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目的
本文介紹ROS機器人操作系統(tǒng)（Robot Operating System）的實現(xiàn)原理，從最底層分析ROS代碼是如何實現(xiàn)的。
1、序列化
把通信的內(nèi)容（也就是消息message）序列化是通信的基礎，所以我們先研究序列化。
盡管筆者從事機器人學習和研發(fā)很長時間了，但是在研究ROS的過程中，“序列化”這個詞還是這輩子第一次聽到。
所以可想而知很多人在看到“把一個消息序列化”這樣的描述時是如何一臉懵逼。
但其實序列化是一個比較常見的概念，你雖然不知道它但一定接觸過它。
下面我們先介紹“序列化”的一些常識，然后解釋ROS里的序列化是怎么做的？
1.1 什么是序列化？
“序列化”（Serialization ）的意思是將一個對象轉(zhuǎn)化為字節(jié)流。
這里說的對象可以理解為“面向?qū)ο蟆崩锏哪莻€對象，具體的就是存儲在內(nèi)存中的對象數(shù)據(jù)。
與之相反的過程是“反序列化”（Deserialization ）。
雖然掛著機器人的羊頭，但是后面的介紹全部是計算機知識，跟機器人一丁點關(guān)系都沒有，序列化就是一個純粹的計算機概念。
序列化的英文Serialize就有把一個東西變成一串連續(xù)的東西之意。
形象的描述，數(shù)據(jù)對象是一團面，序列化就是將面團拉成一根面條，反序列化就將面條捏回面團。
另一個形象的類比是我們在對話或者打電話時，一個人的思想轉(zhuǎn)換成一維的語音，然后在另一個人的頭腦里重新變成結(jié)構(gòu)化的思想，這也是一種序列化。
面對序列化，很多人心中可能會有很多疑問。
首先，為什么要序列化？或者更具體的說，既然對象的信息本來就是以字節(jié)的形式儲存在內(nèi)存中，那為什么要多此一舉把一些字節(jié)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成另一種形式的、一維的、連續(xù)的字節(jié)數(shù)據(jù)呢？
如果我們的程序在內(nèi)存中存儲了一個數(shù)字，比如25。那要怎么傳遞25這個數(shù)字給別的程序節(jié)點或者把這個數(shù)字永久存儲起來呢？
很簡單，直接傳遞25這個數(shù)字（的字節(jié)表示，即0X19，當然最終會變成二進制表示11001以高低電平傳輸存儲）或者直接把這個數(shù)字（的字節(jié)表示）寫進硬盤里即可。
所以，對于本來就是連續(xù)的、一維的、一連串的數(shù)據(jù)（例如字符串），序列化并不需要做太多東西，其本質(zhì)是就是由內(nèi)存向其它地方拷貝數(shù)據(jù)而已。
所以，如果你在一個序列化庫里看到memcpy函數(shù)不用覺得奇怪，因為你知道序列化最底層不過就是在操作內(nèi)存數(shù)據(jù)而已（還有些庫使用了流的ostream.rdbuf()->sputn函數(shù)）。
可是實際程序操作的對象很少是這么簡單的形式，大多數(shù)時候我們面對的是包含不同數(shù)據(jù)類型（int、double、string）的復雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（比如vector、list），它們很可能在內(nèi)存中是不連續(xù)存儲的而是分散在各處。比如ROS的很多消息都包含向量。
數(shù)據(jù)中還有各種指針和引用。而且，如果數(shù)據(jù)要在運行于不同架構(gòu)的計算機之上的、由不同編程語言所編寫的節(jié)點程序之間傳遞，那問題就更復雜了，它們的字節(jié)順序endianness規(guī)定有可能不一樣，基本數(shù)據(jù)類型（比如int）的長度也不一樣（有的int是4個字節(jié)、有的是8個字節(jié)）。
這些都不是通過簡單地、原封不動地復制粘貼原始數(shù)據(jù)就能解決的。這時候就需要序列化和反序列化了。
所以在程序之間需要通信時（ROS恰好就是這種情況），或者希望保存程序的中間運算結(jié)果時，序列化就登場了。
另外，在某種程度上，序列化還起到統(tǒng)一標準的作用。
我們把被序列化的東西叫object（對象），它可以是任意的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對象：結(jié)構(gòu)體、數(shù)組、類的實例等等。
把序列化后得到的東西叫archive，它既可以是人類可讀的文本形式，也可以是二進制形式。
前者比如JSON和XML，這兩個是網(wǎng)絡應用里最常用的序列化格式，通過記事本就能打開閱讀；
后者就是原始的二進制文件，比如后綴名是bin的文件，人類是沒辦法直接閱讀一堆的0101或者0XC9D23E72的。
序列化算是一個比較常用的功能，所以大多數(shù)編程語言（比如C++、Python、Java等）都會附帶用于序列化的庫，不需要你再去造輪子。
以C++為例，雖然標準STL庫沒有提供序列化功能，但是第三方庫Boost提供了[ 2 ]谷歌的protobuf也是一個序列化庫，還有Fast-CDR，以及不太知名的Cereal，Java自帶序列化函數(shù)，python可以使用第三方的pickle模塊實現(xiàn)。
總之，序列化沒有什么神秘的，用戶可以看看這些開源的序列化庫代碼，或者自己寫個小程序試試簡單數(shù)據(jù)的序列化，例如這個例子，或者這個，有助于更好地理解ROS中的實現(xiàn)。
1.2 ROS中的序列化實現(xiàn)
理解了序列化，再回到ROS。我們發(fā)現(xiàn)，ROS沒有采用第三方的序列化工具，而是選擇自己實現(xiàn)，代碼在roscpp_core項目下的roscpp_serialization中，見下圖。這個功能涉及的代碼量不是很多。
為什么ROS不使用現(xiàn)成的序列化工具或者庫呢？可能ROS誕生的時候（2007年），有些序列化庫可能還不存在（protobuf誕生于2008年），更有可能是ROS的創(chuàng)造者認為當時沒有合適的工具。
1.2.1 serialization.h
核心的函數(shù)都在serialization.h里，簡而言之，里面使用了C語言標準庫的memcpy函數(shù)把消息拷貝到流中。
下面來看一下具體的實現(xiàn)。
序列化功能的特點是要處理很多種數(shù)據(jù)類型，針對每種具體的類型都要實現(xiàn)相應的序列化函數(shù)。
為了盡量減少代碼量，ROS使用了模板的概念，所以代碼里有一堆的template。
從后往前梳理，先看Stream這個結(jié)構(gòu)體吧。在C++里結(jié)構(gòu)體和類基本沒什么區(qū)別，結(jié)構(gòu)體里也可以定義函數(shù)。
Stream翻譯為流，流是一個計算機中的抽象概念，前面我們提到過字節(jié)流，它是什么意思呢？
在需要傳輸數(shù)據(jù)的時候，我們可以把數(shù)據(jù)想象成傳送帶上連續(xù)排列的一個個被傳送的物體，它們就是一個流。
更形象的，可以想象磁帶或者圖靈機里連續(xù)的紙帶。在文件讀寫、使用串口、網(wǎng)絡Socket通信等領(lǐng)域，流經(jīng)常被使用。例如我們常用的輸入輸出流：
cout<<"helllo"; 由于使用很多，流的概念也在演變。想了解更多可以看這里。
struct Stream
{
?// Returns a pointer to the current position of the stream
?inline uint8_t* getData() { return data_; }
?// Advances the stream, checking bounds, and returns a pointer to the position before it was advanced.
