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(chǔ)，所以我們先研究序列化。

盡管筆者從事機器人學(xué)習(xí)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(fù)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(fù)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(fù)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(luò)應(yīng)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)。

1.2ROS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。

1.2.1serialization.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(yīng)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(luò)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<uint32_t>(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<typename T>
 ROS_FORCE_INLINE void next(const T& t)
{
  serialize(*this, t);
 }
 template<typename T>
 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<typename T>
 ROS_FORCE_INLINE void next(T& t)
{
  deserialize(*this, t);
 }
 template<typename T>
 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
template<typename T, typename Stream>
inline void serialize(Stream& stream, const T& t)
{
 Serializer::write(stream, t);
}
// Deserialize an object. Stream here should normally be a ros::IStream
template<typename T, typename Stream>
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）。

template<typename T> struct Serializer
{
 // Write an object to the stream. Normally the stream passed in here will be a ros::OStream
 template<typename Stream>
 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<typename Stream>
 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(yīng)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<typename Stream> inline static void write(Stream& stream, const Type v) 
{ 
   memcpy(stream.advance(sizeof(v)), &v, sizeof(v) ); 
  } 
  template<typename Stream> 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

2.1ROS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。“框架”是個對初學(xué)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(xué)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(xué)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(shè)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?wù)摍C器人的時候，最首要的問題不是硬件設(shè)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(fù)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(yīng)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(shè)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(wù)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(luò)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(luò)中“節(jié)點”的概念。

在一個網(wǎng)絡(luò)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(wù)器這樣的稱呼，也是從計算機網(wǎng)絡(luò)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(fù)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(yīng)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();

2.2.1XMLRPC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(chǔ)的同學(xué)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(wù)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(xué)對master的工作方式應(yīng)該很熟悉，master就相當于Tracker服務(wù)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(wù)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(luò)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(luò)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


"1.0"?>

  circleArea
   
     
      <double>2.41double>
     
   

如果你沒學(xué)過HTTP協(xié)議，看上面的語句可能會感到陌生。《圖解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(yīng)客戶端一個XMLRPC請求，服務(wù)器端會執(zhí)行它并返回一個響應(yīng)，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


"1.0"?>

  
   
     <double>18.24668429131double>
   
  

2.2.2ROS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(chǔ)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(wù)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(wù)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(wù)器后，就開始靜靜地等待。

一旦接收到服務(wù)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(wù)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(chǔ)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(wù)。

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。

1. talker注冊

假設(shè)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(luò)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(yīng)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

2.3master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。

2.3.1roscore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:])

2.3.2roslaunch模塊

2.3.2.1XMLRPC服務(wù)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(wù)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)

2.3.2.2master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(wù)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(wù)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(yīng)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(xué)習(xí)python，還得熟悉Linux，容易嗎？

主節(jié)點會獲取用戶設(shè)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)。

3.1.1TimeBase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。

3.1.2Time類

緊接著TimeBase類的是Time類，它是TimeBase的子類。我們做機器人應(yīng)用程序開發(fā)時用不到TimeBase基類，但是Time類會經(jīng)常使用。

3.1.3now()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(yīng)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::nanoseconds>
         (std::now().time_since_epoch()).count();

3.1.4WallTime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<int64_t>(sec * 1e9 + nsec)));

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?？梢钥吹?，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。

審核編輯 ：李倩