ROS学习笔记09、ROS进阶（Action通信、动态参数、pluginlib、nodelet）

前言

马上开学，目前学校很多实验室都是人工智能这块，大部分都是和机器人相关，然后软件这块就是和cv、ros相关，就打算开始学习一下。

本章节是虚拟机安装Ubuntu18.04以及安装ROS的环境。

学习教程：【Autolabor初级教程】ROS机器人入门，博客中一些知识点是来源于赵老师的笔记在线笔记，本博客主要是做归纳总结，如有侵权请联系删除。

视频中的案例都基本敲了遍，这里给出我自己的源代码文件：

链接：https://pan.baidu.com/s/13CAzXk0vAWuBsc4oABC-_g 
提取码：0hws 

所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)

一、Action通信

1.1、认识Action通信

介绍

技术产生缘由：若是某一个请求需要处理的时间过程，也就是说响应因为处理时间长导致未能快速响应返回，就可能出现程序"假死"的现象。

• 比较合理的效果：导航过程中，可以连续反馈当前机器人状态信息，当导航终止时，再返回最终的执行结果。

Action通信特点：在一个请求响应过程中间添加连续反馈及响应。

原理

action结构：

action通信接口图解：

• goal:目标任务;
• cacel:取消任务;
• status:服务端状态;
• result:最终执行结果(只会发布一次);
• feedback:连续反馈(可以发布多次)

1.2、实践

新建工程包：

# 进入到工程下的src目录
cd /home/workspace/roslearn/src

# 创建名为demo_action的包
catkin_create_pkg --rosdistro melodic demo_action roscpp rospy std_msgs actionlib actionlib_msgs

自定义Action文件

AddInts.action：

#目标值goal
int32 num
---
#最终结果result
int32 result
---
#连续反馈Feedback
float64 progress_bar

接着配置CMakeLists.txt：

find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS
  actionlib
  actionlib_msgs
  roscpp
  rospy
  std_msgs
)

add_action_files(
  FILES
  AddInts.action
)

generate_messages(
  DEPENDENCIES
  std_msgs
  actionlib_msgs
)

catkin_package(
#  INCLUDE_DIRS include
#  LIBRARIES demo_action
   CATKIN_DEPENDS actionlib actionlib_msgs roscpp rospy std_msgs
#  DEPENDS system_lib
)

此时我们来编译整个工程文件，目的就是来得到一些消息的结构体文件以及C++、Python的调用文件。

消息结构体文件：包含之前Action文件的一些数据信息，拆分编译得到了多个结构体供之后进行调用，在share目录

C++调用文件：在devel/include目录

Python调用文件：在devel/lib目录

action通信实现（C++）

服务端

demo01_action_server.cpp：

#include "ros/ros.h"
#include "actionlib/server/simple_action_server.h"
#include "demo_action/AddIntsAction.h"

//封装
typedef actionlib::SimpleActionServer<demo_action::AddIntsAction> Server;

void cb(const demo_action::AddIntsGoalConstPtr &goal, Server* server) {
    //获取到目标值
    int num = goal->num;
    ROS_INFO("目标值：%d", num);
    //累加来进行连续反馈
    int result = 0;
    demo_action::AddIntsFeedback feedback;//用于连续反馈的消息对象
    ros::Rate rate(10);
    for (int i = 0; i <= num; i++) {
        result += i;
        //进度数据
        feedback.progress_bar = i / (double)num;
        //组织连续数据发布
        server->publishFeedback(feedback);
        rate.sleep();
    }
    //最终处理结果后发送最终结果集
    demo_action::AddIntsResult r;
    r.result = result;
    server->setSucceeded(r);
    ROS_INFO("最终结果为：%d", r.result);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    setlocale(LC_ALL, "");
    ROS_INFO("action服务端启动...");
    //1、初始化ros节点
    ros::init(argc, argv, "AddInts_server");
    //2、初始化NodeHandle
    ros::NodeHandle nh;
    //3、创建action服务对象
    /* SimpleActionServer(ros::NodeHandle n, 
                    std::string name, 
                    boost::function execute_callback, 
                    bool auto_start)  
        参数1：nodehandle
        参数2：action服务名称
        参数3：回调函数
        参数4：是否自动启动
    */
    // actionlib::SimpleActionServer server
    Server server(nh, "addInts", boost::bind(&cb, _1, &server), false);
    server.start();
    //4、处理请求，进行反馈与响应
    ros::spin();

