rospy节点一边接收topic,一边将topic数据可视化

2023-11-11 21:20

本文主要是介绍rospy节点一边接收topic,一边将topic数据可视化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

如果想要matplotlib动态更新画图,只能将matplotlib放在主线程中,如果放进子线程,就会报这个错

ValueError: set_wakeup_fd only works in main thread

但是如果要订阅ros的topic,主线程会被阻塞,matplotlib无法动态更新。

因此,通过将matplotlib嵌入tkinter中,实现一边订阅topic,一边动态更新画图

import math
import rospy
import message_filters
import tkinter as tk
from matplotlib.figure import Figure
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from my_pkg.msg import MyArrayMessageclass ROS_Tkinter_App:def __init__(self, master):self.master = mastermaster.title("ROS Tkinter App")# Matplotlib setup for scatter plotself.figure = Figure(figsize=(10, 8), dpi=100)self.scatter_plot = self.figure.add_subplot(111)self.scatter_plot.set_title('Scatter Plot')self.canvas = FigureCanvasTkAgg(self.figure, master=master)self.canvas.get_tk_widget().pack()# ROS Initializationrospy.init_node('ros_tkinter_app', anonymous=True)# Define subscribers for the two topicssub_topic1 = message_filters.Subscriber("/global_path", MyArrayMessage)sub_topic2 = message_filters.Subscriber("/vehicle_position", MyArrayMessage)# Synchronize the subscribers using ApproximateTimeSynchronizerts = message_filters.ApproximateTimeSynchronizer([sub_topic1, sub_topic2], queue_size=10, slop=0.1)ts.registerCallback(self.callback)# Bind the update_plot_size function to the <Configure> event# master.bind("<Configure>", self.update_plot_size)def callback(self, data1, data2):# This method will be called when a new message is received on the /ros_topicrospy.loginfo("ROS Topic Data")# 这里处理topic内的数据# Update scatter plot with new dataself.update_scatter_plot(Target_Angle, Center_y, Center_x, waypoints_y, waypoints_x)  # Assuming the data is a float, update accordinglydef update_scatter_plot(self, angle_radians, Center_x, Center_y, waypoints_x, waypoints_y):# Update the scatter plot with new dataself.scatter_plot.clear()self.scatter_plot.set_title('Scatter Plot')self.scatter_plot.scatter(Center_x, Center_y, color='red', marker='o', label='Center Point')self.scatter_plot.plot([Center_x, end_x], [Center_y, end_y], color='blue', linestyle='--', label='Line Segment')self.scatter_plot.scatter(waypoints_x, waypoints_y, color='green', marker='o', label='Waypoint')# 设置x轴和y轴的显示范围self.scatter_plot.set_xlim(-100, 100)  # 设置x轴的范围self.scatter_plot.set_ylim(-100, 100)  # 设置y轴的范围# 设置 x 轴和 y 轴的相同比例尺self.scatter_plot.set_aspect('equal')# 设置坐标轴标签self.scatter_plot.set_xlabel('CARLA Y Axis')self.scatter_plot.set_ylabel('CARLA X Axis')self.canvas.draw()def update_plot_size(self, event):# Update the plot size based on the new window sizenew_width = event.width / self.canvas.figure.get_dpi()new_height = event.height / self.canvas.figure.get_dpi()self.figure.set_size_inches(new_width, new_height)self.canvas.draw()def main():root = tk.Tk()app = ROS_Tkinter_App(root)root.mainloop()if __name__ == '__main__':main()

这篇关于rospy节点一边接收topic,一边将topic数据可视化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/392885

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

day-51 合并零之间的节点

思路 直接遍历链表即可,遇到val=0跳过,val非零则加在一起,最后返回即可 解题过程 返回链表可以有头结点,方便插入,返回head.next Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}*