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9、ROS2动作通讯

1、动作通讯简介​

动作通信是一种带有连续反馈的通信模型，在通信双方中，客户端发送请求数据到服务端，服务端响应结果给客户端，但是在服务端接收到请求到产生最终响应的过程中，会发送连续的反馈信息到客户端。

动作通讯客户端/服务器模型如下：

image8

2、案例介绍​

动作客户端提交一个整型数据N，动作服务端接收请求数据并累加1-N之间的所有整数，将最终结果返回给动作客户端，且每累加一次都计算当前运算进度并反馈给动作客户端。

3、新建功能包​

3.1、创建动作通讯接口功能包​

1、动作通讯需要先创建动作通讯接口

  • 在工作空间的src目录下新建pkg_interfaces功能包

ros2 pkg create --build-type ament_cmake pkg_interfaces

2、接着在pkg_interfaces功能包下面创建一个action的文件夹，并在action文件夹内新建【Progress.action】文件，文件内容如下：

xxxxxxxxxx int64 num \--- int64 sum \--- float64 progress

image-20231030154108201

3、在package.xml中需要添加一些依赖包，具体内容如下：

xxxxxxxxxx < buildtool_depend > rosidl_default_generators </ buildtool_depend > < exec_depend > rosidl_default_runtime </ exec_depend > < depend > action_msgs </ depend > < member_of_group > rosidl_interface_packages </ member_of_group >

4、在CMakeLists.txt 中添加如下配置：

​ x find_package ( rosidl_default_generators REQUIRED ) ​ rosidl_generate_interfaces ( ${PROJECT_NAME} "action/Progress.action" )

image-20231030154828498

5、编译功能包：

xxxxxxxxxx colcon build \-- packages \- select pkg_interfaces

image-20250905142323197

6、编译完成之后，在工作空间下的 install 目录下将生成Progress.action文件对应的C++和Python文件，我们也可以在终端下进入工作空间，通过如下命令查看文件定义以及编译是否正常：

xxxxxxxxxx source install / setup . bash ros2 interface show pkg_interfaces / action / Progress

正常情况下，终端将会输出与Progress.action文件一致的内容

image-20250820112138938

3.2、创建动作通讯功能包​

  • 在工作空间的src目录下新建pkg_action功能包

xxxxxxxxxx ros2 pkg create pkg_action \-- build \- type ament_python \-- dependencies rclpy pkg_interfaces \-- node \- name action_server_demo

执行完上述命令，会创建pkg_action功能包，同时会创建一个action_server_demo的节点，并且已经配置好相关的配置文件

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4、服务端实现​

4.1 创建服务端​

接下来编辑【action_server_demo.py】实现服务端的功能，添加如下代码：

xxxxxxxxxx import time import rclpy from rclpy . action import ActionServer from rclpy . node import Node ​ from pkg_interfaces . action import Progress ​ ​ class Action_Server ( Node ): ​ def __init__ ( self ): super (). __init__ ( 'progress_action_server' ) # 创建动作服务端 self . _action_server = ActionServer ( self , Progress , 'get_sum' , self . execute_callback ) self . get_logger (). info ( '动作服务已经启动！' ) ​ def execute_callback ( self , goal_handle ): self . get_logger (). info ( '开始执行任务....' ) ​ ​ # 生成连续反馈； feedback_msg = Progress . Feedback () ​ sum = 0 for i in range ( 1 , goal_handle . request . num \+ 1 ): sum += i feedback_msg . progress = i / goal_handle . request . num self . get_logger (). info ( '连续反馈: %.2f' % feedback_msg . progress ) goal_handle . publish_feedback ( feedback_msg ) time . sleep ( 1 ) ​ # 生成最终响应。 goal_handle . succeed () result = Progress . Result () result . sum = sum self . get_logger (). info ( '任务完成！' ) ​ return result ​ ​ def main ( args = None ): ​ rclpy . init ( args = args ) # 调用spin函数，并传入节点对象 Progress_action_server = Action_Server () rclpy . spin ( Progress_action_server ) Progress_action_server . destroy_node () # 释放资源 rclpy . shutdown ()

4.2 编辑配置文件​

  • 打开setup.py,在console_scripts列表中添加

xxxxxxxxxx 'action_server_demo = pkg_action.action_server_demo:main' ,

image-20231030164238858

4.3 编译功能包​

xxxxxxxxxx colcon build \-- packages \- select pkg_action

4.4 运行程序​

xxxxxxxxxx ros2 run pkg_action action_server_demo

image-20231030164959631

另一个终端输入：

xxxxxxxxxx ros2 action list

image-20231030165029444

/get_sum就是我们需要调用的动作，通过以下命令进行调用，终端输入：

xxxxxxxxxx ros2 action send_goal /get_sum pkg_interfaces/action/Progress "{num: 10}"

这里我们求1到10的和：

image-20231030165504071

上图上面是服务端，下面是客户端。可以看到1到10的和计算的过程中有服务端一直在反馈计算的进度，最后显示任务完成，客户端也收到了反馈的和为55

5、客户端实现​

5.1 创建客户端​

在【action_server_demo.py】同级目录下新建文件【action_client_demo.py】

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接下来编辑【action_client_demo.py】实现服务端的功能，添加如下代码：

xxxxxxxxxx import rclpy from rclpy . action import ActionClient from rclpy . node import Node from pkg_interfaces . action import Progress ​ class Action_Client ( Node ): def __init__ ( self ): super (). __init__ ( 'progress_action_client' ) # 创建动作客户端； self . _action_client = ActionClient ( self , Progress , 'get_sum' ) ​ def send_goal ( self , num ): # 发送请求； goal_msg = Progress . Goal () goal_msg . num = num self . _action_client . wait_for_server () self . _send_goal_future = self . _action_client . send_goal_async ( goal_msg , feedback_callback = self . feedback_callback ) self . _send_goal_future . add_done_callback ( self . goal_response_callback ) ​ def goal_response_callback ( self , future ): # 处理目标发送后的反馈； goal_handle = future . result () if not goal_handle . accepted : self . get_logger (). info ( '请求被拒绝' ) return ​ self . get_logger (). info ( '请求被接收，开始执行任务！' ) ​ self . _get_result_future = goal_handle . get_result_async () self . _get_result_future . add_done_callback ( self . get_result_callback ) ​ # 处理最终响应。 def get_result_callback ( self , future ): result = future . result (). result self . get_logger (). info ( '最终计算结果:sum = %d' % result . sum ) # 5.释放资源。 rclpy . shutdown () ​ # 处理连续反馈； def feedback_callback ( self , feedback_msg ): feedback = ( int )( feedback_msg . feedback . progress * 100 ) self . get_logger (). info ( '当前进度: %d%%' % feedback ) ​ ​ def main ( args = None ): rclpy . init ( args = args ) action_client = Action_Client () action_client . send_goal ( 10 ) rclpy . spin ( action_client )

5.2 编辑配置文件​

  • 打开setup.py,在console_scripts列表中添加

xxxxxxxxxx 'action_client_demo = pkg_action.action_client_demo:main'

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5.3 编译功能包​

xxxxxxxxxx colcon build \--packages-select pkg_action

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5.4 运行程序​

分终端执行如下：

xxxxxxxxxx #启动服务端节点 ros2 run pkg_action action_server_demo #启动客户端节点 ros2 run pkg_action action_client_demo

image-20231030171150033

上图上面是服务端，下面是客户端。这里我们求1到10的和，可以看到1到10的和计算的过程中有服务端一直在反馈计算的进度，最后显示任务完成，客户端也收到了反馈的和为55