8. rosservice, service client, rossrv

이번 시간에는 또다른 node간 통신 메커니즘인 Service에 대해 배워보겠습니다.

항상 그랬던 것처럼, 예제를 실행시켜봅시다!!

r2d2 spawn

$ roslaunch gcamp_gazebo gazebo_world.launch 
# gazebo 시뮬레이션이 완전히 켜질때까지 기다려 주세요!!
$ rosrun service_tutorial spawn_model_client.py

사진과 같이 r2d2가 등장했나요? 🗿

지금 우리는 gazebo_ros의 service server에게 r2d2를 등장시켜 달라는 service call을 한 것입니다!!

ROS Service 개념

출처 : mathworks

그럼 topic과 service는 어떤 차이가 있는 걸까요?

A topic이 실행되는 동안, 다른 B topic도 같이 실행될 수 있습니다. 반면, service는 현재 진행중인 service의 request가 처리되는 동안, 다른 service는 기다리고 있어야 합니다.

topic publish를 하면, A node도, B node도 subscribe가 가능합니다. 반면, service는 request가 온 대상에게만 response를 줍니다.

어떤 상황에는 무조건 service를 써야 한다, 이런 법칙은 없습니다. 하지만, 다음과 같이 각 메커니즘에 적합한 상황을 생각해 볼 수 있을 것입니다.

분명한 요청의 주체가 있으며, 빠르게 동작이 완료되는 경우에는 service

불특정한 node가 subscribe의 대상이 되며, 지속적으로 데이터의 송수신이 일어나는 경우에는 topic

지난 시간에도 언급했지만, 제 개인적으로는 참고할 만한 오픈소스 프로젝트를 살피는 것을 추천합니다.

더불어, 좀 더 자세한 비교 분석에 대한 레퍼런스를 남기니, 한번씩 보시면 좋을 것 같습니다 👍

from wiki.ros.org : Topics vs Services vs Actionlib...

rosservice 커맨드

이번에는 등장시킨 r2d2 로봇을 삭제시켜보도록 하겠습니다.

$ rosservice call /gazebo/delete_model "model_name: 'r2d2'"

rostopic처럼 rosservice 또한 여러 옵션을 가진 service용 커맨드입니다. rosservice call을 통해 우리는 방금 /gazebo/delete_model 라는 service에게 r2d2를 없애달라고 요청한 것입니다.

이전 topic 시간에서도 보았듯이, 간단한 ROS 통신 메커니즘은 터미널에서도 호출시킬 수 있습니다. 지금과 같은 경우, 단순히 model delete를 call 한 것이므로 이렇게 터미널 단에서 해결한 것이죠.

service client 코드 분석

gazebo service server에 call을 해서 r2d2를 등장시켰던 코드를 분석해 볼까요? ?

#! /usr/bin/env python

import math
import rospy
import rospkg
from geometry_msgs.msg import Pose
from gazebo_msgs.srv import SpawnModel

rospy.init_node("gazebo_spawn_model")

# model_name
model_name = 'r2d2'

# model_xml
rospack = rospkg.RosPack()
model_path = rospack.get_path('service_tutorial')+'/models/'

with open (model_path + model_name + '.urdf', 'r') as xml_file:
    model_xml = xml_file.read().replace('\n', '')

# robot_namespace
robot_namespace = ''

# initial_pose
initial_pose = Pose()
initial_pose.position.x = -2
initial_pose.position.y = 1
initial_pose.position.z = 1

# z rotation -pi/2 to Quaternion
initial_pose.orientation.z = -0.707
initial_pose.orientation.w = 0.707 

# reference_frame
reference_frame = 'world'

# service call
spawn_model_prox = rospy.ServiceProxy('gazebo/spawn_urdf_model', SpawnModel)
result = spawn_model_prox(model_name, model_xml, robot_namespace, initial_pose, reference_frame) 

''' result fromat
bool success
string status_message
'''

print(result)

어떤 형식을 요구하길래 이렇게 복잡할까요? 사실상 srv를 채우는 부분이 다수이며 앞선 topic에서는 msg 형식을 사용했던 것처럼, 서비스는 srv를 사용합니다.

import math
import rospy
import rospkg
from geometry_msgs.msg import Pose
from gazebo_msgs.srv import SpawnModel

