机器人应用中难免会遇到运算起来很费时间的操作，比如图像的特征提取、点云的匹配等等。有时候，不可避免地，我们需要在ROS的Subscriber的Callback回调函数中进行这些费时的操作。Subscriber所订阅的消息的发布频率可能是很高的，而这些操作的运算速度肯定达不到消息发布的速度。所以，如果我们要是没有取舍的对于每个消息都调用一次回调函数，那么势必会导致计算越来越不实时，很有可能当下在处理的还是几十秒以前的数据。所以，我们希望每次回调函数都处理当前时刻最新的一个消息，这就是我们的目标。
# ROS Python
pcdpub = rospy.Publisher("lidardata", PointCloud, queue_size=1)
rospy.Subscriber("lidardata", PointCloud, self.pcd_resolve_callback,queue_size=1,buff_size=52428800)简单描述一下，Publisher的消息队列是为了缓存发布节点发布的消息，一旦队列中消息的数量超过了queue_size，那么最先进入队列的（最老的）消息被舍弃。Subscriber的消息队列是为了缓存节点接收到的信息，一旦自己处理的速度过慢，接收到的消息数量超过了queue_size，那么最先进入队列的（最老的）消息会被舍弃。所以，我们想只处理最新的消息，实际上只需要把两个queue_size都设置成1，那么系统不会缓存数据，自然处理的就是最新的消息。
在我看来，Publisher的消息队列是一定要有的，因为ROS中发布节点往外发送消息是基于Topic发送，而不是直接向Subscriber订阅者发送，所以必须要有一个消息队列来存放发布的消息，以供订阅者来获取。而且这个消息队列的好处是在网络差、带宽小、延时高的时候，保证数据不容易丢失。
这个问题比较难一点。我的理解是，由于ROS毕竟是分布式系统，Publisher和Subscriber不一定在同一台主机上，因此消息需要通过网络来交换。但是网络的性能时好时坏，如果Subscriber没有消息队列，那么每次运行Callback函数前都要先通过网络取回消息，然后才能处理。当网络很差时，就会让系统堵塞。而有消息队列的话，Subscriber就可以一边处理队列中的消息，一边通过网络缓存新的消息，而不用每次处理消息前都要临时去读一个回来。这样就增加了系统的可靠性。
这个缓冲区的大小是指消息队列使用的缓冲区物理内存空间大小。如果这个空间小于一个消息所需要的空间，比如消息是一副图片或者一帧点云，数据量超过了缓冲区的大小。这个时候为了保证通信不发生错误，就会触发网络通信的保护机制，TCP的Buffer会为你缓存消息。这种机制就会导致每一帧消息都被完整的缓存下来，没有消息被丢弃，感觉上就像queue_size被设置成了无穷大。详细说明请参考：
Ros subscriber not up to date
rospy subscriber queue_size acting strange when buff_size is too small
<launch>
<!-- 启动mbot -->
<node name="robot_bringup" pkg="robot_bringup" type="robot_bringup" output="screen" />
<!-- 加载机器人模型参数 -->
<param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro --inorder '$(find robot_description)/xacro/robot_with_laser.xacro'" />
<!-- 运行joint_state_publisher节点，发布机器人的关节状态 -->
<node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" />
<!-- 运行robot_state_publisher节点，发布tf -->
<node name="state_publisher" pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher">
<param name="publish_frequency" type="double" value="50.0" />
</node>
<!-- 运行激光雷达驱动 -->
<include file="$(find robot_bringup)/launch/rplidar.launch" />
</launch>以ros消息发布器和订阅器的教程： http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/WritingPublisherSubscriber(c++)为例。
消息发布器(ros::Publisher)在一个while循环里一直循环发布消息（“hello world”）到话题（“chatter”）上。
消息订阅器(ros::Subscriber)一直监视话题，一旦知道话题上有数据，就会将该话题上的数据（message）作为参数传入到对应的回调函数（callback）中，但是这时候回调函数还没有被执行，而是把callback函数放到了回调函数队列中。所以当消息发布器不断发送message到该话题上时，就会有相应的callback函数存入队列中，它们函数名一样，只是实参内容不一样。（其实，是将传入的message存入到队列中，这里说是将callback函数存入到队列中，应该是为了便于理解）。
那什么时候会执行callback函数呢？那就是ros::spin()和ros::spinOnce()的事情了。
当spinOnce()函数被调用时，spinOnce()会调用回调函数队列中第一个callback函数，此时callback函数才被执行，然后等到下次spinOnce函数又被调用时，回调函数队列中第二个callback函数就会被调用，以此类推。
所以，这会有一个问题。因为回调函数队列的长度是有限的，如果发布器发送数据的速度太快，spinOnce函数调用的频率太少，就会导致队列溢出，一些callback函数就会被挤掉，导致没被执行到。