    return 0;
}

运行节点：

# 启动roscore核心
roscore

source ./devel/setup.bash

# 运行server服务节点
rosrun demo_action demo01_action_server

# 查看话题列表
rostopic list

测试

客户端测试：

接着我们可以尝试去使用命令行像/addInts/goal使用指定的结构体来发布消息：

source ./devel/setup.bash

# rostopic pub 主题发布   /addInts/goal表示主题目标  demo_action/AddIntsActionGoal消息结构体
# 最后就消息结构
rostopic pub /addInts/goal demo_action/AddIntsActionGoal "header:
  seq: 0
  stamp:
    secs: 0
    nsecs: 0
  frame_id: ''
goal_id:
  stamp:
    secs: 0
    nsecs: 0
  id: ''
goal:
  num: 100" 

此时在服务端就可以收到消息：

获取反馈数据响应：也就是一个消息在完成前可以拿到的数据反馈

source ./devel/setup.bash

# 接收连续反馈数据
rostopic echo /addInts/feedback

• 其中progress_bar就是不断连续反馈得到的结果值。

---

客户端

demo01_action_client.cpp：

#include "ros/ros.h"
#include "actionlib/client/simple_action_client.h"
#include "demo_action/AddIntsAction.h"

//封装
typedef actionlib::SimpleActionClient Client;

//最终处理结果函数
//参数：结果状态对象  结果集
void done_cb (const actionlib::SimpleClientGoalState &state, const demo_action::AddIntsResultConstPtr &result) {
    if (state.state_ == state.SUCCEEDED) {
        ROS_INFO("最终结果为：%d", result->result);
    }else {
        ROS_INFO("任务失败！");
    }
}

//服务激活
void active_cb() {
    ROS_INFO("服务已被激活！");
}

//处理连续反馈
void feedback_cb (const demo_action::AddIntsFeedbackConstPtr &feedback) {
    ROS_INFO("当前进度：%.2f", feedback->progress_bar);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    setlocale(LC_ALL, "");
    ros::init(argc, argv, "AddInts_client");
    ros::NodeHandle nh;
    //创建action客户端对象
    // SimpleActionClient(ros::NodeHandle & n, const std::string & name, bool spin_thread = true)
    Client client(nh, "addInts", true);
    //等待服务启动
    client.waitForServer();
    //发送目标，处理反馈以及最终结果
    /*  
        void sendGoal(const demo01_action::AddIntsGoal &goal, 
            boost::function done_cb, 
            boost::function active_cb, 
            boost::function feedback_cb)
    */
   demo_action::AddIntsGoal goal;
   goal.num = 10;
   //向服务发送数据
   client.sendGoal(goal, &done_cb, &active_cb, &feedback_cb);
   //回调函数处理
   ros::spin();

    return 0;
}

修改CMakeLists.txt配置：

add_executable(demo01_action_client src/demo01_action_client.cpp)

add_dependencies(demo01_action_client ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})

target_link_libraries(demo01_action_client
  ${catkin_LIBRARIES}
)

编译项目，接着先启动服务节点，在运行client节点：

# 启动roscore核心
roscore

source ./devel/setup.bash

# 运行server服务节点
rosrun demo_action demo01_action_server

# 启动client节点来进行发送数据
rosrun demo_action demo01_action_client

二、动态参数

2.1、认识动态参数

此前出现描述：再此之前我们学习的param server，每次去get得到相应的参数值之后，该参数值就已经直接保存到了内存，若是我们此时去修改param server的参数值，那么此时原本程序之前获取到的值并没有能够进行刷新，除非重启才有效果！

实际效果：实时动态更新参数。

应用场景：全局地图中就使用到了动态参数，可使用rqt来进行动态修改。

原理分析：动态配置参数，之所以能够实现即时更新，因为被设计成 CS 架构，客户端修改参数就是向服务器发送请求，服务器接收到请求之后，读取修改后的是参数。

2.2、实际应用演示效果

案例效果演示：全局地图动态参数配置修改。

借助于之前的案例，我们来直接启动仿真环境：

# 启动gazebo(第7章节部分的，复用之前的)
roslaunch 07urdf_gazebo demo03_evn.launch

# 深度图像转激光数据
roslaunch 08nav_demo nav07_depthimage_to_laserscan.launch

# 运行路径规划测试launch（地图加载、amcl、movebase、rviz）
roslaunch 08nav_demo nav05_path_test.launch

打开rqt：

rqt

选择其中``plugins->configuration->Dynamic Reconfigure`，接着我们来修改inflation_radius的值即可，只要修改好配置之后，可以看到rviz中的地图效果也发生了改变！