?// hrows StreamOverrunException if len would take this stream past the end of its buffer
?ROS_FORCE_INLINE uint8_t* advance(uint32_t len)
{
? ?uint8_t* old_data = data_;
? ?data_ += len;
? ?if (data_ > end_)
? ?{
? ? ?// Throwing directly here causes a significant speed hit due to the extra code generated for the throw statement
? ? ?throwStreamOverrun();
? ?}
? ?return old_data;
?}
?// Returns the amount of space left in the stream
?inline uint32_t getLength() { return static_cast(end_ - data_); }
?
protected:
?Stream(uint8_t* _data, uint32_t _count) : data_(_data), end_(_data + _count) {}
private:
?uint8_t* data_;
?uint8_t* end_;
};
注釋表明Stream是個基類，輸入輸出流IStream和OStream都繼承自它。
Stream的成員變量data_是個指針，指向序列化的字節(jié)流開始的位置，它的類型是uint8_t。
在Ubuntu系統(tǒng)中，uint8_t的定義是typedef unsigned char uint8_t;
所以uint8_t就是一個字節(jié)，可以用size_of()函數(shù)檢驗。data_指向的空間就是保存字節(jié)流的。
輸出流類OStream用來序列化一個對象，它引用了serialize函數(shù)，如下。
struct OStream : public Stream
{
?static const StreamType stream_type = stream_types::Output;
?OStream(uint8_t* data, uint32_t count) : Stream(data, count) {}
?/* Serialize an item to this output stream*/
?template
?ROS_FORCE_INLINE void next(const T& t)
{
? ?serialize(*this, t);
?}
?template
?ROS_FORCE_INLINE OStream& operator<<(const T& t)
?{
? ?serialize(*this, t);
? ?return *this;
?}
};
輸入流類IStream用來反序列化一個字節(jié)流，它引用了deserialize函數(shù)，如下。
struct ROSCPP_SERIALIZATION_DECL IStream : public Stream
{
?static const StreamType stream_type = stream_types::Input;
?IStream(uint8_t* data, uint32_t count) : Stream(data, count) {}
?/* Deserialize an item from this input stream */
?template
?ROS_FORCE_INLINE void next(T& t)
{
? ?deserialize(*this, t);
?}
?template
?ROS_FORCE_INLINE IStream& operator>>(T& t)
?{
? ?deserialize(*this, t);
? ?return *this;
?}
};
自然，serialize函數(shù)和deserialize函數(shù)就是改變數(shù)據(jù)形式的地方，它們的定義在比較靠前的地方。它們都接收兩個模板，都是內(nèi)聯(lián)函數(shù)，然后里面沒什么東西，只是又調(diào)用了Serializer類的成員函數(shù)write和read。所以，serialize和deserialize函數(shù)就是個二道販子。
// Serialize an object. ?Stream here should normally be a ros::OStream templateinline void serialize(Stream& stream, const T& t) { ?Serializer ::write(stream, t); } // Deserialize an object. ?Stream here should normally be a ros::IStream template inline void deserialize(Stream& stream, T& t) { ?Serializer ::read(stream, t); }
所以，我們來分析Serializer類，如下。我們發(fā)現(xiàn)，write和read函數(shù)又調(diào)用了類型里的serialize函數(shù)和deserialize函數(shù)。
頭別暈，這里的serialize和deserialize函數(shù)跟上面的同名函數(shù)不是一回事。
注釋中說：“Specializing the Serializer class is the only thing you need to do to get the ROS serialization system to work with a type”（要想讓ROS的序列化功能適用于其它的某個類型，你唯一需要做的就是特化這個Serializer類）。
這就涉及到的另一個知識點——模板特化（template specialization）。
templatestruct Serializer { ?// Write an object to the stream. ?Normally the stream passed in here will be a ros::OStream ?template ?inline static void write(Stream& stream, typename boost::call_traits ::param_type t) { ? ?t.serialize(stream.getData(), 0); ?} ? // Read an object from the stream. ?Normally the stream passed in here will be a ros::IStream ?template ?inline static void read(Stream& stream, typename boost::call_traits ::reference t) { ? ?t.deserialize(stream.getData()); ?} ?// Determine the serialized length of an object. ?inline static uint32_t serializedLength(typename boost::call_traits ::param_type t) { ? ?return t.serializationLength(); ?} };
接著又定義了一個帶參數(shù)的宏函數(shù)ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(Type)，然后把這個宏作用到了ROS中的10種基本數(shù)據(jù)類型，分別是：uint8_t, int8_t, uint16_t, int16_t, uint32_t, int32_t, uint64_t, int64_t, float, double。
說明這10種數(shù)據(jù)類型的處理方式都是類似的?？吹竭@里大家應該明白了，write和read函數(shù)都使用了memcpy函數(shù)進行數(shù)據(jù)的移動。
注意宏定義中的template<>語句，這正是模板特化的標志，關(guān)鍵詞template后面跟一對尖括號。
關(guān)于模板特化可以看這里。
