中间件作为嵌入式系统的核心组件，为应用程序提供通信支持、应用支持和公共服务。机器人操作系统（ROS）作为最流行的嵌入式中间件之一，为机器人开发提供了强大的框架支持。本文将深入解析ROS的核心概念、系统架构、通信机制，并通过树莓派实战演示ROS应用开发。

一、中间件基础概念

1.1 中间件定义与功能

中间件是介于应用系统和系统软件之间的软件层，使用系统软件提供的基础服务，衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用，实现资源共享和功能共享。主要提供三大功能：

• 通信支持：早期分布式中间件采用远程调用和消息两种通信方式

• 应用支持：为上层应用开发提供统一平台和运行环境

• 公共服务：对应用软件中共性功能或约束的提取和复用

1.2 嵌入式系统中间件特性

在嵌入式系统中，中间件处于嵌入式应用和操作系统之间，主要作用是对嵌入式应用屏蔽底层操作系统的异构性。由于嵌入式应用场景差异，不同系统通常集成不同的中间件，需要支持移动环境、流媒体应用、DRE环境等多样化需求。

二、ROS核心概念解析

2.1 ROS本质与定位

ROS（Robot Operating System）本质上是一个中间件而非传统操作系统，被称为"元操作系统"或"机器人软件框架"。其设计理念可表述为：

ROS = Plumbing + Tools + Capabilities + Ecosystem

• Plumbing：通信机制

• Tools：开发工具

• Capabilities：应用功能

• Ecosystem：生态系统

ROS需要运行在现有操作系统（如Linux）之上，专注于机器人开发中的通信、设备驱动、数据可视化等。

2.2 ROS发展历程

ROS发展经历了多个重要阶段：

• 2007年：ROS最初版本发布

• 2010年：ROS 1.0版本推出

• 2015年：ROS 2.0开始开发

• 2017年：ROS 2.0首个稳定版发布

  

2.3 ROS核心特点

1. 点对点设计：分布式网络架构，节点间通过RPC+TCP/UDP通信

2. 多语言支持：支持Python、C++、Java等编程语言

3. 架构精简：功能节点可单独编译，集成众多开源项目

4. 工具丰富：3D可视化工具、物理仿真环境、数据记录工具等

5. 开源免费：BSD许可，可修改、可复用、可商用

三、ROS系统架构详解

3.1 系统层次结构

ROS系统从维护和分布角度分为两大板块：

main核心部分：Willow Garage公司和开发者维护，提供分布式计算基础工具

universe全球代码：各国ROS社区维护，包括库代码和应用级代码

从功能角度分为三个级别：

计算图级（程序运行描述）

• 节点（Node）：执行具体任务的进程，可分布式运行

• 话题（Topic）：节点间传输数据的总线，采用发布/订阅模型

• 服务（Service）：使用客户端/服务器模型，支持双向通信

• 节点管理器（ROS Master）：为节点提供命名注册服务

  

文件系统级（程序组织）

• 功能包（Package）：ROS软件组织基本形式

• 功能包集（Stack）：多个功能包集合

• 消息类型（Message）：进程间传递的信息格式

• 服务类型（Service）：服务通信的请求与应答数据类型

社区级（资源共享）

• 发行版：可独立安装的版本化功能包集

• 软件源：共享代码的网站或主机服务

• ROS Wiki：主要技术文档论坛

• 邮件列表：主要交流渠道

3.2 软件层次架构

从实现角度分为三个层次：

• OS层：建立在Linux之上，提供硬件抽象和底层驱动

• 中间层：封装OS层接口，提供TCPROS/UDPROS通信

• 应用层：调用中间层接口实现各种应用功能

四、ROS通信机制深度解析

4.1 话题通信机制

话题通信采用发布/订阅模型，实现流程如下：

1. Talker向ROS Master注册

2. Listener向ROS Master注册

3. ROS Master进行信息匹配

4. Listener向Talker发送连接请求

5. Talker确认连接请求

6. 建立网络连接并传输数据

# 话题发布者示例
#!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hello world %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

