ROS2入门：常用工具

一、坐标变换TF

在机器人系统中，坐标变换是必不可少的，比如把相机坐标系下的点转换到机器人底盘坐标系下。ROS2 提供了tf2和tf2_ros用于管理和广播坐标变换。

1. 基本概念

Frame（坐标系）：如 base_link（机器人底盘）、camera_link（相机）、odom（里程计）。

Transform（变换）：描述两个坐标系之间的位置和平移关系，包括平移(x, y, z)和旋转(roll, pitch, yaw)或四元数 (x, y, z, w)。

2.命令行使用TF 坐标变换工具

示例：已知机器人基坐标系 base_link 和雷达坐标系 base_laser 之间的坐标关系，求 base_laser 系下的障碍，在 base_link 系的坐标。

发布静态坐标变换，使用 static_transform_publisher 可以快速创建一个固定的坐标变换：

bash

ros2 run tf2_ros static_transform_publisher \
    --x 0.1 --y 0.0 --z 0.2 \
    --roll 0.0 --pitch 0.0 --yaw 0.0 \
    --frame-id base_link \
    --child-frame-id base_laser

如下

说明：

--x/--y/--z：平移向量，子坐标系相对于父坐标系的位置（单位：米）。
--roll/--pitch/--yaw：旋转角度（欧拉角，单位：弧度）。
--frame-id：父坐标系名称。
--child-frame-id：子坐标系名称。

例子中：base_laser 相对于 base_link 有 (0.1, 0.0, 0.2) 的平移，没有旋转。

发布多个静态变换，如果系统中有多个传感器，可以连续启动多个 static_transform_publisher：

bash

# 发布 base_laser 到 wall_point 的变换
ros2 run tf2_ros static_transform_publisher \
    --x 0.3 --y 0.0 --z 0.0 \
    --roll 0.0 --pitch 0.0 --yaw 0.0 \
    --frame-id base_laser \
    --child-frame-id wall_point

如下：

这样，系统中就有以下层级关系：

base_link → base_laser → wall_point

使用tf2_echo可以实时查看任意两个坐标系间的平移和旋转：

bash

ros2 run tf2_ros tf2_echo base_link wall_point

第一个参数是父坐标系（frame_id）。
第二个参数是子坐标系（child_frame_id）。

使用 view_frames 可以生成系统中所有坐标系的拓扑图：

3.使用 MRPT 可视化 TF2 坐标系

除了 view_frames 生成的静态 PDF 图，MRPT（Mobile Robot Programming Toolkit）提供了动态、交互式的 3D 坐标系可视化工具，非常适合调试多传感器机器人系统。

安装 MRPT ROS2:

bash

sudo apt install mrpt-apps

启动可视化,可以简单体验坐标选择

3d-rotation-converter

4、实践：手眼坐标转换（python）

1.机械臂底座到相机（静态TF发布）

在 ROS2 中，我们通常通过发布 tf2 的静态坐标变换，描述相机在机械臂坐标系中的位置和姿态，为后续手眼标定、目标识别和机械臂运动规划提供参考。

安装依赖包：

bash

sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-tf-transformations
sudo pip3 install transforms3d

tf-transformations 和transforms3d用于坐标变换的计算和调试。

在节点中创建静态 TF 广播器：

先创建 ROS2 工作区(以自己的实际目录为准)：

mkdir -p ~/ros2_ws/src
cd ~/ros2_ws/src

在 src 下创建一个 Python 功能包，比如叫 handeye_tf：

bash

cd ~/ros2_ws/src
ros2 pkg create --build-type ament_python handeye_tf --dependencies rclpy geometry_msgs tf2_ros

