CN111897997A - 一种基于ros操作系统的数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于ROS操作系统的数据处理方法及系统，应用在数据处理系统中，方法包括：数据处理节点获取数据采集节点采集的原始数据；对原始数据进行相应处理，得到处理结果；发布包含处理结果的主题，以使应用节点获取处理结果。在原有的数据传输链路的基础上，增加数据处理节点，数据处理节点通过获取原始数据，进行相应的数据处理，然后将处理结果发送给应用节点，应用节点可以将原始数据以及处理结果进行发布。在未改变原有传输链路的基础上，解决了无法在数据传输过程中进行数据处理的问题，提高了机器人在工作时的工作效率。

Description

一种基于ROS操作系统的数据处理方法及系统

技术领域

本申请涉及数据处理领域，具体涉及一种基于ROS操作系统的数据处理方法及系统。

背景技术

ROS操作系统(Robot Operating System)是一种开源机器人操作系统，被广泛应用于消费机器人、工业机器人以及自动驾驶车辆等机器人中。借助ROS操作系统自身的通信系统，可实现数据采集、压缩以及传输等功能，无需关注数据压缩和传输的过程，非常方便。

然而，随着机器人应用的范围越来越广，越来越多的机器人需要实现对数据的处理。但是，基于ROS的操作系统的数据从采集传输到应用节点过程中，无法进行相应的处理，这给很多通过ROS操作系统采集数据的应用造成了障碍。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提出了一种基于ROS操作系统的数据处理方法，应用在数据处理系统中，所述数据处理系统包括：数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，所述方法包括：所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据；对所述原始数据进行相应处理，得到处理结果；发布包含所述处理结果的主题，以使所述应用节点获取所述处理结果。

在一个示例中，所述数据采集节点包括视频采集节点；所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：所述数据处理节点获取所述视频采集节点采集的原始视频数据；对所述原始数据进行相应处理，得到处理结果，包括：对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，得到处理结果。

在一个示例中，对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，包括：通过预设的图像识别算法，对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，其中，所述预设的图像识别算法包括OpenCV、TenserFlow中的至少一种。

在一个示例中，所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：所述数据处理节点通过订阅所述数据采集节点发布的，包含所述数据采集节点采集的原始数据的主题，来获取所述原始数据。

另一方面，本申请还提出了一种基于ROS操作系统的数据处理方法，应用在数据处理系统中，所述数据处理系统包括：数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，所述方法包括：所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据；获取所述数据处理节点发布的处理结果，其中，所述处理结果为所述数据处理节点对所述原始数据进行相应处理后得到的；输出所述原始数据和所述处理结果。

在一个示例中，所述数据采集节点包括视频采集节点；所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：所述应用节点获取所述视频采集节点采集的原始视频数据；输出所述原始数据和所述处理结果，包括：将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出。

在一个示例中，将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出，包括：针对所述原始视频数据中的每帧图像数据，在所述处理结果中确定对应的每帧处理结果；将所述每帧处理结果与所述每帧图像数据叠加后进行输出。

在一个示例中，所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：所述应用节点通过订阅所述数据采集节点发布的，包含所述数据采集节点采集的原始数据的主题，来获取所述原始数据；获取所述数据处理节点发布的处理结果，包括：通过订阅所述数据处理节点发布的，包含处理结果的主题，来获取所述处理结果。

另一方面，本申请还提出了一种基于ROS操作系统的数据处理系统，包括：数据采集节点，采集原始数据，并发布包含所述原始数据的主题；数据处理节点，获取所述原始数据后，进行相应的处理，以生成处理结果，并发布包含所述处理结果的主题；应用节点，获取所述原始数据和所述处理结果后，输出所述原始数据和所述处理结果。

在一个示例中，所述数据采集节点包括视频采集节点；所述视频采集节点，采集原始视频数据，并发布包含所述原始视频数据的主题；所述应用节点，获取所述原始视频数据和所述处理结果后，将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出。

通过本申请提出基于ROS操作系统的数据处理方法能够带来如下有益效果：

在原有的数据传输链路的基础上，增加数据处理节点，数据处理节点通过获取原始数据，进行相应的数据处理，然后将处理结果发送给应用节点，应用节点可以将原始数据以及处理结果进行发布。在未改变原有传输链路的基础上，解决了无法在数据传输过程中进行数据处理的问题，提高了机器人在工作时的工作效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例中一种基于ROS操作系统的数据处理方法的流程示意图；