而对于spin函数，一旦进入spin函数，它就不会返回了，相当于它在自己的函数里面死循环了。只要回调函数队列里面有callback函数在，它就会马上去执行callback函数。如果没有的话，它就会阻塞，不会占用CPU。
首先要知道，这俩兄弟学名叫ROS消息回调处理函数。它俩通常会出现在ROS的主循环中，程序需要不断调用ros::spin() 或ros::spinOnce()，两者区别在于前者调用后不会再返回，也就是你的主程序到这儿就不往下执行了，而后者在调用后还可以继续执行之后的程序。
如果你的程序写了相关的消息订阅函数，那么程序在执行过程中，除了主程序以外，ROS还会自动在后台按照你规定的格式，接受订阅的消息，但是所接到的消息并不是立刻就被处理，而是必须要等到ros::spin()或ros::spinOnce()执行的时候才被调用，这就是消息回调函数的原理。
就像上面说的，ros::spin() 在调用后不会再返回，也就是你的主程序到这儿就不往下执行了，而 ros::spinOnce() 后者在调用后还可以继续执行之后的程序。
其实看函数名也能理解个差不多，一个是一直调用；另一个是只调用一次，如果还想再调用，就需要加上循环了。
这里一定要记住，
如果你的程序写了相关的消息订阅函数，那千万千万千万不要忘了在相应位置加上ros::spin()或者ros::spinOnce()函数，不然你是永远都得不到另一边发出的数据或消息的。
ros::spin()函数用起来比较简单，一般都在主程序的最后，加入该语句就可。例子如下：
// 发送端
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"
#include <sstream>
int main(int argc, char **argv)
{
ros::init(argc, argv, "talker");
ros::NodeHandle n;
ros::Publisher chatter_pub = n.advertise<std_msgs::String>("chatter", 1000);
ros::Rate loop_rate(10);
int count = 0;
while (ros::ok())
{
std_msgs::String msg;
std::stringstream ss;
ss << "hello world " << count;
msg.data = ss.str();
ROS_INFO("%s", msg.data.c_str());
/**
* 向 Topic: chatter 发送消息, 发送频率为10Hz（1秒发10次）；消息池最大容量1000。
*/
chatter_pub.publish(msg);
loop_rate.sleep();
++count;
}
return 0;
}接收端代码中用到spin()函数：
// 接收端
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"
void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)
{
ROS_INFO("I heard: [%s]", msg->data.c_str());
}
int main(int argc, char **argv)
{
ros::init(argc, argv, "listener");
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber sub = n.subscribe("chatter", 1000, chatterCallback);
/**
* ros::spin() 将会进入循环， 一直调用回调函数chatterCallback(),每次调用1000个数据。
* 当用户输入Ctrl+C或者ROS主进程关闭时退出，
*/
ros::spin();
return 0;
}对于ros::spinOnce()的使用，虽说比ros::spin()更自由，可以出现在程序的各个部位，但是需要注意的因素也更多。比如：
1. 对于有些传输特别快的消息，尤其需要注意合理控制消息池大小和ros::spinOnce()执行频率; 比如消息送达频率为10Hz, ros::spinOnce()的调用频率为5Hz，那么消息池的大小就一定要大于2，才能保证数据不丢失，无延迟。
// 接收端
#include "ros/ros.h"
#include "std_msgs/String.h"
void chatterCallback(const std_msgs::String::ConstPtr& msg)
{
/*...TODO...*/
}
int main(int argc, char **argv)
{
ros::init(argc, argv, "listener");
ros::NodeHandle n;
ros::Subscriber sub = n.subscribe("chatter", 2, chatterCallback);
ros::Rate loop_rate(5);
while (ros::ok())
{
/*...TODO...*/
ros::spinOnce();
loop_rate.sleep();
}
return 0;
}2. ros::spinOnce()用法很灵活，也很广泛，具体情况需要具体分析。但是对于用户自定义的周期性的函数，最好和ros::spinOnce并列执行，不太建议放在回调函数中；
/*...TODO...*/
ros::Rate loop_rate(100);
while (ros::ok())
{
/*...TODO...*/
user_handle_events_timeout(...);
ros::spinOnce();
loop_rate.sleep();
}NodeHandles节点类，ros::NodeHandle类有两个作用：
自动启动和关闭
ros::NodeHandle nh;1、句柄可以让你通过构造函数指定命名空间