新建静态TF节点 handeye_tf/handeye_tf/static_tf_broadcaster.py：

python

import math
import rclpy
from rclpy.node import Node
from tf2_ros import StaticTransformBroadcaster
from geometry_msgs.msg import TransformStamped
from tf_transformations import quaternion_from_euler


class StaticTFBroadcaster(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__('static_tf2_broadcaster')
        self.static_broadcaster_ = StaticTransformBroadcaster(self)
        self.publish_static_tf()

    def publish_static_tf(self):
        transform = TransformStamped()
        transform.header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()
        transform.header.frame_id = "base_link"
        transform.child_frame_id = "camera_link"
        transform.transform.translation.x = 0.5
        transform.transform.translation.y = 0.3
        transform.transform.translation.z = 0.6
        # 欧拉角转四元数
        rotation_quat = quaternion_from_euler(math.radians(180), 0, 0)
        transform.transform.rotation.x = rotation_quat[0]
        transform.transform.rotation.y = rotation_quat[1]
        transform.transform.rotation.z = rotation_quat[2]
        transform.transform.rotation.w = rotation_quat[3]
      	# 发布静态坐标变换
        self.static_broadcaster_.sendTransform(transform)
        self.get_logger().info(f"发布 TF:{transform}")


def main():
    rclpy.init()
    static_tf_broadcaster = StaticTFBroadcaster()
    rclpy.spin(static_tf_broadcaster)
    rclpy.shutdown()

修改 setup.py,添加节点入口:

python

entry_points={
    'console_scripts': [
        'static_tf_broadcaster = handeye_tf.static_tf_broadcaster:main',
    ],
},

编译 & 运行

colcon build
source install/setup.bash
ros2 run handeye_tf static_tf_broadcaster

如下：

查看坐标话题

ros2 topic echo /tf_static

2.动态发布目标相对相机的坐标

在实际场景中，目标（如瓶子、零件）相对于相机的位置会随着机械臂运动或相机视角的变化不断更新，所以我们需要动态发布 TF，让 TF 树实时反映目标的位置和姿态。

新建动态 TF 节点，在 handeye_tf/handeye_tf/ 下新建 dynamic_tf_broadcaster.py 文件：

python

import rclpy
from rclpy.node import Node
from tf2_ros import TransformBroadcaster
from geometry_msgs.msg import TransformStamped
from tf_transformations import quaternion_from_euler


class DynamicTFBroadcaster(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__("tf_node")
        self.tf_broadcaster_ = TransformBroadcaster(self)
        # 动态TF需要持续发布，这里发布频率设置为 100HZ
        self.timer_ = self.create_timer(0.01, self.publish_transform)

    def publish_transform(self):
        transform = TransformStamped()
        transform.header.stamp = self.get_clock().now().to_msg()
        transform.header.frame_id = "camera_link"
        transform.child_frame_id = "bottle_link"
        transform.transform.translation.x = 0.2
        transform.transform.translation.y = 0.0
        transform.transform.translation.z = 0.5
        rotation_quat = quaternion_from_euler(0, 0, 0)
        transform.transform.rotation.x = rotation_quat[0]
        transform.transform.rotation.y = rotation_quat[1]
        transform.transform.rotation.z = rotation_quat[2]
        transform.transform.rotation.w = rotation_quat[3]
        self.tf_broadcaster_.sendTransform(transform)


def main():
    rclpy.init()
    tf_node = DynamicTFBroadcaster()
    rclpy.spin(tf_node)
    rclpy.shutdown()

修改 setup.py

entry_points={
    'console_scripts': [
        'static_tf_broadcaster = handeye_tf.static_tf_broadcaster:main',
        'dynamic_tf_broadcaster = handeye_tf.dynamic_tf_broadcaster:main',
    ],
},

编译并运行

colcon build
source install/setup.bash

先运行静态TF节点

ros2 run handeye_tf static_tf_broadcaster

再开一个终端运行动态TF节点

ros2 run handeye_tf dynamic_tf_broadcaster

3. 查看坐标间的变换关系

可以使用命令查看：

ros2 run tf2_ros tf2_echo base_link  bottle_link

下面使用python来查询TF关系：

新建 TF 监听节点，在 handeye_tf/handeye_tf/ 下新建 tf_listener.py 文件：

python

import rclpy
from rclpy.node import Node
from tf2_ros import TransformListener, Buffer
from tf_transformations import euler_from_quaternion


class TFListener(Node):

    def __init__(self):
        super().__init__("tf2_listener")
        self.buffer_ = Buffer()
        self.listener_ = TransformListener(self.buffer_, self)
        self.timer_ = self.create_timer(1, self.get_transform)

    def get_transform(self):
        try:
            result = self.buffer_.lookup_transform("base_link", "bottle_link", rclpy.time.Time(seconds=0), rclpy.time.Duration(seconds=1))
            transform = result.transform
            rotation_euler = euler_from_quaternion([
                transform.rotation.x,
                transform.rotation.y,
                transform.rotation.z,
                transform.rotation.w
            ])
            self.get_logger().info(f"平移:{transform.translation},旋转四元数:{transform.rotation}:旋转欧拉角:{rotation_euler}")
        except Exception as e:
            self.get_logger().warn(f"不能够获取坐标变换，原因: {str(e)}")


def main():
    rclpy.init()
    node = TFListener()
    rclpy.spin(node)
    rclpy.shutdown()

