Python实时绘制ROS数据

Question

我正在尝试使用 python 绘制传入计算机的实时数据。数据来自 ROS 主题，我使用“rospy”订阅主题以获取数据。 这是我写的代码

import rospy
from sensor_msgs.msg import ChannelFloat32
import matplotlib.pyplot as plt

N = 200
i = 0

topic = "chatter"

x = range(N)
lmotor = [0]*N
rmotor = [0]*N

plt.ion()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim([0,N])
ax.set_ylim([-1,1])

line1, = ax.plot(lmotor, 'r-')
line2, = ax.plot(rmotor, 'g')

def plotThrottle(data):
    global x, lmotor, rmotor, i

    [x[i],lmotor[i],rmotor[i], tmp] = data

    line1.set_ydata(lmotor)
    line1.set_xdata(x)
    line2.set_ydata(rmotor)
    line2.set_xdata(x)

    fig.canvas.draw()

def callBack(packet):
    data = list(packet.values)
    plotThrottle(data)


def listner():
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)
    rospy.Subscriber(topic, ChannelFloat32, callBack)
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listner()

我的问题是当我使用从 rostopic 获得的数据调用 plotThrottle() 时，出现以下错误。

[ERROR]
[WallTime: 1454388985.317080] bad callback: <function callBack at 0x7f13d98ba6e0>
Traceback (most recent call last):
  File "/opt/ros/indigo/lib/python2.7/dist-packages/rospy/topics.py", line 720, in _invoke_callback
    cb(msg)
  File "dummy2.py", line 41, in callBack
    plotThrottle(data)
  File "dummy2.py", line 37, in plotThrottle
    fig.canvas.draw()
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/backends/backend_tkagg.py", line 349, in draw
    tkagg.blit(self._tkphoto, self.renderer._renderer, colormode=2)
  File "/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/backends/tkagg.py", line 13, in blit
    tk.call("PyAggImagePhoto", photoimage, id(aggimage), colormode, id(bbox_array))
RuntimeError: main thread is not in main loop

但是，如果我使用相同的函数并传递代码中生成的一些数据（一些随机数据），则绘图工作正常。 我是 python 的绝对初学者。我搜索了这个错误，它说这是因为一些线程问题。但我不明白如何修复此代码。如果有人可以解释问题并帮助修复此代码，我将不胜感激。

Answer 1

这里有两个线程在运行，rospy.spin() 和 top.mainloop()（来自 Tkinter，在你的例子中是 matplotlib 的后端）。

来自this answer：

问题源于 _tkinter 模块试图 通过轮询技术获得对主线程的控制权 处理来自其他线程的调用。

您在 Thread-1 中的 Tkinter 代码正试图窥探主线程 找到主循环，它不存在。

来自this answer：

如果有另一个阻塞调用使您的程序保持运行， 无需调用 rospy.spin()。不像在 C++ 中 spin() 是 需要处理所有线程，在python中它所做的只是阻塞。

所以你可以使用plt.show(block=True) 来阻止你的程序关闭，在这种情况下你将使用 Tkinter 主循环，重新绘制你的画布没有问题。

监听函数应该是这样的：

    def listener():
        rospy.init_node('listener', anonymous=True)
        rospy.Subscriber(topic, ChannelFloat32, callBack)
        # rospy.spin()
        plt.show(block=True)

无论如何，这似乎是其他替代方案的一种解决方法，请再次查看 this answer 或简单地使用单独的节点进行绘图，即 ros 建议的工具，如 rqt_graph。

Answer 2

由于这是一个旧帖子，并且似乎在社区中仍然很活跃，所以我将提供一个示例，一般来说，我们如何进行实时绘图。这里我使用了 matplotlib FuncAnimation 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import rospy
import tf
from nav_msgs.msg import Odometry
from tf.transformations import quaternion_matrix
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation


class Visualiser:
    def __init__(self):
        self.fig, self.ax = plt.subplots()
        self.ln, = plt.plot([], [], 'ro')
        self.x_data, self.y_data = [] , []

    def plot_init(self):
        self.ax.set_xlim(0, 10000)
        self.ax.set_ylim(-7, 7)
        return self.ln
    
    def getYaw(self, pose):
        quaternion = (pose.orientation.x, pose.orientation.y, pose.orientation.z,
                pose.orientation.w)
        euler = tf.transformations.euler_from_quaternion(quaternion)
        yaw = euler[2] 
        return yaw   

    def odom_callback(self, msg):
        yaw_angle = self.getYaw(msg.pose.pose)
        self.y_data.append(yaw_angle)
        x_index = len(self.x_data)
        self.x_data.append(x_index+1)
    
    def update_plot(self, frame):
        self.ln.set_data(self.x_data, self.y_data)
        return self.ln


rospy.init_node('lidar_visual_node')
vis = Visualiser()
sub = rospy.Subscriber('/dji_sdk/odometry', Odometry, vis.odom_callback)

ani = FuncAnimation(vis.fig, vis.update_plot, init_func=vis.plot_init)
plt.show(block=True) 

注意：根据需要更改rospy.Subscriber('/dji_sdk/odometry', Odometry, vis.odom_callback)，并相应地进行必要的更改。