函数来检测 QR 码并发布结果。例如：

# Assuming there is a function to detect QR codes   def detect_qr_code():       while not rospy.is_shutdown():           # Detection logic here           detection_result = "QR code detected"  # This is the detection result           rospy.loginfo(detection_result)           pub.publish(detection_result)           rate.sleep()

代(dài)码(mǎ)示(shì)例(lì)

下(xià)面(miàn)是(shì)一(yī)个(gè)简(jiǎn)化(huà)的(de)代(dài)码(mǎ)片(piàn)段(duàn)，显(xiǎn)示(shì)了(le)如(rú)何(hé)在(zài) 'camera_detect.py' 中发布 QR 码检测结果：

#!/usr/bin/env pythonimport rospyfrom std_msgs.msg import String def detect_qr_code():    pub = rospy.Publisher('qr_detection', String, queue_size=10)    rospy.init_node('camera_detection_node', anonymous=True)    rate = rospy.Rate(10)  # 10 Hz     while not rospy.is_shutdown():        # Replace with actual detection logic        detection_result = "QR code detected"  # Simulated detection result        rospy.loginfo(detection_result)        pub.publish(detection_result)        rate.sleep() if __name__ == '__main__':    try:        detect_qr_code()    except rospy.ROSInterruptException:        pass

> 注意：通过运行 'chmod +x ~/catkin_ws/src/qr_tracking/scripts/*.py' 确保 Python 文件是可执行的。 配置 'CMakeLists.txt' 文件
CMake 配置概述
在 ROS 中，“CMakeLists.txt”文件是每个包的核心配置文件，指定如何编译和安装包中的文件。它包括编译器选项、库依赖项和安装路径等配置详细信息。为了让 Python 脚本充当 ROS 节点，我们需要对(duì)此(cǐ)文件进行一些必要的调整。
修改 'CMakeLists.txt'
要使 Python 脚本在 ROS 中可执行，请执行(xíng)以(yǐ)下(xià)步(bù)骤(zhòu)：

1. 添加 Catkin 构建依赖
确保 'CMakeLists.txt' 包含一个 'find_package' 语句来定位 'catkin' 和必要的 ROS 依赖项，例如 'rospy' 和 'std_msgs'。下面是一个示例：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)   project(mycobot_280)   add_compile_options(-std=c++11)    ## Find catkin and any catkin packages   find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS     roscpp     rospy     std_msgs     actionlib     image_transport     cv_bridge   )

2. 安装 Python 脚本 使用 'catkin_install_python' 指定 Python 脚本的安装路径，并确保它们具有可执行权限。假设您的 Python 脚本位(wèi)于(yú) 'scrip

catkin_install_python(PROGRAMS     scripts/follow_display.py     scripts/slider_control.py     scripts/teleop_keyboard.py     scripts/listen_real.py     scripts/listen_real_of_topic.py     scripts/simple_gui.py     scripts/follow_display_gripper.py     scripts/slider_control_gripper.py     scripts/listen_real_gripper.py     scripts/detect_stag.py     DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}   )

ts' 目(mù)录(lù)中(zhōng)，请(qǐng)将(jiāng)以(yǐ)下(xià)部(bù)分(fēn)添(tiān)加(jiā)到(dào) 'CMakeLists.txt'： 此(cǐ)命(mìng)令(lìng)将(jiāng) Python 脚本安装到 ROS 包的 binary 目录下，并确保它们在编译后具有可执行权限。 3. 添加依赖项 在调用 'catkin_package（）' 之前，请声明依赖项以确保 ROS 正确解析它们。例如：

catkin_package(     CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib   )

4. 完整示例 以下是 'CMakeLists.txt' 文件的示例配置：

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.3)   project(mycobot_280)   add_compile_options(-std=c++11)    ## Find catkin and any catkin packages   find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS     roscpp     rospy     std_msgs     actionlib     image_transport     cv_bridge   )    ## Declare a catkin package   catkin_package(     CATKIN_DEPENDS std_msgs actionlib   )    ## Include directories   include_directories(include ${catkin_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS})    ## Install Python scripts   catkin_install_python(PROGRAMS     scripts/follow_display.py     scripts/slider_control.py     scripts/teleop_keyboard.py     scripts/listen_real.py     scripts/listen_real_of_topic.py     scripts/simple_gui.py     scripts/follow_display_gripper.py     scripts/slider_control_gripper.py     scripts/listen_real_gripper.py     scripts/detect_stag.py     DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION}   )    ## Install launch and config directories   install(DIRECTORY launch DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}     PATTERN "setup_assistant.launch" EXCLUDE)   install(DIRECTORY config DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION})    ## OpenCV requirements   find_package(OpenCV REQUIRED)   add_executable(opencv_camera src/opencv_camera)   target_link_libraries(opencv_camera ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})   add_executable(camera_display src/camera_display)   target_link_libraries(camera_display ${catkin_LIBRARIES} ${OpenCV_LIBRARIES})

通过这些修改，Python 脚本将成为 ROS 包的一部分，被赋予可执行权限，并且可以使用 ROS 工具（如 'rosrun'）运行。
本节对于指导用户如何在 ROS 中编译、启动和验证项目的功能至关重要。
6. 编译和运行
编译工作区
配置 ROS 包的所有方面后，您需要编译工作区以生成和配置必要的资源。
1. 确保您位于工作区的根目录中：

cd ~/catkin_ws

2. 运行 'catkin_make' 编译工作区：

catkin_make

3.如果编译成功，您应该会看到类似于以下内容的输出：

[100%] Built target qr_tracking

启动 Node

编译完成后，您可以使用 rosrun 启动 QR 码跟踪节点。

1. 确保已加载工作区(qū)环(huán)境(jìng)变(biàn)量(liàng)，然后启动仿真模型：

cd ~/catkin_ws   source devel/setup.bash   roslaunch mycobot_280 detect_marker_with_topic.launch port:=/dev/ttyUSB0 baud:=115200

2. 使用 'rosrun' 启动 'camera_detect.py' 脚本： rosrun qr_tracking camera_detect.py
您应该会看到指示 ROS 节点已初始化的输出，并且它将开始发布 QR 码检测结果。
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