博客
关于我
如何订阅 ROS Float32MultiArray 消息类型
阅读量:787 次
发布时间:2019-03-24

本文共 1344 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

如何在ROS中发布Float32MultiArray消息类型

在ROS(机器人操作系统)中,Float32MultiArray是一个强大的消息类型,允许开发者直接使用系统已有的消息类型来发送复杂的数据,这样无需每次都定义新的消息类型。Float32MultiArray非常适合处理多维度数组数据,能够有效地传递由多个数据维度组成的信息。

下面是一个使用Float32MultiArray的Python示例,帮助您理解如何在ROS中使用这一消息类型。

代码示例:

import rospy from std_msgs.msg import Float32MultiArray from std_msgs.msg import MultiArrayDimension

def talker():pub = rospy.Publisher('chatter', Float32MultiArray, queue_size=10)rospy.init_node('talker', anonymous=True)rate = rospy.Rate(1)

# 2. 创建一个Float32MultiArray对象arg = Float32MultiArray()# 3. 定义数据数组的结构# 使用MultiArrayDimension定义每个维度的属性d1 = MultiArrayDimension()d1.size = 1d1.stride = 1d1.label = 'time'  # 第一个维度的标签d2 = MultiArrayDimension()d2.size = 1d2.stride = 1d2.label = 'x'    # 第二个维度的标签d3 = MultiArrayDimension()d3.size = 1d3.stride = 1d3.label = 'y'    # 第三个维度的标签d4 = MultiArrayDimension()d4.size = 1d4.stride = 1d4.label = 'z'    # 第四个维度的标签# 将定义好的维度添加到Float32MultiArray的布局中arg.layout.dim.append(d1)arg.layout.dim.append(d2)arg.layout.dim.append(d3)arg.layout.dim.append(d4)# 3. 为数组申请存储空间arg.data = [0.0] * 7while not rospy.is_shutdown():    # 更新数据    arg.data[0] = rospy.get_time()    for i in range(1, 6):        arg.data[i] = random.randrange(0, 10)    # 发布消息    pub.publish(arg)    rate.sleep()

如果运行上述代码,您将收到包含七个数据点(包括时间戳和其他随机值)的消息。这个示例展示了如何使用Float32MultiArray来发布多维度浮点数数据。在实际应用中,您可以根据需要调整数据维度和内容。

转载地址:http://lookk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NTP服务器
查看>>
NTP配置
查看>>
NUC1077 Humble Numbers【数学计算+打表】
查看>>
NuGet Gallery 开源项目快速入门指南
查看>>
NuGet(微软.NET开发平台的软件包管理工具)在VisualStudio中的安装的使用
查看>>
nuget.org 无法加载源 https://api.nuget.org/v3/index.json 的服务索引
查看>>
Nuget~管理自己的包包
查看>>
NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
查看>>
nullnullHuge Pages
查看>>
NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
查看>>
null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
查看>>
Number Sequence(kmp算法)
查看>>
Numix Core 开源项目教程
查看>>
numpy
查看>>
Numpy 入门
查看>>
NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
查看>>
NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
查看>>
numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
查看>>
numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
查看>>
numpy 数组与矩阵的乘法理解
查看>>