2.2、实践动态参数

动态参数客户端

客户端实现流程:

• 新建并编辑 .cfg 文件;
• 编辑CMakeLists.txt;
• 编译。

新建功能包：

# 进入到工程下的src目录
cd /home/workspace/roslearn/src

# 创建名为demo_dynamicparameter的包
catkin_create_pkg --rosdistro melodic demo_dynamicparameter roscpp rospy std_msgs dynamic_reconfigure

步骤一：新建cfg文件夹与创建cfg配置文件

dr.cfg：本质就是python代码，主要用于生成对应的消息结构体

#! /usr/bin/env python
# coding=utf-8

# 1.导包
from dynamic_reconfigure.parameter_generator_catkin import *
PACKAGE = "demo_dynamicparameter"
# 2.创建生成器
gen = ParameterGenerator()

# 3.向生成器添加若干参数
#add(name, paramtype, level, description, default=None, min=None, max=None, edit_method="")
gen.add("int_param" ,int_t ,0 ,"整型参数" ,50 ,0 ,100)
gen.add("double_param",double_t,0,"浮点参数",1.57,0,3.14)
gen.add("string_param",str_t,0,"字符串参数","hello world ")
gen.add("bool_param",bool_t,0,"bool参数",True)
many_enum = gen.enum([gen.const("small",int_t,0,"a small size"),
                gen.const("mediun",int_t,1,"a medium size"),
                gen.const("big",int_t,2,"a big size")
                ],"a car size set")
gen.add("list_param",int_t,0,"列表参数",0,0,2, edit_method=many_enum)

# 4.生成中间文件并退出
# generate(pkgname, nodename, name)
# 分别是包名、节点名以及cfg名称
exit(gen.generate(PACKAGE,"dr_client","dr"))

步骤二：修改CMakeLists.txt文件

generate_dynamic_reconfigure_options(
  cfg/dr.cfg
)

接着我们编译整个项目，此时就会根据我们的cfg文件来进行生成相应的动态参数客户端。

编译得到的文件内容如下：

c++的头文件

python的配置文件：

---

动态参数服务端（C++）

服务端实现流程:

• 新建并编辑 c++ 文件;
• 编辑CMakeLists.txt;
• 编译并执行。

demo_dr_server.cpp·：

#include "ros/ros.h"
#include "dynamic_reconfigure/server.h"
#include "demo_dynamicparameter/drConfig.h"

//回调函数
void cb (demo_dynamicparameter::drConfig& config, uint32_t level) {
    ROS_INFO("动态参数解析数据:%d,%.2f,%d,%s,%d",
        config.int_param,
        config.double_param,
        config.bool_param,
        config.string_param.c_str(),
        config.list_param
    );
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    setlocale(LC_ALL, "");
    ros::init(argc, argv, "dr");
    //1、创建服务器对象（demo_dynamicparameter::drConfig）
    dynamic_reconfigure::Server server;
    //2、创建回调函数（使用回调函数，打印修改后的参数）
    dynamic_reconfigure::Server::CallbackType cbType;
    cbType = boost::bind(&cb, _1, _2);
    //3、服务器对象采用回调函数
    server.setCallback(cbType);
    //4、回旋回调函数
    ros::spin();
    return 0;
}

修改CMakeLists.txt配置文件：

add_executable(demo_dr_server src/demo_dr_server.cpp)

add_dependencies(demo_dr_server ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})

target_link_libraries(demo_dr_server
  ${catkin_LIBRARIES}
)

接着编译整个项目，运行结点：

# 启动roscore核心
roscore

source ./devel/setup.bash

# 运行server服务节点
rosrun demo_dynamicparameter demo_dr_server

我们可以来进行在线测试，来对一些参数来进行修改，看我们的服务端是否能够进行响应：

# 快捷打开 或者rqt来指定打开
rosrun rqt_gui rqt_gui -s rqt_reconfigure

修改某个参数，此时就会在客户端有响应：

三、pluginlib

3.1、认识pluginlib

介绍：pluginlib是一个c++库， 用来从一个ROS功能包中加载和卸载插件(plugin)。插件是指从运行时库中动态加载的类。通过使用Pluginlib，不必将某个应用程序显式地链接到包含某个类的库，Pluginlib可以随时打开包含类的库，而不需要应用程序事先知道包含类定义的库或者头文件。