#define ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(Type) ?template<> struct Serializer?{ ? ?template inline static void write(Stream& stream, const Type v) { ? ? ?memcpy(stream.advance(sizeof(v)), &v, sizeof(v) ); ? ?} ? ?template inline static void read(Stream& stream, Type& v) { ? ? ?memcpy(&v, stream.advance(sizeof(v)), sizeof(v) ); ? ?} ? ?inline static uint32_t serializedLength(const Type&) { ? ? ?return sizeof(Type); ? ?} }; ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(uint8_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(int8_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(uint16_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(int16_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(uint32_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(int32_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(uint64_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(int64_t) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(float) ROS_CREATE_SIMPLE_SERIALIZER(double)
對于其它類型的數(shù)據(jù)，例如bool、std::string、std::vector、ros::Time、ros::Duration、boost::array等等，它們各自的處理方式有細微的不同，所以不再用上面的宏函數(shù)，而是用模板特化的方式每種單獨定義，這也是為什么serialization.h這個文件這么冗長。
對于int、double這種單個元素的數(shù)據(jù)，直接用上面特化的Serializer類中的memcpy函數(shù)實現(xiàn)序列化。
對于vector、array這種多個元素的數(shù)據(jù)類型怎么辦呢？方法是分成幾種情況，對于固定長度簡單類型的（fixed-size simple types），還是用各自特化的Serializer類中的memcpy函數(shù)實現(xiàn)，沒啥太大區(qū)別。
對于固定但是類型不簡單的（fixed-size non-simple types）或者既不固定也不簡單的（non-fixed-size, non-simple types）或者固定但是不簡單的（fixed-size, non-simple types），用for循環(huán)遍歷，一個元素一個元素的單獨處理。
那怎么判斷一個數(shù)據(jù)是不是固定是不是簡單呢？這是在roscpp_traits文件夾中的message_traits.h完成的。
其中采用了萃取Type Traits，這是相對高級一點的編程技巧了，筆者也不太懂。
對序列化的介紹暫時就到這里了，有一些細節(jié)還沒講，等筆者看懂了再補。
2、消息訂閱發(fā)布
2.1 ROS的本質(zhì)
如果問ROS的本質(zhì)是什么，或者用一句話概括ROS的核心功能。那么，筆者認為ROS就是個通信庫，讓不同的程序節(jié)點能夠相互對話。
很多文章和書籍在介紹ROS是什么的時候，經(jīng)常使用“ROS是一個通信框架”這種描述。
但是筆者認為這種描述并不是太合適?！翱蚣堋笔莻€對初學者非常不友好的抽象詞匯，用一個更抽象難懂的概念去解釋一個本來就不清楚的概念，對初學者起不到任何幫助。
而且筆者嚴重懷疑絕大多數(shù)作者能對機器人的本質(zhì)或者軟件框架能有什么太深的理解，他們的見解不會比你我深刻多少。
既然提到本質(zhì)，那我們就深入到最基本的問題。
在接觸無窮的細節(jié)之前，我們不妨先做一個哲學層面的思考。
那就是，為什么ROS要解決通信問題？
機器人涉及的東西千千萬萬，機械、電子、軟件、人工智能無所不包，為什么底層的設計是一套用來通信的程序而不是別的東西。
到目前為止，我還沒有看到有人討論過這個問題。這要回到機器人或者智能的本質(zhì)。
當我們在談論機器人的時候，最首要的問題不是硬件設計，而是對信息的處理。一個機器人需要哪些信息，信息從何而來，如何傳遞，又被誰使用，這些才是最重要的問題。
人類飛不鳥，游不過魚，跑不過馬，力不如牛，為什么卻自稱萬物之靈呢。
因為人有大腦，而且人類大腦處理的信息更多更復雜。
拋開物質(zhì)，從信息的角度看，人與動物、與機器人存在很多相似的地方。
機器人由許多功能模塊組成，它們之間需要協(xié)作才能形成一個有用的整體，機器人與機器人之間也需要協(xié)作才能形成一個有用的系統(tǒng)，要協(xié)作就離不開通信。
需要什么樣的信息以及信息從何而來不是ROS首先關(guān)心的，因為這取決于機器人的應用場景。
因此，ROS首先要解決的是通信的問題，即如何建立通信、用什么方式通信、通信的格式是什么等等一系列具體問題。
帶著這些問題，我們看看ROS是如何設計的。
2.2 客戶端庫
實現(xiàn)通信的代碼在ros_comm包中，如下。
其中clients文件夾一共有127個文件，看來是最大的包了。
現(xiàn)在我們來到了ROS最核心的地帶。
客戶端這個名詞出現(xiàn)的有些突然，一個機器人操作系統(tǒng)里為什么需要客戶端。
原因是，節(jié)點與主節(jié)點master之間的關(guān)系是client/server，這時每個節(jié)點都是一個客戶端（client），而master自然就是服務器端（server）。
那客戶端庫（client libraries）是干什么的？就是為實現(xiàn)節(jié)點之間通信的。
雖然整個文件夾中包含的文件眾多，但是我們?nèi)绻凑找欢ǖ拿}絡來分析就不會眼花繚亂。
節(jié)點之間最主要的通信方式就是基于消息的。為了實現(xiàn)這個目的，需要三個步驟，如下。
弄明白這三個步驟就明白ROS的工作方式了。這三個步驟看起來是比較合乎邏輯的，并不奇怪。
消息的發(fā)布者和訂閱者（即消息的接收方）建立連接；
發(fā)布者向話題發(fā)布消息，訂閱者在話題上接收消息，將消息保存在回調(diào)函數(shù)隊列中；
調(diào)用回調(diào)函數(shù)隊列中的回調(diào)函數(shù)處理消息。
2.2.1 一個節(jié)點的誕生
在建立連接之前，首先要有節(jié)點。
節(jié)點就是一個獨立的程序，它運行起來后就是一個普通的進程，與計算機中其它的進程并沒有太大區(qū)別。
一個問題是：ROS中為什么把一個獨立的程序稱為“節(jié)點”
這是因為ROS沿用了計算機網(wǎng)絡中“節(jié)點”的概念。
在一個網(wǎng)絡中，例如互聯(lián)網(wǎng)，每一個上網(wǎng)的計算機就是一個節(jié)點。前面我們看到的客戶端、服務器這樣的稱呼，也是從計算機網(wǎng)絡中借用的。
下面來看一下節(jié)點是如何誕生的。我們在第一次使用ROS時，一般都會照著官方教程編寫一個talker和一個listener節(jié)點，以熟悉ROS的使用方法。
我們以talker為例，它的部分代碼如下。
#include "ros/ros.h"
int main(int argc, char **argv)
{
/* You must call one of the versions of ros::init() before using any other part of the ROS system. */
ros::init(argc, argv, "talker");
ros::NodeHandle n;
main函數(shù)里首先調(diào)用了init()函數(shù)初始化一個節(jié)點，該函數(shù)的定義在init.cpp文件中。
當我們的程序運行到init()函數(shù)時，一個節(jié)點就呱呱墜地了。
而且在出生的同時我們還順道給他起好了名字，也就是"talker"。
名字是隨便起的，但是起名是必須的。
我們進入init()函數(shù)里看看它做了什么，代碼如下，看上去還是挺復雜的。它初始化了一個叫g(shù)_global_queue的數(shù)據(jù)，它的類型是CallbackQueuePtr。
這是個相當重要的類，叫“回調(diào)隊列”，后面還會見到它。init()函數(shù)還調(diào)用了network、master、this_node、file_log、param這幾個命名空間里的init初始化函數(shù)各自實現(xiàn)一些變量的初始化，這些變量都以g開頭，例如g_host、g_uri，用來表明它們是全局變量。
其中，network::init完成節(jié)點主機名、IP地址等的初始化，master::init獲取master的URI、主機號和端口號。
this_node::init定義節(jié)點的命名空間和節(jié)點的名字，沒錯，把我們給節(jié)點起的名字就存儲在這里。file_log::init初始化日志文件的路徑。
void init(const M_string& remappings, const std::string& name, uint32_t options)
{
?if (!g_atexit_registered) {
? ?g_atexit_registered = true;
? ?atexit(atexitCallback);
?}
?if (!g_global_queue) {
? ?g_global_queue.reset(new CallbackQueue);
?}
?if (!g_initialized) {
? ?g_init_options = options;
? ?g_ok = true;
? ?ROSCONSOLE_AUTOINIT;
? ?// Disable SIGPIPE
#ifndef WIN32
? ?signal(SIGPIPE, SIG_IGN);
