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apollo介绍之Transform模块(七)

Transform模块介绍

关于transform模块开始一直不知道是干啥的,一直看到一个"/tf"的TOPIC,还以为是tensorflow的缩写,想着是不是和神经网络有关系,后来才知道tf是transform的缩写,主要的用途是进行坐标转换,原型即是大名鼎鼎的"ros/tf2"库。那么为什么要进行坐标转换呢?

在机器人系统中,经常需要用到坐标转换,比如一个机器人的手臂要去拿一个运动的物体,控制的时候我们需要手臂的当前坐标,同时还需要知道手臂和身体的坐标,这个时候就需要用到坐标转换,把手臂的坐标转换为身体的坐标系,这样控制起来就方便一点。当然这里是动态的情况,也存在静态的情况,比如机器人头顶的摄像头,转换到身体的坐标系,那么位置关系是相对固定的,所以可以一开始就写到固定的位置。这里就引入了以下几个问题:

  1. 有固定转换关系的文件放在哪里?如果都是集中放在一个地方,那么这个地方损坏会导致所有的转换关系失效,一个比较好的方法是各个节点自己广播自己的转换关系。而其实静态的转换关系只需要发送一次就可以了,因为不会变化。
  2. 有动态转换关系的节点,需要实时动态发布自己的转换关系,这样会涉及到时间戳,以及过时。
  3. 转换关系的拓扑结构如何确定?是树型还是网络型的,这涉及到转换关系传递的问题。

Transform(静态变换)

TransformComponent模块的入口在"http://static_transform_component.cc"和"static_transform_component.h"中。实现了"StaticTransformComponent"类,我们接下来看下它的实现。

class StaticTransformComponent final : public apollo::cyber::Component<> {
public:
StaticTransformComponent() = default; // 构造函数
~StaticTransformComponent() = default; // 析构函数
public:
bool Init() override; // 初始化函数
private:
void SendTransforms(); // 发送变换
void SendTransform(const std::vector<TransformStamped>& msgtf); //发送变换,参数为数组
bool ParseFromYaml(const std::string& file_path, TransformStamped* transform); // 从yaml中解析
apollo::static_transform::Conf conf_; // 配置文件
std::shared_ptr<cyber::Writer<TransformStampeds>> writer_; // cyber node写句柄
TransformStampeds transform_stampeds_; // 变换关系,在proto中定义
};

下面我们来分析StaticTransformComponent类具体的实现,首先是Init函数,Init函数做了2件事情,一是读取conf配置,二是发布"/tf_static"消息。

bool StaticTransformComponent::Init() {
// 读取配置
if (!GetProtoConfig(&conf_)) {
AERROR << "Parse conf file failed, " << ConfigFilePath();
return false;
}
// 发布消息
cyber::proto::RoleAttributes attr;
attr.set_channel_name("/tf_static");
attr.mutable_qos_profile()->CopyFrom(
cyber::transport::QosProfileConf::QOS_PROFILE_TF_STATIC);
// 注意这里的node_继承至apollo::cyber::Component
writer_ = node_->CreateWriter<TransformStampeds>(attr);
SendTransforms();
return true;
}

接着看SendTransforms()函数,主要就是遍历conf文件,判断extrinsic_file(实际上对应各种传感器的外参)是否使能,如果使能则根据提供的文件路径解析对应的转换关系"ParseFromYaml",把转换关系添加到数组"tranform_stamped_vec"中,然后发送。

void StaticTransformComponent::SendTransforms() {
std::vector<TransformStamped> tranform_stamped_vec;
// 遍历对应的文件,实际上对应各种传感器的外参
for (auto& extrinsic_file : conf_.extrinsic_file()) {
// 是否使能
if (extrinsic_file.enable()) {
AINFO << "Broadcast static transform, frame id ["
<< extrinsic_file.frame_id() << "], child frame id ["
<< extrinsic_file.child_frame_id() << "]";
TransformStamped transform;
// 解析yaml文件,获取转换,并且添加到数组中
if (ParseFromYaml(extrinsic_file.file_path(), &transform)) {
tranform_stamped_vec.emplace_back(transform);
}
}
}
// 发送对应的转换
SendTransform(tranform_stamped_vec);
}

解析yaml需要注意的地方,在conf中的frame_id和child_id实际上没有使用,最后还是以yaml文件中的为准。其中yaml文件的格式为:

child_frame_id: novatel
transform:
translation:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
rotation:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
w: 1.0
header:
frame_id: localization