修改 setup.py

    entry_points={
        'console_scripts': [
            'static_tf_broadcaster = handeye_tf.static_tf_broadcaster:main',
            'dynamic_tf_broadcaster = handeye_tf.dynamic_tf_broadcaster:main',
            'tf_listener = handeye_tf.tf_listener:main',
        ],
    },

编译并运行

colcon build
source install/setup.bash
ros2 run handeye_tf  tf_listener

如下：

5、实践：地图坐标系变换（C++）

二、可视化工具rqt

rqt 是 ROS 提供的一个基于 Qt 的图形化调试工具，可以用插件方式查看话题、参数、节点关系图等，非常适合开发调试。

安装：

sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-rqt ros-${ROS_DISTRO}-rqt-common-plugins

启动：

bash

rqt

常用插件：

Node Graph：查看节点之间的话题关系图，直观展示 TF 节点的发布关系。
Topic Monitor：订阅并查看某个话题的实时消息内容，比如 /tf_static 和 /tf。
TF Tree：可视化 TF 树，展示各坐标系之间的父子关系。

三、数据可视化工具Rviz

Rviz 是 ROS 中最常用的 3D 可视化工具，适合展示机器人模型、传感器数据和 TF 树。

安装：

sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-rviz2

启动：

rviz2

操作步骤：

打开 Rviz2，添加 TF 显示项，可以看到发布的 base_link、camera_link、bottle_link 坐标系。
可以添加 RobotModel 查看机械臂模型，结合 URDF 文件更直观。
可以添加点云、图像等可视化显示项，辅助调试手眼标定和感知功能。

比如说使用TF工具，查看1.4 实例里面的坐标关系：

四、数据记录工具bag

rosbag 是 ROS 提供的数据录制和回放工具，方便调试时记录话题消息，之后离线回放分析。

安装：

sudo apt install ros-${ROS_DISTRO}-ros2bag ros-${ROS_DISTRO}-rosbag2-storage-default-plugins

录制：

ros2 bag record /tf /tf_static

这会将 /tf 和 /tf_static 两个话题数据保存到一个 bag 文件夹中。

回放：

ros2 bag play <bag文件夹>

查看 bag 文件：

ros2 bag info <bag文件夹>

典型用途：

保存机器人运行时的数据，便于分析。离线调试算法（比如视觉识别、路径规划）时无需真实硬件。

ROS2入门：常用工具 ​

一、坐标变换TF ​

1. 基本概念 ​

2.命令行使用TF 坐标变换工具 ​

3.使用 MRPT 可视化 TF2 坐标系 ​

4、实践：手眼坐标转换（python） ​

1.机械臂底座到相机（静态TF发布） ​

2.动态发布目标相对相机的坐标 ​

3. 查看坐标间的变换关系 ​

5、实践：地图坐标系变换（C++） ​

1. C++发布静态TF ​

2. C++发布动态TF ​

3. C++查询TF关系 ​

二、可视化工具rqt ​

三、数据可视化工具Rviz ​

四、数据记录工具bag ​

ROS2入门：常用工具

一、坐标变换TF

1. 基本概念

2.命令行使用TF 坐标变换工具

3.使用 MRPT 可视化 TF2 坐标系

4、实践：手眼坐标转换（python）

1.机械臂底座到相机（静态TF发布）

2.动态发布目标相对相机的坐标

3. 查看坐标间的变换关系

5、实践：地图坐标系变换（C++）

1. C++发布静态TF

2. C++发布动态TF

3. C++查询TF关系

二、可视化工具rqt

三、数据可视化工具Rviz

四、数据记录工具bag