Note: This tutorial assumes you have a working knowledge of compiling programs in ROS and you have completed the Introduction to tf tutorial. |
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tfのbroadcasterを書く(Python)
Description: このチュートリアルでは、ロボットの座標系フレームをどのようにtfにブロードキャストするかを学びますTutorial Level: BEGINNER
Next Tutorial: Writing a tf listener (Python)
パッケージを作る
NOTE: C++でWriting a tf broadcaster (C++) tutorialを終えていない場合だけ、この項に取り組んで下さい.
次の2つのチュートリアルで、tf introductionのチュートリアルのデモを再現するコードを書いていきます。その後、続くチュートリアルでは、さらにtfの発展した特長を使ってデモをより拡張していくことに重点を置いていきます。
始める前に、このプロジェクトのために新しいrosパッケージを作る必要があります。ワークスペースの中に、tf,roscpp, rospy , turtlesimに依存したlearning_tfと呼ばれるパッケージを作ります:
$ cd %YOUR_CATKIN_WORKSPACE_HOME%/src $ catkin_create_pkg learning_tf tf roscpp rospy turtlesim
roscd の前に、新しく作ったパッケージをビルドします:
$ cd %YOUR_CATKIN_WORKSPACE_HOME%/ $ catkin_make
$ roscd tutorials $ roscreate-pkg learning_tf tf roscpp rospy turtlesim $ rosmake learning_tf
座標系フレームの変化をブロードキャストする方法
このチュートリアルでは、座標系フレームをtfにどのようにブロードキャストするかを学びます。今回の場合、ユーザが亀を動かしたときにturtlesの座標系フレームが変わったことをブロードキャストします。
ソースファイルをまず作ってみましょう。それでは今作ったパッケージに移りましょう。:
$ roscd learning_tf
コード
それでは、'nodes'と呼ばれる新しいディレクトリをlearning_tfパッケージの中に作りましょう。
$ mkdir nodes
エディタを立ち上げ、以下のソースコードをnodes/turtle_tf_broadcaster.pyとして、コピー&ペーストして保存してください。
1 #!/usr/bin/env python
2 import roslib
3 roslib.load_manifest('learning_tf')
4 import rospy
5
6 import tf
7 import turtlesim.msg
8
9 def handle_turtle_pose(msg, turtlename):
10 br = tf.TransformBroadcaster()
11 br.sendTransform((msg.x, msg.y, 0),
12 tf.transformations.quaternion_from_euler(0, 0, msg.theta),
13 rospy.Time.now(),
14 turtlename,
15 "world")
16
17 if __name__ == '__main__':
18 rospy.init_node('turtle_tf_broadcaster')
19 turtlename = rospy.get_param('~turtle')
20 rospy.Subscriber('/%s/pose' % turtlename,
21 turtlesim.msg.Pose,
22 handle_turtle_pose,
23 turtlename)
24 rospy.spin()
実行できるように忘れずにしておいてください。:
chmod +x nodes/turtle_tf_broadcaster.py
コード解説
さて、tfにturtleのポーズを配信している部分に関係しているコードを見てみましょう。
19 turtlename = rospy.get_param('~turtle')
このnodeは、亀の名前を明記する"turtle"という単一のパラメータのみをもちます。(例えば、 "turtle1" や "turtle2"のような名前)
nodeは、"turtleX/pose"というtopicを購読し、入力されるすべてのメッセージに対して、handle_turtle_poseという関数を実行します。
亀の姿勢のメッセージを扱う関数は、この亀の移動と回転をブロードキャストし、"world"フレームから、"turtleX"フレームへの変換として配信します。
ブロードキャストを実行する
このデモのためのlaunchファイルを作成します。テキストエディタで新しくlaunch/start_demo.launchファイルを開き、以下の行を追加してください。:
<launch> <!-- Turtlesim Node--> <node pkg="turtlesim" type="turtlesim_node" name="sim"/> <node pkg="turtlesim" type="turtle_teleop_key" name="teleop" output="screen"/> <node name="turtle1_tf_broadcaster" pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster.py" respawn="false" output="screen" > <param name="turtle" type="string" value="turtle1" /> </node> <node name="turtle2_tf_broadcaster" pkg="learning_tf" type="turtle_tf_broadcaster.py" respawn="false" output="screen" > <param name="turtle" type="string" value="turtle2" /> </node> </launch>
これで、turtle broadcasterのデモを実行する準備が整いました。:
$ roslaunch learning_tf start_demo.launch
一匹の亀だけがturtlesimに表示されているでしょう。
結果を確認する
さて、実際にturtleのポーズがtfにブロードキャストできているかをtf_echoを使って確認してみましょう。:
$ rosrun tf tf_echo /world /turtle1
これは、1匹目の亀のポーズが表示されるはずです。矢印キーを使って亀を動かしてください。(シミュレータではなくターミナルのウィンドウがアクティブになるようにしてください)ここでtf_echoをworldとturtle 2の間のtransformを表示するようにしても、もちろん2匹目の亀はまだ準備していないのでtransformはまだ見られませんが、次のチュートリアルで2匹目の亀を加えたとたん、turtle2はポーズをブロードキャストします。
実際にtfへのtransforms broadcastを使う際には、次のチュートリアルでtf listenerを作らなくてはなりません。(Python) (C++)