图2为本申请实施例中另一种基于ROS操作系统的数据处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例中一种基于ROS操作系统的数据处理系统的示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。

如图3所示，本申请实施例提供一种基于ROS操作系统的数据处理系统，数据处理系统包括数据采集节点、数据处理节点以及应用节点。相比于原有方式，本申请实施例中添加了数据处理节点。

具体地，数据采集节点主要用于采集原始数据，并发布包含原始数据的主题(Topic)。针对不同类型的机器人，其在工作时所需要采集的数据可能是不同的，即使是同一个机器人，由于其工作需求的不同，所需要采集的数据也可能是不同的。因此，针对不同的机器人，以及不同的工作需求，数据采集节点也可以是不同的。例如，针对自动驾驶车辆中，需要实时采集路况信息，此时数据采集节点可以是具有摄像功能的相应设备，在此可以将数据采集节点称作视频采集节点，其采集的原始数据可以是原始视频数据。同样针对自动驾驶车辆中，还可能会采集相应的雷达数据，此时数据采集节点可以是雷达采集节点，采集的原始数据可以是原始雷达数据。针对工业机器人，其采集到的数据可以是当前正在工作的设备，例如电机等的工作状态。在本申请实施例中，主要以视频采集节点为例进行解释说明。当数据采集节点采集到了原始数据后，可以在ROS操作系统中发布包含有原始数据的主题，以便于其他节点进行获取。

数据处理节点主要用于在获取原始数据后，将原始数据进行相应的处理，并生成处理结果，然后发布包含有处理结果的主题。其中，针对不同不同类型的原始数据，所做的相应处理也是不同的。以原始数据为原始视频数据为例，所做的相应处理可以是对图像中的特定目标进行图像识别，对于其他的数据，所做的相应处理可以是归一化处理、对自身动作数据的导航规划等，在此不再赘述。

应用节点主要用于在获取了原始数据和处理结果后，将其进行输出，以进行相应的应用。其中，当原始数据是原始视频数据时，可以将处理结果与原始视频数据进行合成后再输出，使得后续对于相关数据的应用也更加便利。例如，对于采集到的包含有信号灯的视频，可以在视频中通过图像识别得到信号灯的位置以及当前信号灯的颜色等作为处理结果，标注在视频中，与原始视频数据合成后再进行输出。

如图1所示，本申请实施例还提供一种基于ROS操作系统的数据处理方法，应用在数据处理系统中，数据处理系统即上述实施例中所描述的基于ROS操作系统的数据处理系统，该处理系统包括数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，方法包括：

S101、所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据。

首先当数据采集节点采集了原始数据后，可以生成包含有原始数据的主题，数据处理节点通过订阅该主题，可以获取到数据采集节点实时采集的原始数据。

具体地，当数据采集节点包括视频采集节点时，视频采集节点可以是相应的摄像装置，其采集到的原始数据为视频数据，在此可以称作原始视频数据。而在发布主题时，可以将该主题称作“/camera”主题，数据处理节点可以订阅“/camera”主题，来得到原始数据。

S102、对所述原始数据进行相应处理，得到处理结果。

在数据处理节点获取了原始数据后，即可对其进行相应的处理，并得到处理结果。

具体地，针对不同类型的数据，所做的处理方式也不同。以原始视频数据为例，可以对原始视频数据中的所包含的各帧图像数据进行图像识别，来得到处理结果。其中，进行图像识别时，可以采用例如OpenCV、TenserFlow等预设的图像识别算法进行识别。而进行图像识别时，所需要识别的结果可以根据不同的工作环境进行设置。例如，可以识别出图像中特定物体的位置、颜色、移动轨迹等，在此不做限定。

S103、发布包含所述处理结果的主题，以使所述应用节点获取所述处理结果。

在对原始数据进行图像识别后，数据处理节点可以发布包含有处理结果的主题，应用节点即可通过订阅该主题的方式来获取该主题所包含的处理结果，然后进行下一步操作。

具体地，当原始数据为原始视频数据时，数据处理节点通常是通过图像识别算法、训练识别模型等人工智能的方式对该原始视频数据进行识别，因此在发布主题时，可以通过“/camera_ai”主题发布。