모델을 spawn시키기 위해서 어떤 service에게 요청할지, 이런 정보는 gazebo 문서에서 확인할 수 있습니다. ⇒ gazebo/spawn_urdf_model

$ rosservice info gazebo/spawn_urdf_model

$ rossrv show gazebo_msgs/SpawnModel

string model_name
string model_xml
string robot_namespace
geometry_msgs/Pose initial_pose
  geometry_msgs/Point position
    float64 x
    float64 y
    float64 z
  geometry_msgs/Quaternion orientation
    float64 x
    float64 y
    float64 z
    float64 w
string reference_frame
---
bool success
string status_message

topic 시간에서 message type을 조사했던 과정과 유사하죠? service에서 오가는 데이터 형식을 조회하기 위해서는 rossrv show 를 사용합니다!!

gazebo_msgs/SpawnModel Documentation

string model_name # name of the model to be spawn string model_xml # this should be an urdf or gazebo xml string robot_namespace # spawn robot and all ROS interfaces under this namespace geometry_msgs/Pose initial_pose # only applied to canonical body string reference_frame # initial_pose is defined relative to the frame of this model/body # if left empty or "world", then gazebo world frame is used # if non-existent model/body is specified, an error is returned # and the model is not spawned ---bool success # return true if spawn successful string status_message # comments if available

http://docs.ros.org/en/jade/api/gazebo_msgs/html/srv/SpawnModel.html

rossrv show vs rossrv info

중간에 - - - 이런 부분이 보입니다. 이것은 request와 response를 구분해주는 칸막이라고 생각하시면 됩니다.

uint32 time_duration
float64 angular_vel
---
bool success

uint32, float64, bool, string과 같이 프로그래밍 언어에서 이미 익숙한 자료형을 쓸 수도 있고, ROS에서 제공하는 geometry_msgs, sensor_msgs와 같은 자료형도 사용이 가능합니다.

더불어, 이들을 조합해서 나만의 srv 타입도 만들 수 있지요. 현 강의에서는 자세하게 다루지 않겠지만, 추가 레퍼런스를 공유하니 한번씩 따라해 보셔도 좋을 것 같습니다!!

다시 소스코드로 돌아와서, 다소 복잡해 보였지만 gazebo에서 요구하는 정보들이 다양해서 맞춰주기 위한 밑단계가 많을 뿐 핵심은 다음 두줄입니다.

이것이 핵심!!

# service call
spawn_model_prox = rospy.ServiceProxy('gazebo/spawn_urdf_model', SpawnModel)
result = spawn_model_prox(model_name, model_xml, robot_namespace, initial_pose, reference_frame)

rospy.ServiceProxy('<service-server-name>', service-type)

rospy.ServiceProxy()를 통해 service client 객체를 만들고, 앞서 살펴본대로 필요한 데이터들을 취합한 뒤, request하는 부분입니다!!

request한 뒤에는 뭐가 오죠? ⇒ response가 옵니다.

result에 바로 response가 담겨 있으며, 그래서 이를 출력했을 시, 다음과 같은 라인이 등장했던 것입니다.

success: True
status_message: "SpawnModel: Successfully spawned entity"

지금까지 service client에 대해 설명했는데요, gazebo/spawn_urdf_model라는 service server는 언제 실행된 것일까요??

gazebo_world.launch

<!-- Launch Gazebo World -->
  <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
    <arg name="use_sim_time" value="true"/>
    <arg name="debug" value="false"/>
    <arg name="gui" value="true" />
    <arg name="world_name" value="$(arg world_file)"/>
  </include>

gazebo_ros/empty_world.launch를 실행시키면, gazebo와 관련된 수많은 service들이 함께 실행됩니다. 이 중에 gazebo_msgs/SpawnModel도 있는 것이죠.

$ rosservice list | grep gazebo

못보던 새로운 키워드가 등장했습니다. | grep gazebo ?? 이건 어떤 뜻일까요??

grep 키워드를 사용하면, 앞선 키워드의 결과에 추가적으로 검색조건을 붙일 수 있습니다.

파일이나, 폴더를 찾고 싶은 경우도 사용 가능하며, 이럴 때는 find 커맨드를 사용하기도 합니다.

$ ls -al | grep <something>
$ find -name <file-or-directory-name>

이번 시간에도 많은 것들을 배웠습니다. 다음 시간에는 service server에 대한 내용부터 시작하도록 하겠습니다! 👍👍👍

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