#else
? ?WSADATA wsaData;
? ?WSAStartup(MAKEWORD(2, 0), &wsaData);
#endif
? ?check_ipv6_environment();
? ?network::init(remappings);
? ?master::init(remappings);
? ?// names:: namespace is initialized by this_node
? ?this_node::init(name, remappings, options);
? ?file_log::init(remappings);
? ?param::init(remappings);
? ?g_initialized = true;
?}
}
完成初始化以后，就進入下一步ros::NodeHandle n定義句柄。
我們再進入node_handle.cpp文件，發(fā)現(xiàn)構(gòu)造函數(shù)NodeHandle::NodeHandle調(diào)用了自己的construct函數(shù)。然后，順藤摸瓜找到construct函數(shù)，它里面又調(diào)用了ros::start()函數(shù)。
沒錯，我們又繞回到了init.cpp文件。
ros::start()函數(shù)主要實例化了幾個重要的類，如下。
完成實例化后馬上又調(diào)用了各自的start()函數(shù)，啟動相應的動作。
這些都做完了以后就可以發(fā)布或訂閱消息了。
一個節(jié)點的故事暫時就到這了。
TopicManager::instance()->start(); ServiceManager::instance()->start(); ConnectionManager::instance()->start(); PollManager::instance()->start(); XMLRPCManager::instance()->start();
2.2.1 XMLRPC是什么？
關(guān)于ROS節(jié)點建立連接的技術(shù)細節(jié)，官方文檔說的非常簡單，在這里ROS Technical Overview。沒有基礎的同學看這個介紹必然還是不懂。
在ROS中，節(jié)點與節(jié)點之間的通信依靠節(jié)點管理器（master）牽線搭橋。
master像一個中介，它介紹節(jié)點們互相認識。一旦節(jié)點們認識了以后，master就完成自己的任務了，它就不再摻和了。
這也是為什么你啟動節(jié)點后再殺死m(xù)aster，節(jié)點之間的通信依然保持正常的原因。
使用過電驢和迅雷而且研究過BitTorrent的同學對master的工作方式應該很熟悉，master就相當于Tracker服務器，它存儲著其它節(jié)點的信息。
我們每次下載之前都會查詢Tracker服務器，找到有電影資源的節(jié)點，然后就可以與它們建立連接并開始下載電影了。
那么master是怎么給節(jié)點牽線搭橋的呢？ROS使用了一種叫XMLRPC的方式實現(xiàn)這個功能。
XMLRPC中的RPC的意思是遠程過程調(diào)用（Remote Procedure Call）。
簡單來說，遠程過程調(diào)用的意思就是一個計算機中的程序（在我們這就是節(jié)點啦）可以調(diào)用另一個計算機中的函數(shù)，只要這兩個計算機在一個網(wǎng)絡中。
這是一種聽上去很高大上的功能，它能讓節(jié)點去訪問網(wǎng)絡中另一臺計算機上的程序資源。
XMLRPC中的XML我們在1.1節(jié)講消息序列化時提到了，它就是一種數(shù)據(jù)表示方式而已。
所以合起來，XMLRPC的意思就是把由XML表示的數(shù)據(jù)發(fā)送給其它計算機上的程序運行。
運行后返回的結(jié)果仍然以XML格式返回回來，然后我們通過解析它（還原回純粹的數(shù)據(jù)）就能干別的事了。
想了解更多XMLRPC的細節(jié)可以看這個XML-RPC：概述。
舉個例子，一個XMLRPC請求是下面這個樣子的。因為XMLRPC是基于HTTP協(xié)議的，所以下面的就是個標準的HTTP報文。
POST / HTTP/1.1 User-Agent: XMLRPC++ 0.7 Host: localhost:11311 Content-Type: text/xml Content-length: 78? circleArea ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 2.41
如果你沒學過HTTP協(xié)議，看上面的語句可能會感到陌生?！秷D解HTTP》這本小書可以讓你快速入門。
HTTP報文比較簡單，它分兩部分，前半部分是頭部，后半部分是主體。
頭部和主體之間用空行分開，這都是HTTP協(xié)議規(guī)定的標準。
上面主體部分的格式就是XML，見的多了你就熟悉了。
所以，XMLRPC傳遞的消息其實就是主體部分是XML格式的HTTP報文而已，沒什么神秘的。
對應客戶端一個XMLRPC請求，服務器端會執(zhí)行它并返回一個響應，它也是一個HTTP報文，如下。
它的結(jié)構(gòu)和請求一樣，不再解釋了。所以，XMLRPC跟我們上網(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁的過程其實差不多。
HTTP/1.1 200 OK Date: Sat, 06 Oct 2001 23:20:04 GMT Server: Apache.1.3.12 (Unix) Connection: close Content-Type: text/xml Content-Length: 124? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 18.24668429131
2.2.2 ROS中XMLRPC的實現(xiàn)
上面的例子解釋了XMLRPC是什么？下面我們看看ROS是如何實現(xiàn)XMLRPC的。
ROS使用的XMLRPC介紹在這里：
http://wiki.ros.org/xmlrpcpp。這次ROS的創(chuàng)作者沒有從零開始造輪子，而是在一個已有的XMLRPC庫的基礎上改造的。
XMLRPC的C++代碼在下載后的ros_comm-noetic-develutilitiesxmlrpcpp路徑下。
還好，整個工程不算太大。XMLRPC分成客戶端和服務器端兩大部分。
咱們先看客戶端，主要代碼在XmlRpcClient.cpp文件里。
擒賊先擒王，XmlRpcClient.cpp文件中最核心的函數(shù)就是execute，用于執(zhí)行遠程調(diào)用，代碼如下。
// Execute the named procedure on the remote server.
// Params should be an array of the arguments for the method.
// Returns true if the request was sent and a result received (although the result might be a fault).
bool XmlRpcClient::execute(const char* method, XmlRpcValue const& params, XmlRpcValue& result)
{
?XmlRpcUtil::log(1, "XmlRpcClient: method %s (_connectionState %s).", method, connectionStateStr(_connectionState));
?// This is not a thread-safe operation, if you want to do multithreading, use separate
?// clients for each thread. If you want to protect yourself from multiple threads
?// accessing the same client, replace this code with a real mutex.
?if (_executing)
? ?return false;
?_executing = true;
?ClearFlagOnExit cf(_executing);
?_sendAttempts = 0;
?_isFault = false;
?if ( ! setupConnection())
? ?return false;
?if ( ! generateRequest(method, params))
? ?return false;
?result.clear();
?double msTime = -1.0; ? // Process until exit is called
?_disp.work(msTime);
?if (_connectionState != IDLE || ! parseResponse(result)) {
? ?_header = "";
? ?return false;
?}
?// close() if server does not supports HTTP1.1
?// otherwise, reusing the socket to write leads to a SIGPIPE because
?// the remote server could shut down the corresponding socket.