ros::NodeHandle nh("my_namespace");ros::NodeHandle nh1("ns1");
ros::NodeHandle nh2(nh1, "ns2");2、也可以指定全局名字
ros::NodeHandle nh("/my_global_namespace");这种做法并不推荐，因为这样会使得节点无法被放入别的命名空间。只是有时在代码中使用全局名字有用。
ros::NodeHandle nh("/my_global_namespace");3、私有名字
使用私有名字比直接调用有私有名的句柄方法更有技巧，你可以在一个私有命名空间中直接创建一个新的句柄。
ros::NodeHandle nh("~my_private_namespace"); ros::Subscriber sub = nh.subscribe("my_private_topic",....);以上例子会订阅<node_name>/my_private_namespace/my_private_topic === （node_namespace/nodename/my_private_namespace/my_private_topic）
注意：理解的重点上文中红色标注的部分，node_namespace和node_name是两回事！
node_name = node_namespace + node name
// launch 文件中 ns=="node_namespace"
ros::init(argc, argv, "node_name"); // node name
ros::NodeHandle n; //n 命名空间为/node_namespace
ros::NodeHandle n1("sub"); // n1命名空间为/node_namespace/sub
ros::NodeHandle n2(n1,"sub2");// n2命名空间为/node_namespace/sub/sub2
ros::NodeHandle pn1("~"); //pn1 命名空间为/node_namespace/node_name
ros::NodeHandle pn2("~sub"); //pn2 命名空间为/node_namespace/node_name/sub
ros::NodeHandle pn3("~/sub"); //pn3 命名空间为/node_namespace/node_name/sub
ros::NodeHandle gn("/global"); // gn 命名空间为/global综上，只要不是明确指定，就会用节点名node_name来指定命名空间。
总结：ROS就是一个为了提高机器人开发的软件复用率，开发的一款具有独特的通信机制、丰富的开发工具、海量的应用功能、良好的生态系统集的工具。
最基础的功能包都不会写，怎么意思说学过ROS：
cd ~/catkin_test_ws/src #进入存放功能包的地方
catkin_create_pkg test_package std_msgs roscpp rospy #创建名字为test_package的功能包，添加std_msgs roscpp rospy依赖
cd ~/catkin_test_ws
catkin_make #编译
source devel/setup.bash #新建功能包刷新环境变量，才能找到功能包
rospack profile #如果还是找不到功能包，使用该命令刷新功能包路径需要注意一点，同一个工作空间下不能存在同名功能包，不同的工作空间下可以存在同名功能包。但是要注意一个问题，ROS运行时会优先选择最前端工作空间的同名功能包。为了避免出现想不到的问题，所有工作空间尽量不使用同名功能包。
功能包的名称尽量按照a_b_c的格式书写，否则，编译过程将会出现警告。
这也是需要每个人都要会的，连个最基础的功能包都不会写，怎么好意思说学过ROS？
cd ~/catkin_test_ws/src #进入存放功能包的地方
catkin_create_pkg test_package std_msgs roscpp rospy #创建名字为test_package的功能包，添加std_msgs roscpp rospy依赖
cd ~/catkin_test_ws
catkin_make #编译
source devel/setup.bash #新建功能包刷新环境变量，才能找到功能包
rospack profile #如果还是找不到功能包，使用该命令刷新功能包路径这里需要注意一点，同一个工作空间下不能存在同名功能包，不同的工作空间下可以存在同名功能包。但是要注意一个问题，ROS运行时会优先选择最前端工作空间的同名功能包。为了避免出现意想不到的问题，所以工作空间尽量不使用同名功能包。
功能包的名称尽量按照a_b_c的格式书写，否则，编译过程将会出现警告。
接着上面的测试功能包，我们在功能包的src文件下新建test.cpp文件：
cd ~/catkin_test_ws/src/test_package/src/
vim test.cpp然后就是ROS节点的模板程序，都是在模板程序之上做的修改。
#include "ros/ros.h" //引入ROS头文件
int main(int argc,char **argv)
{
ros::init(argc,argv,"test"); //初始化ROS节点
ros::NodeHandle nh; //创建ROS句柄
ros::Rate loop_rate(10); //定义循环频率 10HZ
while(ros::ok())
{
std::cout<< "hello ros" <<std::endl;
loop_rate.sleep(); //按照循环速率延时
}
return 0;
}到这里，然后编译就可以了？这个功能包的编译还需要修改对应的CMakeLIsts.txt文件，一般为三步。
设置需要编译的代码和生成的可执行文件；
设置链接库；
设置依赖；
所以我们修改功能包下的CMakeLIsts.txt文件，一般功能包会自动生成CMakeLists.txt文件内容，我们进行修改即可。
add_executable(${PROJECT_NAME}_node src/test.cpp) #这里注意自动生成的源文件名字一般不对，一定要修改成对的名字
