ROS2从入门到精通2-2：详解机器人3D可视化工具Rviz2与案例分析

0 专栏介绍

本专栏旨在通过对ROS2的系统学习，掌握ROS2底层基本分布式原理，并具有机器人建模和应用ROS2进行实际项目的开发和调试的工程能力。

🚀详情：《ROS2从入门到精通》

1 什么是Rviz2？

机器人是复杂的机电系统，其运行过程中自身或与环境交互将产生大量数据，这些数据通常以复杂的数据结构保存在内存或磁盘中，例如栅格地图数据

# This represents a 2-D grid map, in which each cell represents the probability of
# occupancy.

Header header 

#MetaData for the map
MapMetaData info

# The map data, in row-major order, starting with (0,0).  Occupancy
# probabilities are in the range [0,100].  Unknown is -1.
int8[] data

这种抽象的数据结构不利于开发者直观第感受数据所描述的内容，因此ROS提供了一个三维可视化工具，用于可视化传感器的数据和状态信息——Rviz2

Rviz很好地兼容了各种基于ROS软件框架的机器人平台。在Rviz2中，可以使用XML对机器人、周围物体等任何实物进行

尺寸
质量
位置
材质
关节

等属性的描述，并且在界面中呈现出来。同时，Rviz2还可以通过图形化的方式，实时显示机器人传感器的信息、机器人的运动状态、周围环境的变化等。

在这里插入图片描述

2 Rviz2基本界面

Rviz2已经集成在桌面完整版的ROS2系统当中，可以通过命令行启动

ros2 run rviz2 rviz2

启动成功的Rviz2主界面如下

在这里插入图片描述

分为几个区域：

3D视图区：用于可视化显示数据，目前没有任何数据，所以显示黑色
工具栏：提供视角控制、目标设置、发布地点等工具
显示列表：左侧的显示列表是从各种话题当中选择用户所需的数据的视图的区域。单击左下方的Add可以添加显示插件，具体的插件参见第3节
视图设置：右侧的视图设置可以选择多种观测视角

Orbit：以指定的视点（在这里称为Focus）为中心旋转。这是默认情况下最常用的基本视图。
FPS（第一人称）：显示第一人称视点所看到的画面。
ThirdPersonFollower：显示以第三人称的视点尾追特定目标的视图
TopDownOrtho：这是Z轴的视图，与其他视图不同，以直射视图显示，而非透视法。
XYOrbit：类似于Orbit的默认值，但焦点固定在Z轴值为0的XY平面上。

时间：显示当前的系统时间和ROS时间

3 Rviz2基本数据类型

类型	描述	消息类型
Axes	显示坐标系	–
Camera	打开一个新窗口显示机器人摄像头图像	`sensor_msgs/msg/Image` `sensor_msgs/msg/CameraInfo`
Grid	显示2D或3D网格	–
Grid Cells	绘制网格的每个单元格，主要用于显示导航的`costmap`中的障碍	`nav_msgs/msg/GridCells`
Image	打开一个新窗口显示图像信息	`sensor_msgs/msg/Image`
LaserScan	显示激光扫描值，将传感器信息中的数据显示为世界上的点	`sensor_msgs/msg/LaserScan`
Map	显示导航中使用的栅格地图	`nav_msgs/msg/OccupancyGrid`
Markers	绘制各种基本形状（箭头、立方体、球体、圆柱体、点、文本等）	`visualization_msgs/msg/Marker` `visualization_msgs/msg/MarkerArray`
Path	显示导航中使用的机器人路径	`nav_msgs/msg/Path`
PointCloud PointCloud2	显示点云数据,一般用于深度相机	`sensor_msgs/msg/PointCloud` `sensor_msgs/msg/PointCloud2`
Polygon	绘制一个多边形轮廓	`geometry_msgs/msg/Polygon`
Odomerty	显示里程计数据，例如，将随着机器人运动产生的连续路径(位置与方向)沿着时间间隔以箭头形式呈现	`nav_msgs/msg/Odometry`
RobotModel	显示机器人模型	–
TF	显示TF树	–

4 数据可视化案例

进行数据可视化的数据以对应的消息类型发布，在Rviz2中使用相应的显示插件订阅该消息即可实现可视化。

在这里插入图片描述
添加完成后，Rviz2左侧的显示列表中会列出已经添加的插件，根据每个插件属性列表的需求设置即可。其中Topic属性用来声明该显示插件所订阅的数据来源，如果订阅成功，在中间的显示区应该会出现可视化后的数据。如果显示有问题，请检查属性区域的Status状态。Status有四种状态：OK、Warning、Error和Disabled，如果显示的状态不是OK，那么请查看错误信息，并详细检查数据发布是否正常。