?if (_header.find("HTTP/1.1 200 OK", 0, 15) != 0) {
? ?close();
?}
?XmlRpcUtil::log(1, "XmlRpcClient: method %s completed.", method);
?_header = "";
?_response = "";
?return true;
}
它首先調(diào)用setupConnection()函數(shù)與服務器端建立連接。
連接成功后，調(diào)用generateRequest()函數(shù)生成發(fā)送請求報文。
XMLRPC請求報文的頭部又交給generateHeader()函數(shù)做了，代碼如下。
// Prepend http headers
std::string XmlRpcClient::generateHeader(size_t length) const
{
?std::string header =
? ?"POST " + _uri + " HTTP/1.1
"
? ?"User-Agent: ";
?header += XMLRPC_VERSION;
?header += "
Host: ";
?header += _host;
?char buff[40];
?std::snprintf(buff,40,":%d
", _port);
?header += buff;
?header += "Content-Type: text/xml
Content-length: ";
?std::snprintf(buff,40,"%zu
", length);
?return header + buff;
}
主體部分則先將遠程調(diào)用的方法和參數(shù)變成XML格式，generateRequest()函數(shù)再將頭部和主體組合成完整的報文，如下：
std::string header = generateHeader(body.length()); _request = header + body;
把報文發(fā)給服務器后，就開始靜靜地等待。
一旦接收到服務器返回的報文后，就調(diào)用parseResponse函數(shù)解析報文數(shù)據(jù)，也就是把XML格式變成純凈的數(shù)據(jù)格式。
我們發(fā)現(xiàn)，XMLRPC使用了socket功能實現(xiàn)客戶端和服務器通信。
我們搜索socket這個單詞，發(fā)現(xiàn)它原始的意思是插座，如下。這非常形象，建立連接實現(xiàn)通信就像把插頭插入插座。
雖說XMLRPC也是ROS的一部分，但它畢竟只是一個基礎功能，我們會用即可，暫時不去探究其實現(xiàn)細節(jié)，
所以對它的分析到此為止。下面我們來看節(jié)點是如何調(diào)用XMLRPC的。
2.2.3 節(jié)點間通過XMLRPC建立連接
在一個節(jié)點剛啟動的時候，它并不知道其它節(jié)點的存在，更不知道它們在交談什么，當然也就談不上通信。
所以，它要先與master對話查詢其它節(jié)點的狀態(tài)，然后再與其它節(jié)點通信。
而節(jié)點與master對話使用的就是XMLRPC。
從這一點來看，master叫節(jié)點管理器確實名副其實，它是一個大管家，給剛出生的節(jié)點提供服務。
下面我們以兩個節(jié)點：talker和listener為例，介紹其通過XMLRPC建立通信連接的過程，如下圖所示。
talker注冊
假設我們先啟動talker。啟動后，它通過1234端口使用XMLRPC向master注冊自己的信息，包含所發(fā)布消息的話題名。master會將talker的注冊信息加入注冊列表中；
2.listener注冊
listener啟動后，同樣通過XMLRPC向master注冊自己的信息，包含需要訂閱的話題名；
3.master進行匹配
master根據(jù)listener的訂閱信息從注冊列表中查找，如果沒有找到匹配的發(fā)布者，則等待發(fā)布者的加入，如果找到匹配的發(fā)布者信息，則通過XMLRPC向listener發(fā)送talker的地址信息。
4.listener發(fā)送連接請求
listener接收到master發(fā)回的talker地址信息，嘗試通過XMLRPC向talker發(fā)送連接請求，傳輸訂閱的話題名、消息類型以及通信協(xié)議（TCP或者UDP）;
5.talker確認連接請求
talker接收到listener發(fā)送的連接請求后，繼續(xù)通過XMLRPC向listener確認連接信息，其中包含自身的TCP地址信息;
6.listener嘗試與talker建立連接
listener接收到確認信息后，使用TCP嘗試與talker建立網(wǎng)絡連接。
7.talker向listener發(fā)布消息
成功建立連接后，talker開始向listener發(fā)送話題消息數(shù)據(jù)，master不再參與。
從上面的分析中可以發(fā)現(xiàn)，前五個步驟使用的通信協(xié)議都是XMLRPC，最后發(fā)布數(shù)據(jù)的過程才使用到TCP。
master只在節(jié)點建立連接的過程中起作用，但是并不參與節(jié)點之間最終的數(shù)據(jù)傳輸。
節(jié)點在請求建立連接時會通過master.cpp文件中的execute()函數(shù)調(diào)用XMLRPC庫中的函數(shù)。
我們舉個例子，加入talker節(jié)點要發(fā)布消息，它會調(diào)用topic_manager.cpp中的TopicManager::advertise()函數(shù)，在函數(shù)中會調(diào)用execute()函數(shù)，該部分代碼如下。
?XmlRpcValue args, result, payload;
?args[0] = this_node::getName();
?args[1] = ops.topic;
?args[2] = ops.datatype;
?args[3] = xmlrpc_manager_->getServerURI();
?master::execute("registerPublisher", args, result, payload, true);
其中，registerPublisher就是一個遠程過程調(diào)用的方法（或者叫函數(shù)）。節(jié)點通過這個遠程過程調(diào)用向master注冊，表示自己要發(fā)布發(fā)消息了。
你可能會問，registerPublisher方法在哪里被執(zhí)行了呢？我們來到ros_comm-noetic-devel ools osmastersrc osmaster路徑下，打開master_api.py文件，然后搜索registerPublisher這個方法，就會找到對應的代碼，如下。
匆匆掃一眼就知道，它在通知所有訂閱這個消息的節(jié)點，讓它們做好接收消息的準備。
你可能注意到了，這個被調(diào)用的XMLRPC是用python語言實現(xiàn)的。
也就是說，XMLRPC通信時只要報文的格式是一致的，不管C++還是python語言，都可以實現(xiàn)遠程調(diào)用的功能。
def registerPublisher(self, caller_id, topic, topic_type, caller_api): ? ? ? ?try: ? ? ? ? ? ?self.ps_lock.acquire() ? ? ? ? ? ?self.reg_manager.register_publisher(topic, caller_id, caller_api) ? ? ? ? ? ?# don't let '*' type squash valid typing ? ? ? ? ? ?if topic_type != rosgraph.names.ANYTYPE or not topic in self.topics_types: ? ? ? ? ? ? ? ?self.topics_types[topic] = topic_type ? ? ? ? ? ?pub_uris = self.publishers.get_apis(topic) ? ? ? ? ? ?sub_uris = self.subscribers.get_apis(topic) ? ? ? ? ? ?self._notify_topic_subscribers(topic, pub_uris, sub_uris) ? ? ? ? ? ?mloginfo("+PUB [%s] %s %s",topic, caller_id, caller_api) ? ? ? ? ? ?sub_uris = self.subscribers.get_apis(topic) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?finally: ? ? ? ? ? ?self.ps_lock.release() ? ? ? ?return 1, "Registered [%s] as publisher of [%s]"%(caller_id, topic), sub_uris
2.3 master是什么？
當我們在命令行中輸入roscore想啟動ROS的節(jié)點管理器時，背后到底發(fā)生了什么？我們先用Ubuntu的which命令找找roscore這個命令在什么地方，發(fā)現(xiàn)它位于/opt/ros/melodic/bin/roscore路徑下，如下圖。再用file命令查看它的屬性，發(fā)現(xiàn)它是一個Python腳本。
2.3.1 roscore腳本
我們回到自己下載的源碼：ros_comm文件夾中，找到roscore文件，它在 os_comm-melodic-devel ools oslaunchscripts路徑下。
雖然它是個Python腳本，但是卻沒有.py后綴名。
用記事本打開它，迎面第一句話是#!/usr/bin/env python，說明這還是一個python 2版本的腳本。
我們發(fā)現(xiàn)這個roscore只是個空殼，真正重要的只有最后一行指令，如下
import roslaunch roslaunch.main(['roscore', '--core'] + sys.argv[1:])
2.3.2 roslaunch模塊
2.3.2.1 XMLRPC服務器如何啟動？
roscore調(diào)用了roslaunch.main，我們繼續(xù)追蹤，進到ros_comm-noetic-devel ools oslaunchsrc oslaunch文件夾中，發(fā)現(xiàn)有個__init__.py文件，說明這個文件夾是一個python包，打開__init__.py文件找到def main(argv=sys.argv)，這就是roscore調(diào)用的函數(shù)roslaunch.main的實現(xiàn)，如下（這里只保留主要的代碼，不太重要的刪掉了）。
def main(argv=sys.argv):
? ?options = None
? ?logger = None
? ?try:
? ? ? ?from . import rlutil
? ? ? ?parser = _get_optparse()
? ? ? ?