• pluginlib直译是插件库，所谓插件字面意思就是可插拔的组件。

基本原理：就是通过规范化的USB接口协议实现计算机与USB设备的自由组合。同理，在软件编程中，插件是一种遵循一定规范的应用程序接口编写出来的程序，插件程序依赖于某个应用程序，且应用程序可以与不同的插件程序自由组合。

实际场景：

1.导航插件:在导航中，涉及到路径规划模块，路径规划算法有多种，也可以自实现，导航应用时，可能需要测试不同算法的优劣以选择更合适的实现，这种场景下，ROS中就是通过插件的方式来实现不同算法的灵活切换的。

2.rviz插件:在rviz中已经提供了丰富的功能实现，但是即便如此，特定场景下，开发者可能需要实现某些定制化功能并集成到rviz中，这一集成过程也是基于插件的。

3.2、实操

实现流程:

1. 准备；
2. 创建基类；
3. 创建插件类；
4. 注册插件;
5. 构建插件库;
6. 使插件可用于ROS工具链;
   • 配置xml
   • 导出插件
7. 使用插件;
8. 执行。

3.2.1、注册插件

# 进入到工程下的src目录
cd /home/workspace/roslearn/src

# 创建名为demo_pluginlib的包
catkin_create_pkg --rosdistro melodic demo_pluginlib roscpp pluginlib

dbx_base.h：基类编写，定义两个方法，之后的实现类去实现相应的方法

#ifndef DBX_BASE_H
#define DBX_BASE_H

namespace dbx_base_ns {
    class Dbx_Base {
        protected: 
            Dbx_Base() {}
        
        public:
            //计算周长的函数
            virtual double getLength() = 0;
            //初始化边长的函数
            virtual void init(double side_length) = 0;
    };
}

#endif

dbx_plugins.h：两个实现类

#ifndef DBX_PLUGINS_H
#define DBX_PLUGIN_H
#include "demo_pluginlib/dbx_base.h"

namespace dbx_plugins_ns {
    //三边
    class SanBian: public dbx_base_ns::Dbx_Base {
        private:
            double side_length;
        public:
            SanBian(){
                side_length = 0.0;
            }
            void init(double size_length) {
                this->side_length = side_length;
            }
            double getLength() {
                return side_length * 3;
            }
    };
    //四边
    class SiBian: public dbx_base_ns::Dbx_Base {
        private:
            double side_length;
        public:
            SiBian(){
                side_length = 0.0;
            }
            void init(double size_length) {
                this->side_length = side_length;
            }
            double getLength() {
                return side_length * 4;
            }
    };
}

#endif

plus.cpp：注册插件

#include "pluginlib/class_list_macros.h"
#include "demo_pluginlib/dbx_base.h"
#include "demo_pluginlib/dbx_plugins.h"

//参数1：子类  参数2：父类
PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(dbx_plugins_ns::SanBian, dbx_base_ns::Dbx_Base)
PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(dbx_plugins_ns::SiBian, dbx_base_ns::Dbx_Base)

接着我们来修改CMakeLists.txt：

include_directories(
  include
  ${catkin_INCLUDE_DIRS}
)

# 指定我们的plus.cpp文件
add_library(plus
  src/plus.cpp
)

• 上面放开的include就是我们之前在include目录下添加的文件内容。

接着我们来编译整个项目，该文件会将两个衍生类注册为插件，即生成相关的.so文件。

3.2.2、将构建的插件用于ROS工具链

接下来工作：将插件用于ROS工具链。

plus.xml：编写我们对应的libplus以及相应的实现类、基类

<library path="lib/libplus">
  
  <class type="dbx_plugins_ns::SanBian" base_class_type="dbx_base_ns::Dbx_Base">
    
    <description>这是一个三边类description>
  class>
  <class type="dbx_plugins_ns::SiBian" base_class_type="dbx_base_ns::Dbx_Base">
    <description>这是一个四边类description>
  class>
library>