4.2 服务通信机制

服务通信采用请求/响应模型，适合强逻辑处理场景：

1. Server向ROS Master注册

2. Client向ROS Master注册

3. ROS Master进行信息匹配

4. Client与Server建立连接

5. 进行请求-响应通信

4.3 参数通信机制

通过参数服务器实现节点间参数共享：

1. Talker设置参数值

2. Listener查询参数值

3. ROS Master返回参数值

4.4 话题与服务对比

条目	话题	服务
同步性	异步	同步
通信模型	发布/订阅	客户端/服务器
实时性	弱	强
适用场景	数据传输	逻辑处理

五、ROS2架构革新

5.1 从ROS到ROS2的演进

ROS1存在实时性不足、资源管理弱等问题，ROS2进行了重大架构升级：

• 架构颠覆：告别Master，使用基于DDS的Discovery机制

• API重新设计：保持类似用法但更现代化

• 编译系统升级：使用ament、colcon替代catkin

• 多平台支持：支持Linux、Windows、macOS、RTOS等

5.2 DDS通信核心

ROS2采用以数据为中心的发布/订阅（DCPS）模型，创建"全局数据空间"。DDS核心实体包括：

• 参与者（Participant）：对应ROS节点

• 发布者（Publisher）：数据发布执行者

• 订阅者（Subscriber）：数据订阅执行者

• 数据写入器（DataWriter）：特定话题的消息发布者

• 数据读取器（DataReader）：特定话题的消息订阅者

5.3 QoS服务质量策略

ROS2引入丰富的QoS策略，用户可通过选择不同配置文件优化通信表现：

• 发布/订阅机制的QoS设定

• 服务QoS设定

• 传感器数据QoS设定

• 参数QoS设定

六、树莓派ROS实战演练

6.1 环境准备与安装

# 安装基础工具
dnf install wget yum tree git python3-devel

# 配置ROS环境
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile

# 安装Python依赖
pip3 install empy==3.3.2

6.2 第一个ROS程序：小海龟仿真

# 启动ROS核心
roscore

# 新终端启动小海龟仿真
rosrun turtlesim turtlesim_node

# 新终端控制小海龟
rosrun turtlesim turtle_teleop_key

6.3 话题通信实战编程

创建ROS工作区和功能包：

# 创建工作区
mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace

# 创建功能包
catkin_create_pkg my_ros_pkg roscpp std_msgs

# 编译工作区
cd ~/catkin_ws
catkin_make

话题发布者代码示例：

// topic_publisher.cpp
#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());
        chatter_pub.publish(msg);
        ros::spinOnce();
        loop_rate.sleep();
        ++count;
    }
    return 0;
}

话题订阅者代码示例：

// topic_subscriber.cpp
#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();
    return 0;
}

6.4 自定义消息控制小海龟

通过编程实现小海龟圆周运动：

#!/usr/bin/env python
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist

def turtle_circle():
    rospy.init_node('turtle_controller', anonymous=True)
    pub = rospy.Publisher('/turtle1/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
    rate = rospy.Rate(10)
    
    while not rospy.is_shutdown():
        vel_msg = Twist()
        vel_msg.linear.x = 1.0  # 线速度
        vel_msg.angular.z = 1.0  # 角速度
        
        pub.publish(vel_msg)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        turtle_circle()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

七、ROS在openEuler上的移植优化

7.1 混合关键性部署

openEuler Embedded支持混合关键性部署，通过Jailhouse框架实现实时与非实时任务隔离：

# 启用Jailhouse
jailhouse enable /usr/share/jailhouse/cells/rpi4.cell

# 创建Linux cell
jailhouse cell linux /usr/share/jailhouse/cells/rpi4-linux.cell \
/boot/Image -d /usr/share/jailhouse/cells/dts/inmate-rpi4.dtb \
-c "console=ttyAMA1,115200 root=/dev/mmcb1k0p2"

7.2 实时性优化策略

• 中断线程化：减少关中断时间，提高系统可抢占性

• 优先级继承：解决优先级反转问题

• 自旋锁优化：采用Qspinlock减少CPU资源浪费

附录：常用命令速查

功能	命令
查看节点	rosnode list
查看话题	rostopic list
消息发布	rostopic pub
包管理	rospack find
编译工作区	catkin_make