? ? ? ?(options, args) = parser.parse_args(argv[1:])
? ? ? ?args = rlutil.resolve_launch_arguments(args)
? ? ? ?write_pid_file(options.pid_fn, options.core, options.port)
? ? ? ?uuid = rlutil.get_or_generate_uuid(options.run_id, options.wait_for_master)
? ? ? ?configure_logging(uuid)
? ? ? ?# #3088: don't check disk usage on remote machines
? ? ? ?if not options.child_name and not options.skip_log_check:
? ? ? ? ? ?rlutil.check_log_disk_usage()
? ? ? ?logger = logging.getLogger('roslaunch')
? ? ? ?logger.info("roslaunch starting with args %s"%str(argv))
? ? ? ?logger.info("roslaunch env is %s"%os.environ)
? ? ? ? ? ?
? ? ? ?if options.child_name:
? ? ? ? ? # 這里沒執(zhí)行到，就不列出來了
? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ?logger.info('starting in server mode')
? ? ? ? ? ?# #1491 change terminal name
? ? ? ? ? ?if not options.disable_title:
? ? ? ? ? ? ? ?rlutil.change_terminal_name(args, options.core)
? ? ? ? ? ?# Read roslaunch string from stdin when - is passed as launch filename.
? ? ? ? ? ?roslaunch_strs = []
? ? ? ? ? ?# This is a roslaunch parent, spin up parent server and launch processes.
? ? ? ? ? ?# args are the roslaunch files to load
? ? ? ? ? ?from . import parent as roslaunch_parent
? ? ? ? ? ?# force a port binding spec if we are running a core
? ? ? ? ? ?if options.core:
? ? ? ? ? ? ? ?options.port = options.port or DEFAULT_MASTER_PORT
? ? ? ? ? ?p = roslaunch_parent.ROSLaunchParent(uuid, args, roslaunch_strs=roslaunch_strs, is_core=options.core, port=options.port, local_only=options.local_only, verbose=options.verbose, ?force_screen=options.force_screen, force_log=options.force_log, num_workers=options.num_workers, timeout=options.timeout, master_logger_level=options.master_logger_level, show_summary=not options.no_summary, force_required=options.force_required, sigint_timeout=options.sigint_timeout, sigterm_timeout=options.sigterm_timeout)
? ? ? ? ? ?p.start()
? ? ? ? ? ?p.spin()
roslaunch.main開啟了日志，日志記錄的信息可以幫我們了解main函數(shù)執(zhí)行的順序。
我們?nèi)buntu的.ros/log/路徑下，打開roslaunch-ubuntu-52246.log日志文件，內(nèi)容如下。
通過閱讀日志我們發(fā)現(xiàn)，main函數(shù)首先檢查日志文件夾磁盤占用情況，如果有剩余空間就繼續(xù)往下運行。
然后把運行roscore的終端的標題給改了。
再調(diào)用ROSLaunchParent類中的函數(shù)，這大概就是main函數(shù)中最重要的地方了。
ROSLaunchParent類的定義是在同一路徑下的parent.py文件中。為什么叫LaunchParent筆者也不清楚。
先不管它，我們再看日志，發(fā)現(xiàn)運行到了下面這個函數(shù)，它打算啟動XMLRPC服務器端。
所以調(diào)用的順序是：roslaunch\__init__.py文件中的main()函數(shù)調(diào)用parent.pystart()函數(shù)，start()函數(shù)調(diào)用自己類中的_start_infrastructure()函數(shù)，_start_infrastructure()函數(shù)調(diào)用自己類中的_start_server()函數(shù)，_start_server()函數(shù)再調(diào)用server.py中的start函數(shù)。
def _start_server(self):
self.logger.info("starting parent XML-RPC server")
self.server = roslaunch.server.ROSLaunchParentNode(self.config, self.pm)
self.server.start()
我們再進到server.py文件中，找到ROSLaunchNode類，里面的start函數(shù)又調(diào)用了父類XmlRpcNode中的start函數(shù)。
class ROSLaunchNode(xmlrpc.XmlRpcNode):
? ?"""
? ?Base XML-RPC server for roslaunch parent/child processes
? ?"""