如图2所示，本申请实施例还提供一种基于ROS操作系统的数据处理方法，应用在数据处理系统中，数据处理系统即上述实施例中所描述的基于ROS操作系统的数据处理系统，该处理系统包括数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，方法包括：

S201、所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据。

应用节点可以获取数据采集节点采集的原始数据，数据采集节点可以包括视频采集节点，而原始数据可以包括原始视频数据，具体可以通过订阅数据采集节点发布的相应主题进行获取，该部分与上述实施例中的过程类似，在此不再赘述。

S202、获取所述数据处理节点发布的处理结果，其中，所述处理结果为所述数据处理节点对所述原始数据进行相应处理后得到的。

类似的，应用节点还可以获取数据处理节点发布的处理结果，该处理结果即为数据处理节点对原始数据进行相应处理后得到的，具体可以通过订阅数据处理节点发布的相应主题进行获取，该部分与上述实施例中的过程类似，在此不再赘述。

S203、输出所述原始数据和所述处理结果。

在应用节点获取了原始数据和处理结果后，可以将其进行输出，以便于后续的应用。

具体地，当原始数据为原始视频数据时，处理结果为针对该原始视频数据的图像识别结果，此时可以将改处理结果与原始视频数据合成后，在进行输出。其中，合成的过程可以是，首先针对原始视频数据中的每帧图像数据，确定其对应的处理结果，在此称作每帧处理结果。然后，将每帧处理结果与每帧图像数据进行叠加，直至完成原始视频数据中所有帧的叠加，即完成了原始视频数据与处理结果的合成。例如，针对当前帧图像数据，确定需要识别的目标在其中的位置信息，可以用范围框表示，然后将该范围框标在当前帧图像数据中的相应位置，即完成了叠加。

本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种基于ROS操作系统的数据处理方法，其特征在于，应用在数据处理系统中，所述数据处理系统包括：数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，所述方法包括：

所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据；

对所述原始数据进行相应处理，得到处理结果；

发布包含所述处理结果的主题，以使所述应用节点获取所述处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据采集节点包括视频采集节点；

所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：

所述数据处理节点获取所述视频采集节点采集的原始视频数据；

对所述原始数据进行相应处理，得到处理结果，包括：

对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，得到处理结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，包括：

通过预设的图像识别算法，对所述原始视频数据中包含的各帧图像数据进行图像识别，其中，所述预设的图像识别算法包括OpenCV、TenserFlow中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据处理节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：

所述数据处理节点通过订阅所述数据采集节点发布的，包含所述数据采集节点采集的原始数据的主题，来获取所述原始数据。

5.一种基于ROS操作系统的数据处理方法，其特征在于，应用在数据处理系统中，所述数据处理系统包括：数据采集节点、数据处理节点以及应用节点，所述方法包括：

所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据；

获取所述数据处理节点发布的处理结果，其中，所述处理结果为所述数据处理节点对所述原始数据进行相应处理后得到的；

输出所述原始数据和所述处理结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述数据采集节点包括视频采集节点；

所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：

所述应用节点获取所述视频采集节点采集的原始视频数据；

输出所述原始数据和所述处理结果，包括：

将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出，包括：

针对所述原始视频数据中的每帧图像数据，在所述处理结果中确定对应的每帧处理结果；

将所述每帧处理结果与所述每帧图像数据叠加后进行输出。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述应用节点获取所述数据采集节点采集的原始数据，包括：

所述应用节点通过订阅所述数据采集节点发布的，包含所述数据采集节点采集的原始数据的主题，来获取所述原始数据；

获取所述数据处理节点发布的处理结果，包括：

通过订阅所述数据处理节点发布的，包含处理结果的主题，来获取所述处理结果。

9.一种基于ROS操作系统的数据处理系统，其特征在于，包括：

数据采集节点，采集原始数据，并发布包含所述原始数据的主题；

数据处理节点，获取所述原始数据后，进行相应的处理，以生成处理结果，并发布包含所述处理结果的主题；

应用节点，获取所述原始数据和所述处理结果后，输出所述原始数据和所述处理结果。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述数据采集节点包括视频采集节点；

所述视频采集节点，采集原始视频数据，并发布包含所述原始视频数据的主题；

所述应用节点，获取所述原始视频数据和所述处理结果后，将所述原始视频数据和所述处理结果合成后进行输出。

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