我们在看下如何解析yaml文件:

bool StaticTransformComponent::ParseFromYaml(
const std::string& file_path, TransformStamped* transform_stamped) {
...
YAML::Node tf = YAML::LoadFile(file_path);
try {
// 读取yaml文件中的frame_id和child_frame_id
transform_stamped->mutable_header()->set_frame_id(
tf["header"]["frame_id"].as<std::string>());
transform_stamped->set_child_frame_id(
tf["child_frame_id"].as<std::string>());
// translation 位置
auto translation =
transform_stamped->mutable_transform()->mutable_translation();
translation->set_x(tf["transform"]["translation"]["x"].as<double>());
translation->set_y(tf["transform"]["translation"]["y"].as<double>());
translation->set_z(tf["transform"]["translation"]["z"].as<double>());
// rotation 角度
auto rotation = transform_stamped->mutable_transform()->mutable_rotation();
rotation->set_qx(tf["transform"]["rotation"]["x"].as<double>());
rotation->set_qy(tf["transform"]["rotation"]["y"].as<double>());
rotation->set_qz(tf["transform"]["rotation"]["z"].as<double>());
rotation->set_qw(tf["transform"]["rotation"]["w"].as<double>());
} catch (...) {
AERROR << "Extrinsic yaml file parse failed: " << file_path;
return false;
}
return true;
}

最后我们再看下如何发送转换关系:

void StaticTransformComponent::SendTransform(
const std::vector<TransformStamped>& msgtf) {
for (auto it_in = msgtf.begin(); it_in != msgtf.end(); ++it_in) {
bool match_found = false;
int size = transform_stampeds_.transforms_size();
// 如果child_frame_id重复,那么则覆盖对应的配置
for (int i = 0; i < size; ++i) {
if (it_in->child_frame_id() ==
transform_stampeds_.mutable_transforms(i)->child_frame_id()) {
auto it_msg = transform_stampeds_.mutable_transforms(i);
*it_msg = *it_in;
match_found = true;
break;
}
}
if (!match_found) {
// 获取增加的指针地址,并且赋值
auto ts = transform_stampeds_.add_transforms();
*ts = *it_in;
}
}
writer_->Write(std::make_shared<TransformStampeds>(transform_stampeds_));
}

所以这里需要注意child_frame_id的值一定不要一样,否则会覆盖之前的配置

按照流程总结一下就如下图所示,首先遍历conf,获取传感器的外参数文件路径,然后解析对应的yaml文件,并且发布到"/tf_static"。

transform_broadcaster(广播)

我们再来看下transform_broadcaster(广播消息),transform_broadcaster只是做为一个lib库提供给其他模块,入口在"transform_broadcaster.h"和"http://transform_broadcaster.cc"中。

class TransformBroadcaster {
public:
// 这里注意构造的时候需要传入node
explicit TransformBroadcaster(const std::shared_ptr<cyber::Node>& node);
// 发送单个转换关系
void SendTransform(const TransformStamped& transform);
// 发送一组转换关系
void SendTransform(const std::vector<TransformStamped>& transforms);
private:
std::shared_ptr<cyber::Node> node_;
std::shared_ptr<cyber::Writer<TransformStampeds>> writer_;
};

从上面的分析可以看出,构造TransformBroadcaster的时候需要传入node。为什么需要传入node呢,因为cyber的一个module不能同时创建2个node,所以这里谁调用,就用谁的node创建reader和writer。如果是自己创建node,那么其他模块自己的node和引用该模块创建的node就打破了cyber上述的限制,这里的node是否可以理解为一个进程?

下面我们分析具体的实现,首先是TransformBroadcaster构造函数:

TransformBroadcaster::TransformBroadcaster(
const std::shared_ptr<cyber::Node>& node)
: node_(node) {
cyber::proto::RoleAttributes attr;
// 发布的topic为"/tf"
attr.set_channel_name("/tf");
writer_ = node_->CreateWriter<TransformStampeds>(attr);
}

创建writer并且往"/tf"发消息。这里可以看到,这里存在多个节点往一个topic发消息的情况。

发送消息比较简单,直接写对应的消息:

void TransformBroadcaster::SendTransform(
const std::vector<TransformStamped>& transforms) {
auto message = std::make_shared<TransformStampeds>();
*message->mutable_transforms() = {transforms.begin(), transforms.end()};
writer_->Write(message);
}

Buffer

Buffer实际上提供了一个工具类给其他模块,它的主要作用是接收"/tf"和"/tf_static"的消息,并且保持在buffer中,提供给其他的节点进行查找和转换到对应的坐标系,我们先看BufferInterface的实现:

BufferInterface

class BufferInterface {
public:
// 根据frame_id获取2帧的转换关系
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time, const float timeout_second = 0.01f) const = 0;
// 根据frame_id获取2帧的转换关系,假设固定帧???
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame, const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f) const = 0;
// 测试转换是否可行
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const = 0;
// 测试转换是否可行
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const = 0;
// Transform, simple api, with pre-allocation
// 预分配内存
template <typename T>
T& transform(const T& in, T& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
tf2::doTransform(in, out, lookupTransform(target_frame, tf2::getFrameId(in),
tf2::getTimestamp(in), timeout));
return out;
}
// transform, simple api, no pre-allocation
// 没有预分配内存
template <typename T>
T transform(const T& in, const std::string& target_frame,
float timeout = 0.0f) const {
T out;
return transform(in, out, target_frame, timeout);
}
// transform, simple api, different types, pre-allocation
// 不同的类型
template <typename A, typename B>
B& transform(const A& in, B& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
float timeout = 0.0f) const {
A copy = transform(in, target_frame, timeout);
tf2::convert(copy, out);
return out;
}
// Transform, advanced api, with pre-allocation
template <typename T>
T& transform(const T& in, T& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
tf2::doTransform(
in, out, lookupTransform(target_frame, target_time, tf2::getFrameId(in),
tf2::getTimestamp(in), fixed_frame, timeout));
return out;
}
// transform, advanced api, no pre-allocation
template <typename T>
T transform(const T& in, const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
T out;
return transform(in, out, target_frame, target_time, fixed_frame, timeout);
}
// Transform, advanced api, different types, with pre-allocation
template <typename A, typename B>
B& transform(const A& in, B& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
A copy = transform(in, target_frame, target_time, fixed_frame, timeout);
tf2::convert(copy, out);
return out;
}
};

BufferInterface实现的功能主要是查找转换关系,以及查看转换关系是否存在,以及做最后的转换。

Buffer

下面我们接着看buffer类的实现,可以看到buffer类继承了"BufferInterface"和"tf2::BufferCore",其中"tf2::BufferCore"就是大名鼎鼎的ROS中的tf2库。

class Buffer : public BufferInterface, public tf2::BufferCore {
public:
using tf2::BufferCore::canTransform;
using tf2::BufferCore::lookupTransform;
// 构造buffer object
int Init();
// 根据frame_id获取2帧的转换关系,继承至BufferInterface
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time, const float timeout_second = 0.01f) const;
// 继承至BufferInterface
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame, const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame, const float timeout_second = 0.01f) const;
// 继承至BufferInterface
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& target_time,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const;
// 继承至BufferInterface
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const;
private:
// 转换回调???
void SubscriptionCallback(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform);
void StaticSubscriptionCallback(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform);
void SubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform,
bool is_static);
void AsyncSubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform,
bool is_static);
// 转换tf2消息为cyber protobuf格式
void TF2MsgToCyber(
const geometry_msgs::TransformStamped& tf2_trans_stamped,
apollo::transform::TransformStamped& trans_stamped) const; // NOLINT
std::unique_ptr<cyber::Node> node_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<apollo::transform::TransformStampeds>>
message_subscriber_tf_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<apollo::transform::TransformStampeds>>
message_subscriber_tf_static_;
cyber::Time last_update_;
std::vector<geometry_msgs::TransformStamped> static_msgs_;
// 单例
DECLARE_SINGLETON(Buffer)
}; // class

这里注意buffer为单例模式,即接收转换消息,并且放到buffer中保存。其他模块需要用到转换的时候,则从buffer中查找是否存在转换关系,并且进行对应的转换。

下面我们看buffer类的具体实现,buffer类的初始化在Init函数中:

int Buffer::Init() {
std::string node_name =
"transform_listener_" + std::to_string(cyber::Time::Now().ToNanosecond());
// 创建node节点
node_ = cyber::CreateNode(node_name);
cyber::ReaderConfig tf_reader_config;
// 读取"/tf"消息
tf_reader_config.channel_name = "/tf";
tf_reader_config.pending_queue_size = 5;
message_subscriber_tf_ =
node_->CreateReader<apollo::transform::TransformStampeds>(
tf_reader_config,
[&](const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
msg_evt) { SubscriptionCallbackImpl(msg_evt, false); });
// 读取"/tf_static"消息
apollo::cyber::proto::RoleAttributes attr_static;
attr_static.set_channel_name("/tf_static");
attr_static.mutable_qos_profile()->CopyFrom(
apollo::cyber::transport::QosProfileConf::QOS_PROFILE_TF_STATIC);
message_subscriber_tf_static_ =
node_->CreateReader<apollo::transform::TransformStampeds>(
attr_static,
[&](const std::shared_ptr<apollo::transform::TransformStampeds>&
msg_evt) { SubscriptionCallbackImpl(msg_evt, true); });
return cyber::SUCC;
}

