アクションメッセージを生成する
actionを書く前に、ゴール、結果、およびフィードバックのメッセージを定義することは重要です。actionメッセージは.actionファイルから自動的に生成されます。actionファイルの詳細については、actionlibドキュメンテーションにあります。このファイルはactionについてのゴール、結果、およびフィードバックのトピックのタイプとフォーマットを定義します。エディタでlearning_actionlib/action/Averaging.actionを作成し、以下を書き込みます：
#goal definition int32 samples --- #result definition float32 mean float32 std_dev --- #feedback int32 sample float32 data float32 mean float32 std_dev
このファイルから手動でメッセージファイルを生成するには：
$ roscd learning_actionlib $ rosrun actionlib_msgs genaction.py -o msg/ action/Averaging.action
以下の出力が見えるでしょう：
Generating for action Averaging
makeプロセスで自動的にメッセージファイルを生成するために、以下をCMakeLists.txtに追加します：
find_package(catkin REQUIRED COMPONENTS actionlib std_msgs message_generation) add_action_files(DIRECTORY action FILES Averaging.action) generate_messages(DEPENDENCIES std_msgs actionlib_msgs)
そして、catkin_makeを実行します:
$ cd %TOP_DIR_YOUR_CATKIN_WORKSPACE% $ catkin_make
シンプルなサーバを書く
まず、エディタでlearning_actionlib/src/averaging_server.cppを作成し、以下を書き込みます：
コード
1 #include <ros/ros.h>
2 #include <std_msgs/Float32.h>
3 #include <actionlib/server/simple_action_server.h>
4 #include <learning_actionlib/AveragingAction.h>
5
6 class AveragingAction
7 {
8 public:
9
10 AveragingAction(std::string name) :
11 as_(nh_, name, false),
12 action_name_(name)
13 {
14 //register the goal and feeback callbacks
15 as_.registerGoalCallback(boost::bind(&AveragingAction::goalCB, this));
16 as_.registerPreemptCallback(boost::bind(&AveragingAction::preemptCB, this));
17
18 //subscribe to the data topic of interest
19 sub_ = nh_.subscribe("/random_number", 1, &AveragingAction::analysisCB, this);
20 as_.start();
21 }
22
23 ~AveragingAction(void)
24 {
25 }
26
27 void goalCB()
28 {
29 // reset helper variables
30 data_count_ = 0;
31 sum_ = 0;
32 sum_sq_ = 0;
33 // accept the new goal
34 goal_ = as_.acceptNewGoal()->samples;
35 }
36
37 void preemptCB()
38 {
39 ROS_INFO("%s: Preempted", action_name_.c_str());
40 // set the action state to preempted
41 as_.setPreempted();
42 }
43
44 void analysisCB(const std_msgs::Float32::ConstPtr& msg)
45 {
46 // make sure that the action hasn't been canceled
47 if (!as_.isActive())
48 return;
49
50 data_count_++;
51 feedback_.sample = data_count_;
52 feedback_.data = msg->data;
53 //compute the std_dev and mean of the data
54 sum_ += msg->data;
55 feedback_.mean = sum_ / data_count_;
56 sum_sq_ += pow(msg->data, 2);
57 feedback_.std_dev = sqrt(fabs((sum_sq_/data_count_) - pow(feedback_.mean, 2)));
58 as_.publishFeedback(feedback_);
59
60 if(data_count_ > goal_)
61 {
62 result_.mean = feedback_.mean;
63 result_.std_dev = feedback_.std_dev;
64
65 if(result_.mean < 5.0)
66 {
67 ROS_INFO("%s: Aborted", action_name_.c_str());
68 //set the action state to aborted
69 as_.setAborted(result_);
70 }
71 else
72 {
73 ROS_INFO("%s: Succeeded", action_name_.c_str());
74 // set the action state to succeeded
75 as_.setSucceeded(result_);
76 }
77 }
78 }
79
80 protected:
81
82 ros::NodeHandle nh_;
83 actionlib::SimpleActionServer<learning_actionlib::AveragingAction> as_;
84 std::string action_name_;
85 int data_count_, goal_;
86 float sum_, sum_sq_;
87 learning_actionlib::AveragingFeedback feedback_;
88 learning_actionlib::AveragingResult result_;
89 ros::Subscriber sub_;
90 };
91
92 int main(int argc, char** argv)
93 {
94 ros::init(argc, argv, "averaging");
95
96 AveragingAction averaging(ros::this_node::getName());
97 ros::spin();
98
99 return 0;
100 }
コード解説
では、一つずつコードを分析していきましょう。
actionlib/server/simple_action_server.hはシンプルなactionを実装する際に使えるactionライブラリです。
これは上で示したAveraging.actionファイルで生成されたactionメッセージをインクルードします。これはAveragingAction.msg ファイルから自動的に生成されたヘッダファイルです。メッセージ定義の詳細は msg ページにあります。
6 class AveragingAction
7 {
8 public:
9
10 AveragingAction(std::string name) :
11 as_(nh_, name, false),
12 action_name_(name)
13 {
