Skip to main content

لیب 2: ROS 2 میں Services اور Actions

مقصد​

اس لیب میں، آپ ROS 2 میں service اور action-based communication لاگو کریں گے تاکہ روبوٹکس ایپلیکیشنز میں استعمال ہونے والے ایڈوانسڈ communication patterns سمجھ سکیں۔

سیکھنے کے مقاصد​

اس لیب کے بعد آپ:

  • ROS 2 service server اور client بنا سکیں گے
  • ROS 2 action server اور client لاگو کر سکیں گے
  • Services اور actions کے use cases کا موازنہ کر سکیں گے
  • ہر communication pattern کب استعمال کرنا ہے یہ سمجھ سکیں گے

پیش شرائط​

  • ROS 2 انسٹالیشن (Humble Hawksbill یا بعد کا)
  • لیب 1 کی تکمیل
  • ہفتہ 3 کے ایڈوانسڈ تصورات کی سمجھ

لیب کے مراحل​

مرحلہ 1: پیکج بنائیں​

cd ~/ros2_ws/src
ros2 pkg create --build-type ament_python robot_advanced_lab
cd robot_advanced_lab
mkdir robot_advanced_lab

مرحلہ 2: Service Server بنائیں​

math_service.py فائل بنائیں:

import rclpy
from rclpy.node import Node
from example_interfaces.srv import AddTwoInts


class MathService(Node):

def __init__(self):
super().__init__('math_service')
self.srv = self.create_service(AddTwoInts, 'add_two_ints', self.add_callback)
self.get_logger().info('Math Service شروع ہو گیا')

def add_callback(self, request, response):
response.sum = request.a + request.b
self.get_logger().info(f'درخواست: {request.a} + {request.b} = {response.sum}')
return response


def main(args=None):
rclpy.init(args=args)
math_service = MathService()
rclpy.spin(math_service)
math_service.destroy_node()
rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
main()

مرحلہ 3: Service Client بنائیں​

math_client.py فائل بنائیں:

import sys
import rclpy
from rclpy.node import Node
from example_interfaces.srv import AddTwoInts


class MathClient(Node):

def __init__(self):
super().__init__('math_client')
self.client = self.create_client(AddTwoInts, 'add_two_ints')
while not self.client.wait_for_service(timeout_sec=1.0):
self.get_logger().info('Service دستیاب نہیں، انتظار...')
self.request = AddTwoInts.Request()

def send_request(self, a, b):
self.request.a = a
self.request.b = b
future = self.client.call_async(self.request)
return future


def main(args=None):
rclpy.init(args=args)

if len(sys.argv) != 3:
print('استعمال: ros2 run robot_advanced_lab math_client <int1> <int2>')
return

math_client = MathClient()
future = math_client.send_request(int(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]))

while rclpy.ok():
rclpy.spin_once(math_client)
if future.done():
response = future.result()
math_client.get_logger().info(f'نتیجہ: {response.sum}')
break

math_client.destroy_node()
rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
main()

مرحلہ 4: Action Server بنائیں​

fibonacci_action_server.py فائل بنائیں:

import time
import rclpy
from rclpy.action import ActionServer
from rclpy.node import Node
from example_interfaces.action import Fibonacci


class FibonacciActionServer(Node):

def __init__(self):
super().__init__('fibonacci_action_server')
self._action_server = ActionServer(
self,
Fibonacci,
'fibonacci',
execute_callback=self.execute_callback)
self.get_logger().info('Fibonacci Action Server شروع ہو گیا')

def execute_callback(self, goal_handle):
self.get_logger().info('Goal انجام دیا جا رہا ہے...')

feedback_msg = Fibonacci.Feedback()
feedback_msg.sequence = [0, 1]

for i in range(1, goal_handle.request.order):
if goal_handle.is_cancel_requested:
goal_handle.canceled()
self.get_logger().info('Goal منسوخ ہو گیا')
return Fibonacci.Result()

feedback_msg.sequence.append(
feedback_msg.sequence[i] + feedback_msg.sequence[i-1])

self.get_logger().info(f'Feedback: {feedback_msg.sequence}')
goal_handle.publish_feedback(feedback_msg)

time.sleep(1)

goal_handle.succeed()
result = Fibonacci.Result()
result.sequence = feedback_msg.sequence
return result


def main(args=None):
rclpy.init(args=args)
action_server = FibonacciActionServer()
rclpy.spin(action_server)
rclpy.shutdown()


if __name__ == '__main__':
main()

مرحلہ 5: Action Client بنائیں​

fibonacci_action_client.py فائل بنائیں:

import rclpy
from rclpy.action import ActionClient
from rclpy.node import Node
from example_interfaces.action import Fibonacci


class FibonacciActionClient(Node):

def __init__(self):
super().__init__('fibonacci_action_client')
self._action_client = ActionClient(self, Fibonacci, 'fibonacci')

def send_goal(self, order):
goal_msg = Fibonacci.Goal()
goal_msg.order = order

self._action_client.wait_for_server()
self._send_goal_future = self._action_client.send_goal_async(
goal_msg, feedback_callback=self.feedback_callback)
self._send_goal_future.add_done_callback(self.goal_response_callback)

def goal_response_callback(self, future):
goal_handle = future.result()
if not goal_handle.accepted:
self.get_logger().info('Goal مسترد ہو گیا')
return

self.get_logger().info('Goal قبول ہو گیا')
self._get_result_future = goal_handle.get_result_async()
self._get_result_future.add_done_callback(self.get_result_callback)

def feedback_callback(self, feedback_msg):
self.get_logger().info(f'Feedback: {feedback_msg.feedback.sequence}')

def get_result_callback(self, future):
result = future.result().result
self.get_logger().info(f'نتیجہ: {result.sequence}')
rclpy.shutdown()


def main(args=None):
rclpy.init(args=args)
action_client = FibonacciActionClient()
action_client.send_goal(10)
rclpy.spin(action_client)


if __name__ == '__main__':
main()

مرحلہ 6: Build اور Test کریں​

cd ~/ros2_ws
colcon build --packages-select robot_advanced_lab
source install/setup.bash

مرحلہ 7: Service Test کریں​

Terminal 1:

ros2 run robot_advanced_lab math_service

Terminal 2:

ros2 run robot_advanced_lab math_client 5 3

مرحلہ 8: Action Test کریں​

Terminal 1:

ros2 run robot_advanced_lab fibonacci_action_server

Terminal 2:

ros2 run robot_advanced_lab fibonacci_action_client

متوقع نتائج​

  • Math service دو integers لے کر ان کا جوڑ واپس کرے
  • Fibonacci action مخصوص order کی Fibonacci sequence بنائے
  • Action execution کے دوران feedback ملے

Services vs Actions​

ServiceAction
SynchronousAsynchronous
فوری جوابطویل ٹاسکس
کوئی feedback نہیںFeedback ملتا ہے
Cancel نہیں ہو سکتاCancel ہو سکتا ہے

خلاصہ​

اس لیب نے آپ کو ROS 2 میں ایڈوانسڈ communication patterns سکھائے۔ آپ نے services اور actions دونوں لاگو کیے جو پیچیدہ روبوٹک سسٹمز بنانے کے لیے ضروری ہیں۔