? ?def start(self):
? ? ? ?logger.info("starting roslaunch XML-RPC server")
? ? ? ?super(ROSLaunchNode, self).start()
我們來到ros_comm-noetic-devel ools osgraphsrc osgraph路徑，找到xmlrpc.py文件。找到class XmlRpcNode(object)類，再進入start(self)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)它調(diào)用了自己類的run函數(shù)，run函數(shù)又調(diào)用了自己類中的_run函數(shù)，_run函數(shù)又調(diào)用了自己類中的_run_init()函數(shù)，在這里才調(diào)用了真正起作用的ThreadingXMLRPCServer類。
因為master節(jié)點是用python實現(xiàn)的，所以，需要有python版的XMLRPC庫。
幸運的是，python有現(xiàn)成的XMLRPC庫，叫SimpleXMLRPCServer。SimpleXMLRPCServer已經(jīng)內(nèi)置到python中了，無需安裝。
所以，ThreadingXMLRPCServer類直接繼承了SimpleXMLRPCServer，如下。
class ThreadingXMLRPCServer(socketserver.ThreadingMixIn, SimpleXMLRPCServer)
2.3.2.2 master如何啟動？
我們再來看看節(jié)點管理器master是如何被啟動的，再回到parent.pystart()函數(shù)，如下。
我們發(fā)現(xiàn)它啟動了XMLRPC服務器后，接下來就調(diào)用了_init_runner()函數(shù)。
? ?def start(self, auto_terminate=True):
? ? ? ?self.logger.info("starting roslaunch parent run")
? ? ? ?# load config, start XMLRPC servers and process monitor
? ? ? ?try:
? ? ? ? ? ?self._start_infrastructure()
? ? ? ?except:
? ? ? ? ? ?self._stop_infrastructure()
? ? ? ?# Initialize the actual runner.
? ? ? ?self._init_runner()
? ? ? ?# Start the launch
? ? ? ?self.runner.launch()
init_runner()函數(shù)實例化了ROSLaunchRunner類，這個類的定義在launch.py里。
def _init_runner(self):
self.runner = roslaunch.launch.ROSLaunchRunner(self.run_id, self.config, server_uri=self.server.uri, ...)
實例化完成后，parent.pystart()函數(shù)就調(diào)用了它的launch()函數(shù)。
我們打開launch.py文件，找到launch()函數(shù)，發(fā)現(xiàn)它又調(diào)用了自己類中的_setup()函數(shù)，而_setup()函數(shù)又調(diào)用了_launch_master()函數(shù)。
看名字就能猜出來，_launch_master()函數(shù)肯定是啟動節(jié)點管理器master的，它調(diào)用了create_master_process函數(shù)，這個函數(shù)在nodeprocess.py里。
所以我們打開nodeprocess.py，create_master_process函數(shù)使用了LocalProcess類。這個類繼承自Process類。nodeprocess.py文件引用了python中用于創(chuàng)建新的進程的subprocess模塊。
create_master_process函數(shù)實例化LocalProcess類用的是’rosmaster’，即ros_comm-noetic-devel ools osmaster中的包。
main.py文件中的rosmaster_main函數(shù)使用了master.py中的Master類。
Master類中又用到了master_api.py中的ROSMasterHandler類，這個類包含所有的XMLRPC服務器接收的遠程調(diào)用，一共24個，如下。
shutdown(self, caller_id, msg='') getUri(self, caller_id) getPid(self, caller_id) deleteParam(self, caller_id, key) setParam(self, caller_id, key, value) getParam(self, caller_id, key) searchParam(self, caller_id, key) subscribeParam(self, caller_id, caller_api, key) unsubscribeParam(self, caller_id, caller_api, key) hasParam(self, caller_id, key) getParamNames(self, caller_id) param_update_task(self, caller_id, caller_api, param_key, param_value) _notify_topic_subscribers(self, topic, pub_uris, sub_uris) registerService(self, caller_id, service, service_api, caller_api) lookupService(self, caller_id, service) unregisterService(self, caller_id, service, service_api) registerSubscriber(self, caller_id, topic, topic_type, caller_api) unregisterSubscriber(self, caller_id, topic, caller_api) registerPublisher(self, caller_id, topic, topic_type, caller_api) unregisterPublisher(self, caller_id, topic, caller_api) lookupNode(self, caller_id, node_name) getPublishedTopics(self, caller_id, subgraph) getTopicTypes(self, caller_id) getSystemState(self, caller_id)
2.3.2.1 檢查log文件夾占用空間
roslaunch這個python包還負責檢查保存log的文件夾有多大。在ros_comm-noetic-devel ools oslaunchsrc oslaunch\__init__.py文件中的main函數(shù)里，有以下語句。
看名字就知道是干啥的了。
rlutil.check_log_disk_usage()
再打開同一路徑下的rlutil.py，發(fā)現(xiàn)它又調(diào)用了rosclean包中的get_disk_usage函數(shù)。
我們發(fā)現(xiàn)，這個函數(shù)里直接寫死了比較的上限：disk_usage > 1073741824，當然這樣不太好，應該改為可配置的。
數(shù)字1073741824的單位是字節(jié)，剛好就是1GB（102 4 3 1024^31024 3byte）。
我們要是想修改log文件夾報警的上限，直接改這個值即可。
def check_log_disk_usage():
? ?"""
? ?Check size of log directory. If high, print warning to user
? ?"""
? ?try:
? ? ? ?d = rospkg.get_log_dir()
? ? ? ?roslaunch.core.printlog("Checking log directory for disk usage. This may take a while.
Press Ctrl-C to interrupt")
? ? ? ?disk_usage = rosclean.get_disk_usage(d)
? ? ? ?# warn if over a gig
? ? ? ?if disk_usage > 1073741824:
? ? ? ? ? ?roslaunch.core.printerrlog("WARNING: disk usage in log directory [%s] is over 1GB.
It's recommended that you use the 'rosclean' command."%d)
? ? ? ?else:
? ? ? ? ? ?roslaunch.core.printlog("Done checking log file disk usage. Usage is <1GB.") ? ? ? ? ? ?