target_link_libraries(${PROJECT_NAME}_node ${catkin_LIBRARIES})
add_dependencies(${PROJECT_NAME}_node ${${PROJECT_NAME}_EXPORTED_TARGETS} ${catkin_EXPORTED_TARGETS})这里因为我们没有自定义的消息或者服务类型，所以其他的地方不做更改，如果使用了自定义的消息或者服务类型，注意修改其他的地方。
cd ~/catkin_test_ws
catkin_make #编译
此时~/catkin_test_ws/devel/lib/test_package目录下生成了test_package_node的可执行文件执行功能包，在使用rosrun执行功能包之前，使用roscore启动rosmaster。启动rosmaster是启动一切ros节点的前提。
roscore #启动rosmaster打开一个新终端启动，test_package功能包下的test_package_node节点。
rosrun test_package test_package_node终端循环打印hello ros，一个新的ros节点就创建完成了。
这个问题很常见，但是他不应该是个问题，但是发现一些小伙伴还是不太会操作。我们在开发的过程中，随着程序的不断扩大，模块化编程肯定必不可少。有时，我们要调用别人写好的特定功能的源文件，这个时候我们应该怎么做吗？
首先，将你需要的源文件复制到你需要编写的功能包的src文件夹下，规范地讲，.hpp文件应该放到include文件下，如果文件比较少，也没有必要，和.cpp文件放在一起也可以。
ros节点源文件只需要添加你复制的头文件下就行了，函数自己调用就行了。
CMakeLists.txt文件需要做相应的修改，添加你添加的文件名字，放在ros节点文件后面，如下所示：
add_executable(${PROJECT_NAME}_node src/test.cpp src/test2.cpp src/test3.cpp)
#这里注意自动生成的源文件名字一般不对，一定要修改成对的名字然后，编译就行了。
ROS是一种分布式软件框架，节点之间通过松耦合的方式进行组合。
如何设置两台机器的分布式通信呢？
首先，确保两台机器在同一局域网下，查看各自的ip地址。
ifconfig然后，各自安装ssh，确保ssh服务，开机自启动。
sudo apt-get install openssh-server #安装ssh服务端
sudo service ssh start #开启ssh服务
ssh服务开机不会自动启动，需要设置开机自启动
在开机自启动脚本/etc/rc.local加入下面这条命令，注意加入位置是在exit 0这一句之前，加上service ssh start然后，在两台机器的/etc/hosts文件中，添加对方的ip地址，通过ping命令，互相测试是否连通。比如在hosts添加，对方机器IP对方机器名。
192.168.1.5 对方机器名ping 对方机器名或者对方机器ip #ping测试然后，在从机端的~/.bashrc文件末尾设置ROS_MASTER_URI，确保从机可以找到主机。
export ROS_MASTER_URI=http://主机名称:11311最后，在从机端使用ssh用户名@IP地址，输入密码，连接远程终端。
launch文件，可以同时启动多个ros节点，可自动启动rosmaster。关于launch的细节，自己学习就好。
TF坐标变换，用来描述机器人系统中繁杂的坐标系。
QT工具箱，用来可视化各个ros节点之间的订阅或者请求关系或者可视化各种话题的数据。常用命令，rqt_graph、rqt_plot，而且还可以动态修改部分参数。
rqt_reconfigure（不常用）。
rviz可视化平台，机器人可视化平台，几乎是最常用的工具。使用rviz命令启动。
Gazebo物理仿真环境，可对机器人进行三维物理仿真。需要仿真的同学常用。
#最常用
roscore #启动rosmaster
rosrun pkg_name node_name #启动ros节点
roslaunch pkg_name launch_files_name #启动launch文件
catkin_make #编译工作空间
rospack profile #刷新功能包路径
#环境变量
echo $ROS_PACKAGE_PATH #打印ros环境变量
export | grep ROS #确认环境变量已经设置正确
source devel/setup.bash #刷新环境变量
echo "source ~/catkin_test_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc #刷新环境变量，永久有效
source ~/.bashrc #生效上一句
#功能包
catkin_create_pkg test_package std_msgs roscpp rospy #创建名字为test_package的功能包，添加std_msgs roscpp rospy依赖
rospack list #查看软件包列表
rospack find package-name #定位软件包
roscd package-name #切换到指定功能包目录
#话题
rostopic list #输出当前运行的topic列表
rostopic info topic-name #查看话题信息
rostopic echo topic-name #输出话题数据
rostopic hz topic-name #每秒发布的消息数量
rostopic bw topic-name #每秒发布信息所占的字节量
#工具
rviz #启动rviz
rqt_graph #可视化节点关系
rqt_plot #可视化话题数据
rosrun rqt_tf_tree rqt_tf_tree #查看tf树
#数据记录与播放
rosbag record -a #录制所有topic到bag文件
rosbag play bag_files_name #播放bag文件