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、硬件组件
M5Stack ESP32 基础核心物联网开发套件
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-python
pip install opencv-python
pip install scipy
pip install numpy
pip 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_ws
catkin_make

3. 设置环境变量以确保 ROS 可以找到工作区

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

提示：此配置将在每次打开新终端时自动加载工作区设置。

创建 ROS 包

1. 在 src 目录中，创建一个名为 qr_tracking 的新 ROS 包，其中包含所需的依赖项（例如 rospy 和 std_msgs）：

cd ~/catkin_ws/src
catkin_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_ws
catkin_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，创建一个名为“scripts”的文件夹来存储 Python 脚本。使用以下命令：

cd ~/catkin_ws/src/qr_tracking
mkdir scripts

将你的 Python 文件（比如 'camera_detect.py'、'uvc_camera.py'、'marker_utils.py' 等）移动到这个 'scripts' 目录：

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()

代码示例

下面是一个简化的代码片段，显示了如何在 'camera_detect.py' 中发布 QR 码检测结果：

#!/usr/bin/env python
import rospy
from 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，我们需要对此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，请执行以下步骤：

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 脚本位于 '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' 目录中，请将以下部分添加到 'CMakeLists.txt'： 此命令将 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. 确保已加载工作区环境变量，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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