下面介绍两个使用Rviz2的实例。

4.1 实例1：显示USB摄像头数据

USB摄像头的基本配置可以参考文章从零开始Ubuntu16.04+ORBSLAM2+ROS实验实录(二)：相机测试与标定

编写启动文件配置Rviz2以及usb_cam节点

def generate_launch_description():
    # Get the launch directory
    simulation_dir = os.path.abspath(os.path.join(__file__, "../../"))

    # Create the launch configuration variables
    rviz_config_file = LaunchConfiguration('rviz_config')

    declare_rviz_config_file_cmd = DeclareLaunchArgument(
        'rviz_config',
        default_value=os.path.join(simulation_dir, 'rviz', 'simulation.rviz'),
        description='Full path to the RVIZ config file to use')

    # Launch rviz
    start_rviz_cmd = Node(
        package='rviz2',
        executable='rviz2',
        arguments=['-d', rviz_config_file],
        output='screen')

    exit_event_handler = RegisterEventHandler(
        event_handler=OnProcessExit(
            target_action=start_rviz_cmd,
            on_exit=EmitEvent(event=Shutdown(reason='rviz exited'))))

    camera_handler = Node(
        package='usb_cam', executable='usb_cam_node_exe', output='screen',
        name="camera1",
        parameters=[os.path.join(simulation_dir, 'config', 'params.yaml')],
    )

    # Create the launch description and populate
    ld = LaunchDescription()

    # Declare the launch options
    ld.add_action(declare_rviz_config_file_cmd)

    # Add any conditioned actions
    ld.add_action(start_rviz_cmd)

    # Add other nodes and processes we need
    ld.add_action(exit_event_handler)

    ld.add_action(camera_handler)
    return ld

其中相机参数文件params.yaml如下所示，可以根据自己的相机情况配置

/**:
    ros__parameters:
      video_device: "/dev/video0"
      framerate: 30.0
      io_method: "mmap"
      frame_id: "camera"
      pixel_format: "mjpeg2rgb"  # see usb_cam/supported_formats for list of supported formats
      av_device_format: "YUV422P"
      image_width: 640
      image_height: 480
      camera_name: "test_camera"
      camera_info_url: "package://simulation/config/camera_info.yaml"
      brightness: -1
      contrast: -1
      saturation: -1
      sharpness: -1
      gain: -1
      auto_white_balance: true
      white_balance: 4000
      autoexposure: true
      exposure: 100
      autofocus: false
      focus: -1

USB相机的图像话题是/image_raw，那么在Rviz2中订阅该话题即可，如下图所示。

在这里插入图片描述

4.2 实例2：显示球体

第三节提到过Rviz2中Marker的消息类型是visualization_msgs::msg::Marker，因此我们向话题visualization_marker发布定义的球体数据，包括大小、颜色、位置等，接着在Rviz2中订阅即可。

int main(int argc, char *argv[])
{
    rclcpp::init(argc, argv);

    auto node = std::make_shared<PublisherNode>();

    rclcpp::Rate loop_rate(10);
    while (rclcpp::ok())
    {
        auto sphere = visualization_msgs::msg::Marker();
        sphere.header.frame_id = "map";
        sphere.header.stamp = node->get_clock()->now();
        sphere.ns = "rviz_lab";
        sphere.id = 0;
        // 声明为球体
        sphere.type = visualization_msgs::msg::Marker::SPHERE;
        sphere.action = visualization_msgs::msg::Marker::ADD;
        // 位姿
        sphere.pose.position.x = 0;
        sphere.pose.position.y = 0;
        sphere.pose.position.z = 0;
        sphere.pose.orientation.x = 0.0;
        sphere.pose.orientation.y = 0.0;
        sphere.pose.orientation.z = 0.0;
        sphere.pose.orientation.w = 1.0;
        // 大小
        sphere.scale.x = 1.0;
        sphere.scale.y = 1.0;
        sphere.scale.z = 1.0;
        // 颜色
        sphere.color.r = 0.0f;
        sphere.color.g = 1.0f;
        sphere.color.b = 0.0f;
        sphere.color.a = 1.0;

        node->publish(sphere);
        RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "Publishing SPHERE in Rviz2");
        loop_rate.sleep();
    }

    rclcpp::shutdown();
    return 0;
}