14 //register the goal and feeback callbacks
15 as_.registerGoalCallback(boost::bind(&AveragingAction::goalCB, this));
16 as_.registerPreemptCallback(boost::bind(&AveragingAction::preemptCB, this));
actionのコンストラクタの中で、actionサーバは生成されます。actionサーバは、ノードハンドル、actionの名前、オプションでexecuteCB(コールバック)を引数として取ります。この例では、actionサーバはexecuteCBの引数無しで生成されます。そのかわりにゴールとpreemptコールバックは、actionサーバが構築された後にactionのコンストラクタの中でactionサーバに登録されます。
ここではactionによって処理されるデータ用にコールバックを設定し、そしてactionサーバを開始しています。
これはgoalCB関数でコンストラクタ内で参照されます。このコールバック関数は戻り値が無く、引数も取りません。goalCBが呼ばれる時actionはゴールを受け付け、重要な情報を全て格納します。もし先にゴールを見る必要がある場合は、SimpleActionServer(ExecuteCallbackMethod) チュートリアルを参考にしてください。
このactionはイベンドドリブンで、actionのコードはコールバックが起きた時だけ走るので、preemptコールバックは、actionが取り消し要求へ即座に応答することを保証するために生成されます。コールバック関数は引数を取らず、actionサーバの状態をpreemptedに設定します。
analysisコールバックは購読するデータチャネルのメッセージフォーマットを取り、データを処理し続ける前にactionがまだアクティブな状態にあるかをチェックします。
50 data_count_++;
51 feedback_.sample = data_count_;
52 feedback_.data = msg->data;
53 //compute the std_dev and mean of the data
54 sum_ += msg->data;
55 feedback_.mean = sum_ / data_count_;
56 sum_sq_ += pow(msg->data, 2);
57 feedback_.std_dev = sqrt(fabs((sum_sq_/data_count_) - pow(feedback_.mean, 2)));
58 as_.publishFeedback(feedback_);
ここで、関連データはフィードバック変数に入れられ、それからactionサーバによって提供されたフィードバックチャンネルの上に配信されます。
60 if(data_count_ > goal_)
61 {
62 result_.mean = feedback_.mean;
63 result_.std_dev = feedback_.std_dev;
64
65 if(result_.mean < 5.0)
66 {
67 ROS_INFO("%s: Aborted", action_name_.c_str());
68 //set the action state to aborted
69 as_.setAborted(result_);
70 }
71 else
72 {
73 ROS_INFO("%s: Succeeded", action_name_.c_str());
74 // set the action state to succeeded
75 as_.setSucceeded(result_);
76 }
77 }
78 }
適正なデータが収集されると、actionサーバが成功か失敗かをセットします。これでactionサーバは非活性化しますし、以前に議論したように、analysisCB関数はすぐに戻りを返すことになります。
80 protected:
81
82 ros::NodeHandle nh_;
83 actionlib::SimpleActionServer<learning_actionlib::AveragingAction> as_;
84 std::string action_name_;
85 int data_count_, goal_;
86 float sum_, sum_sq_;
87 learning_actionlib::AveragingFeedback feedback_;
88 learning_actionlib::AveragingResult result_;
89 ros::Subscriber sub_;
90 };
これらはactionクラスのprotectedな変数です。ノードハンドルは構築され、actionの構築中にactionサーバに渡されます。前述の通りactionのコンストラクタの中でactionサーバは構築されます。配信するためのフィードバックと結果のメッセージ変数がここで作られます。購読の変数もノードハンドルを保存する形で構築されます。
最後は、メイン関数です。メイン関数はactionを生成し、シングルスレッドのループを回します。actionは実行しながら、ゴールを受け取るのを待ちます。
アクションをコンパイルし実行する
CMakeLists.txtファイルに、以下の２行を加えます：
add_executable(averaging_server src/averaging_server.cpp)
target_link_libraries(averaging_server ${catkin_LIBRARIES})catkin_makeで実行ファイルを生成したら、新しいターミナルでroscoreをスタートさせます。
$ roscore
そしてactionサーバを起動します：
$ rosrun learning_actionlib averaging_server
以下のような出力が見えるでしょう：
[ INFO] 1250790662.410962000: Started node [/averaging], pid [29267], bound on [aqy], xmlrpc port [39746], tcpros port [49573], logging to [~/ros/ros/log/averaging_29267.log], using [real] time
actionが正しく動いていることをチェックするために、配信されてるトピックをリストします：
$ rostopic list -v
以下の様な出力が見えるでしょう：
Published topics: * /averaging/feedback [learning_actionlib/AveragingActionFeedback] 1 publisher * /averaging/status [actionlib_msgs/GoalStatusArray] 1 publisher * /rosout [rosgraph_msgs/Log] 1 publisher * /averaging/result [learning_actionlib/AveragingActionResult] 1 publisher * /rosout_agg [rosgraph_msgs/Log] 1 publisher Subscribed topics: * /random_number [std_msgs/Float32] 1 subscriber * /averaging/goal [learning_actionlib/AveragingActionGoal] 1 subscriber * /averaging/cancel [actionlib_msgs/GoalID] 1 subscriber * /rosout [rosgraph_msgs/Log] 1 subscriber
上記の代わりに、ノードを見ることができます：
$ rosrun rqt_graph rqt_graph &
これは、actionサーバーが、期待通りにフィードバック、ステータス、結果のチャネルを配信し、ゴールとcancelチャネルを購読していることを示しています。actionサーバは起動し、正しく動作しています。
ゴールをアクションサーバに送る
actionを使った次のステップのために、Ctrl-Cでactionサーバを停止しておく必要があります。次はwrite a threaded simple action clientです。