? ?except:
? ? ? ?pass
我們刨根問底，追查rosclean.get_disk_usage(d)是如何實現(xiàn)的。
這個rosclean包不在ros_comm里面，需要單獨下載。
打開后發(fā)現(xiàn)這個包還是跨平臺的，給出了Windows和Linux下的實現(xiàn)。
如果是Windows系統(tǒng)，用os.path.getsize函數(shù)獲取文件的大小，通過os.walk函數(shù)遍歷所有文件，加起來就是文件夾的大小。
如果是Linux系統(tǒng)，用Linux中的du -sb命令獲取文件夾的大小。哎，搞個機器人不僅要學習python，還得熟悉Linux，容易嗎？
主節(jié)點會獲取用戶設置的ROS_MASTER_URI變量中列出的URI地址和端口號（默認為當前的本地IP和11311端口號）。
3、時間
不只是機器人，在任何一個系統(tǒng)里，時間都是一個繞不開的重要話題。下面我們就從萬物的起點——時間開始吧。
ROS中定義時間的程序都在roscpp_core項目下的rostime中，見下圖。
如果細分一下，時間其實有兩種，一種叫“時刻”，也就是某個時間點；
一種叫“時段”或者時間間隔，也就是兩個時刻之間的部分。這兩者的代碼是分開實現(xiàn)的，時刻是time，時間間隔是duration。
在Ubuntu中把rostime文件夾中的文件打印出來，發(fā)現(xiàn)確實有time和duration兩類文件，但是還多了個rate，如下圖所示。
我們還注意到，里面有 CMakeLists.txt 和 package.xml 兩個文件，那說明rostime本身也是個ROS的package，可以單獨編譯。
3.1 時刻time
先看下文件間的依賴關(guān)系。跟時刻有關(guān)的文件是兩個time.h文件和一個time.cpp文件。
time.h給出了類的聲明，而impl ime.h給出了類運算符重載的實現(xiàn)，time.cpp給出了其它函數(shù)的實現(xiàn)。
3.1.1 TimeBase基類
首先看time.h文件，它定義了一個叫TimeBase的類。注釋中說，TimeBase是個基類，定義了兩個成員變量uint32_t sec, nsec，還重載了+ ++、? -?、< <<、> >>、= ==等運算符。
成員變量uint32_t sec, nsec其實就是時間的秒和納秒兩部分，它們合起來構(gòu)成一個完整的時刻。
至于為啥要分成兩部分而不是用一個來定義，可能是考慮到整數(shù)表示精度的問題。
因為32位整數(shù)最大表示的數(shù)字是2147483647。如果我們要用納秒這個范圍估計是不夠的。
你可能會問，機器人系統(tǒng)怎么會使用到納秒這么高精度的時間分辨率，畢竟控制器的定時器最高精度可能也只能到微秒？
如果你做過自動駕駛項目，有使用過GPS和激光雷達傳感器的經(jīng)驗，就會發(fā)現(xiàn)GPS的時鐘精度就是納秒級的，它可以同步激光雷達每個激光點的時間戳。
還有，為什么定義TimeBase這個基類，原因大家很容易就能猜到。
因為在程序里，時間本質(zhì)上就是一個數(shù)字而已，數(shù)字系統(tǒng)的序關(guān)系（能比較大?。┖瓦\算（加減乘除）也同樣適用于時間這個東西。
當然，這里只有加減沒有乘除，因為時間的乘除沒有意義。
3.1.2 Time類
緊接著TimeBase類的是Time類，它是TimeBase的子類。我們做機器人應用程序開發(fā)時用不到TimeBase基類，但是Time類會經(jīng)常使用。
3.1.3 now()函數(shù)
Time類比TimeBase類多了now()函數(shù)，它是我們的老熟人了。在開發(fā)應用的時候，我們直接用下面的代碼就能得到當前的時間戳：
ros::Time begin = ros::now(); //獲取當前時間
now()函數(shù)的定義在rostimesrc ime.cpp里，因為它很常用很重要，筆者就把代碼粘貼在這里，如下。
函數(shù)很簡單，可以看到，如果定義了使用仿真時間（g_use_sim_time為true），那就使用仿真時間，否則就使用墻上時間。
?Time Time::now()
{
? ?if (!g_initialized)
? ? ? ?throw TimeNotInitializedException();
? ?if (g_use_sim_time)
? ? ?{
? ? ? ?boost::mutex::scoped_lock lock(g_sim_time_mutex);
? ? ? ?Time t = g_sim_time;
? ? ? ?return t;
? ? ?}
? ?Time t;
? ?ros_walltime(t.sec, t.nsec);
? ?return t;
?}
在ROS里，時間分成兩類，一種叫仿真時間，一種叫墻上時間。
顧名思義，墻上時間就是實際的客觀世界的時間，它一秒一秒地流逝，誰都不能改變它，讓它快一點慢一點都不可能，除非你有超能力。
仿真時間則是可以由你控制的，讓它快它就快。之所以多了一個仿真時間，是因為有時我們在仿真機器人希望可以自己控制時間，例如為了提高驗證算法的效率，讓它按我們的期望速度推進。
在使用墻上時間的情況下，now()函數(shù)調(diào)用了ros_walltime函數(shù)，這個函數(shù)也在rostimesrc ime.cpp里。
剝開層層洋蔥皮，最后發(fā)現(xiàn)，這個ros_walltime函數(shù)才是真正調(diào)用操作系統(tǒng)時間函數(shù)的地方，而且它還是個跨平臺的實現(xiàn)（Windows和Linux）。
如果操作系統(tǒng)是Linux，那它會使用clock_gettime函數(shù)，在筆者使用的Ubuntu 18.04系統(tǒng)中這個函數(shù)在usrinclude路徑下。
但是萬一缺少這個函數(shù)，那么ROS會使用gettimeofday函數(shù)，但是gettimeofday沒有clock_gettime精確，clock_gettime能提供納秒的精確度。
如果操作系統(tǒng)是Windows，那它會使用標準庫STL的chrono庫獲取當前的時刻，要用這個庫只需要引用它的頭文件，所以在time.cpp中引用了#include。
具體使用的函數(shù)就是
std::now().time_since_epoch()。
當然，時間得是秒和納秒的形式，所以用了count方法：
uint64_t now_ns = std::duration_cast
? ? ? ? ? ? ? ? ?(std::now().time_since_epoch()).count();
3.1.4 WallTime類
后面又接著聲明了WallTime類和SteadyTime類。
3.2 時間間隔duration
時間間隔duration的定義與實現(xiàn)跟time時刻差不多，但是Duration類里的sleep()延時函數(shù)是在time.cpp里定義的，其中使用了Linux操作系統(tǒng)的nanosleep系統(tǒng)調(diào)用。
這個系統(tǒng)調(diào)用雖然叫納秒，但實際能實現(xiàn)的精度也就是幾十毫秒，即便這樣也比C語言提供的sleep函數(shù)的精度好多了。如果是Windows系統(tǒng)則調(diào)用STL chrono函數(shù)：
std::sleep_for(std::nanoseconds(static_cast
3.3 頻率rate
關(guān)于Rate類，聲明注釋中是這么解釋的“Class to help run loops at a desired frequency”，也就是幫助（程序）按照期望的頻率循環(huán)執(zhí)行。
我們看看一個ROS節(jié)點是怎么使用Rate類的，如下圖所示的例子。
首先用Rate的構(gòu)造函數(shù)實例化一個對象loop_rate。調(diào)用的構(gòu)造函數(shù)如下。
可見，構(gòu)造函數(shù)使用輸入完成了對三個參數(shù)的初始化。
然后在While循環(huán)里調(diào)用sleep()函數(shù)實現(xiàn)一段時間的延遲。
既然用到延遲，所以就使用了前面的time類。
Rate::Rate(double frequency)
: start_(Time::now())
, expected_cycle_time_(1.0 / frequency)
, actual_cycle_time_(0.0)
{ }
3.4 總結(jié)
至此rostime就解釋清楚了。可以看到，這部分實現(xiàn)主要是依靠STL標準庫函數(shù)（比如chrono）、BOOST庫（date_time）、Linux操作系統(tǒng)的系統(tǒng)調(diào)用以及標準的C函數(shù)。這就是ROS的底層了。
說句題外話，在百度Apollo自動駕駛項目中也受到了rostime的影響，其cyber ime中的Time、Duration、Rate類的定義方式與rostime中的類似，但是沒有定義基類，實現(xiàn)更加簡單了。
編輯：黃飛
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工商網(wǎng)監(jiān)
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