在package.xml中进行导出插件配置：

<export>
    
    
    <demo_pluginlib plugin="${prefix}/plus.xml" />
export>

接下来我们就可以使用catkin_make来进行编译整个工程，编译完成之后我们可以来使用rospack工具来检查下是否已经将插件集成到了ROS工具链：

rospack help

# demo_pluginlib就是当前的包名
rospack plugins --attrib=plugin demo_pluginlib

若是返回 .xml 文件的完整路径，这意味着插件已经正确的集成到了ROS工具链。

---

3.3.3、实际使用插件

use_plugin.cpp：使用类加载来进行加载插件

#include "ros/ros.h"
#include "pluginlib/class_loader.h"
#include "demo_pluginlib/dbx_base.h"

int main(int argc, char *argv[])
{
    setlocale(LC_ALL, "");
    //1、创建类加载器
    pluginlib::ClassLoader loader("demo_pluginlib", "dbx_base_ns::Dbx_Base");

    //2、使用类加载实例化某个插件对象
    //注册插件：san
    boost::shared_ptr san = loader.createInstance("dbx_plugins_ns::SanBian");

    //3、使用插件
    san->init(10);
    double length = san->getLength();
    ROS_INFO("三角形周长：%.2f", length);

    //测试：注册插件 sibian
    boost::shared_ptr si = loader.createInstance("dbx_plugins_ns::SiBian");
    si->init(10);
    length = si->getLength();
    ROS_INFO("四边形周长：%.2f", length);

    return 0;
}

编译整个工程，然后去运行节点：

source ./devel/setup.bash

rosrun demo_pluginlib use_plugin

四、nodelet

4.1、认识nodelet

解决问题：实际问题就是在不同进程之间数据交互产生的延时与阻塞问题。

• 不同Node之间数据交互其实是不同进程之间的数据交互，当传输类似于图片、点云的大容量数据时，会出现延时与阻塞的情况，

实际场景：现在需要编写一个相机驱动，在该驱动中有两个节点实现:其中节点A负责发布原始图像数据，节点B订阅原始图像数据并在图像上标注人脸。如果节点A与节点B仍按照之前实现，两个节点分别对应不同的进程，在两个进程之间传递容量可观图像数据，可能就会出现延时的情况，那么该如何优化呢？

Nodelet介绍：

1. nodelet软件包旨在提供在同一进程中运行多个算法(节点)的方式，不同算法之间通过传递指向数据的指针来代替了数据本身的传输(类似于编程传值与传址的区别)，从而实现零成本的数据拷贝。
2. 通过Nodelet可以将多个节点集成进一个进程。

核心实现：同样也是插件，是对插件的进一步封装。

• 不同算法被封装进插件类，可以像单独的节点一样运行；
• 在该功能包中提供插件类实现的基类:Nodelet；
• 并且提供了加载插件类的类加载器:NodeletLoader。

效果：应用于大容量数据传输的场景，提高节点间的数据交互效率，避免延时与阻塞。

4.2、命令行演示—基于nodelet_tutorial_math/Plus

效果：通过两个节点来实现数据相加并进行通信。

完整命令行展示

roscore

# 启动节点服务，命名为mymanager
rosrun nodelet nodelet manager __name:=mymanager

# 测试节点1
# nodelet_tutorial_math/Plus：指的是运行的指定节点插件
# __name:=n1：表示设置别名n1，对应发布的主题为/n1/in、/n1/out
# _value:=100：向param服务器中存储key为value，value值为100
rosrun nodelet nodelet load nodelet_tutorial_math/Plus mymanager __name:=n1 _value:=100

rostopic list

# 向节点1按照一定的频率(n1/in，相当于入口)来发布消息
rostopic pub -r 10 /n1/in std_msgs/Float64 "data: 10.0"

# 看对应n1的出口是否有响应值
rostopic echo /n1/out


# 测试节点2
# __name:=n2：表示设置别名n2，对应发布的主题为/n2/in、/n2/out
# _value:=-50：向param服务器中存储key为value，value值为-50
rosrun nodelet nodelet load nodelet_tutorial_math/Plus mymanager __name:=n2 _value:=-50 /n2/in:=/n1/out

rostopic list

# 来看n2的出口的结果值是否正确
rostopic echo /n2/out

实操命令+效果截图演示

打开多个窗口，其中没有划横线的就是测试窗口：

首先启动``roscore`。

接着来启动管理器：

rosrun nodelet nodelet manager __name:=mymanager

此时我们来启动节点1：

rosrun nodelet nodelet load nodelet_tutorial_math/Plus mymanager __name:=n1 _value:=100