可以看到在Init函数中主要实现的功能是创建节点,并且订阅"/tf"和"/tf_static"消息,由于Buffer为单例,在cyber初始化的时候创建的node,不是在模块内部创建的node(关于这块,后面有时间在详细论述下,cyber可以存在多个node,而启动的模块则不能,是不是因为cyber做为调度器,为了方便控制)。

回调函数都是SubscriptionCallbackImpl,我们看下它是如何缓存消息的?

void Buffer::SubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>& msg_evt,
bool is_static) {
cyber::Time now = cyber::Time::Now();
// authority的用途???
std::string authority =
"cyber_tf"; // msg_evt.getPublisherName(); // lookup the authority
// 看起来不可能进入这个条件,除非多线程???
if (now.ToNanosecond() < last_update_.ToNanosecond()) {
AINFO << "Detected jump back in time. Clearing TF buffer.";
clear();
// cache static transform stamped again.
for (auto& msg : static_msgs_) {
setTransform(msg, authority, true);
}
}
last_update_ = now;
for (int i = 0; i < msg_evt->transforms_size(); i++) {
try {
// 封装消息
geometry_msgs::TransformStamped trans_stamped;
// header
const auto& header = msg_evt->transforms(i).header();
trans_stamped.header.stamp =
static_cast<uint64_t>(header.timestamp_sec() * kSecondToNanoFactor);
trans_stamped.header.frame_id = header.frame_id();
trans_stamped.header.seq = header.sequence_num();
// child_frame_id
trans_stamped.child_frame_id = msg_evt->transforms(i).child_frame_id();
// translation
const auto& transform = msg_evt->transforms(i).transform();
trans_stamped.transform.translation.x = transform.translation().x();
trans_stamped.transform.translation.y = transform.translation().y();
trans_stamped.transform.translation.z = transform.translation().z();
// rotation
trans_stamped.transform.rotation.x = transform.rotation().qx();
trans_stamped.transform.rotation.y = transform.rotation().qy();
trans_stamped.transform.rotation.z = transform.rotation().qz();
trans_stamped.transform.rotation.w = transform.rotation().qw();
// 保存静态转换,用于上面判断条件的时候,重新设置静态转换
if (is_static) {
static_msgs_.push_back(trans_stamped);
}
// 调用tf2的函数,保存转换到cache,区分静态和动态的转换
setTransform(trans_stamped, authority, is_static);
} catch (tf2::TransformException& ex) {
std::string temp = ex.what();
AERROR << "Failure to set recieved transform:" << temp.c_str();
}
}
}

接着是lookupTransform和canTransform分别调用tf2的库函数,实现查找转换和判断是否能够转换的实现,由于函数功能比较简单这里就不介绍了。

可以看到主要的缓存实现都是在tf2的库函数中,后面有时间再分析下tf2具体的实现。

todo

tf_static的问题:

1. 为什么把obs_sensor2novatel_tf2_frame_id改为localization了???

2. 为什么发布的时候需要传入node,即多个node往一个topic发送,还是说多个线程访问同一个node(location和perception同时通过一个node发布topic)?

3. 为什么需要根据child_frame_id做过滤,即使child_frame_id不能一样,否则会后面会覆盖前面的?(StaticTransformComponent::SendTransform)

4. 订阅的时候是每个模块都有listener吗,即遵循tf的设计原则。即代码可以复用,但是实例是每个模块自己new一个。

5. Buffer::SubscriptionCallbackImpl 中为什么时间戳比更新就清空整个List?

if (now.ToNanosecond() < last_update_.ToNanosecond()) {
AINFO << "Detected jump back in time. Clearing TF buffer.";
clear();
// cache static transform stamped again.
for (auto& msg : static_msgs_) {
setTransform(msg, authority, true);
}
}

6. Buffer是一个单例,"apollo::transform::Buffer"提供了查询接口,即每个模块共享这个单例,和tf的设计原则还是不相符合? 注意线程安全?

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