此时我们来看一看主题节点的情况：

rostopic list

接着我们来测试节点1，尝试向节点1的主题/n1/in来发送数据，接着去打印/n1/out的输出信息：

rostopic pub -r 10 /n1/in std_msgs/Float64 "data: 10.0"

rostopic echo /n1/out

节点1的输入与输出都正常，来启动节点2：

rosrun nodelet nodelet load nodelet_tutorial_math/Plus mymanager __name:=n2 _value:=-50 /n2/in:=/n1/out

接着我们来看节点1的out是否转发到了结点2的in：

rostopic echo /n2/out

ok，最终我们演示结束！

---

4.3、自定义代码实操（实现4.2的节点通信效果）

实现目的：与4.2效果一致，能够实现中间数相加进行数据传递。

4.3.1、创建工程包

# 进入到工程下的src目录
cd /home/workspace/roslearn/src

# 创建名为demo_nodelet的包
catkin_create_pkg --rosdistro melodic demo_nodelet roscpp nodelet

4.3.2、自定义构建插件库（基于nodelet）

myplus.cpp：编写代码

#include "ros/ros.h"
#include "nodelet/nodelet.h"
#include "pluginlib/class_list_macros.h"
#include "std_msgs/Float64.h"

namespace my_nodelet {
    class MyPlus: public nodelet::Nodelet {
        private:
            ros::Publisher pub;
            ros::Subscriber sub;
            double value;

        public:
            MyPlus(){
                value = 0.0;
            }
            void onInit() {
                ROS_INFO("MyPlus init ...");
                //2、获取NodeHandle
                ros::NodeHandle nh = getPrivateNodeHandle();
                //3、通过NodeHandle创建订阅对象和发布对象，解析参数
                nh.getParam("value", value);
                //发布
                pub = nh.advertise("out", 100);//话题名称：/节点名/out
                //订阅（in就是传入的数据，value就是本身发布结点时存储参数服务器的数据）
                sub = nh.subscribe("in", 100, &MyPlus::cb, this);
                //4、订阅对象的回调函数需要处理数据，并通过发布对象发布
            }
            //处理订阅的回调函数
            void cb(const std_msgs::Float64::ConstPtr& p) {
                //1、解析订阅的数据
                double in = p->data;
                //2、和参数相加
                double out = in + value;
                //3、发布
                std_msgs::Float64 out_msg;
                out_msg.data = out;
                pub.publish(out_msg);
            }
    };
}

PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(my_nodelet::MyPlus, nodelet::Nodelet)

构建插件库，修改CMakeLists.txt：

add_library(myplus
  src/myplus.cpp
)

target_link_libraries(myplus
  ${catkin_LIBRARIES}
)

此时进行编译，就会在lib目录下得到一个so文件：

4.3.3、插件作用ROS工具链

将插件应用于Ros工具链：

在包目录下创建配置文件：myplus.xml

<library path="lib/libmyplus" >
    
    <class type="my_nodelet::MyPlus" base_class_type="nodelet::Nodelet" name="demo_nodelet/Myplus">
            <description>我的nodelet测试节点description>
    class>
library>

修改package.xml：

<export>
    
    <nodelet plugin="${prefix}/myplus.xml" />
export>

此时来去进行编译，即可应用于工具类。

---

4.3.4、最终测试

完整测试代码：

# 测试工具链（需要去查基类的工具包），若是返回相应的xml就没有问题
rospack plugins --attrib=plugin nodelet

rosrun nodelet nodelet manager __name:=mymanager

# 测试节点1
# load后指定的在myplus的配置文件中来进行引入（demo_nodelet/Myplus）
rosrun nodelet nodelet load demo_nodelet/Myplus mymanager __name:=plus _value:=-50

rostopic list

rostopic pub -r 10 /plus/in std_msgs/Float64 "data: 10.0"

# 测试节点2
# 预计：-40
rostopic echo /plus/out  

rosrun nodelet nodelet load demo_nodelet/Myplus mymanager __name:=plus2 _value:=100 /plus2/in:=/plus/out

rostopic list

# 预计：60
rostopic echo /plus2/out

上述的完整测试代码实际与4.2中调用工具包是效果一致的，这里不再重复演示效果！