[ROS 系列学习教程] rosbag Python API

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rosbag 的 Python API 主要位于 rosbag 包的 Bag 类中，通过 import rosbag 导入。

Bag 类中的常用接口如下：

1. 构造函数与关闭文件

class Bag(f: Any,mode: str = 'r',compression: str = Compression.NONE,chunk_threshold: int = 768 * 1024,allow_unindexed: bool = False,options: Any | None = None,skip_index: bool = False
)class Compression:NONE = 'none'BZ2  = 'bz2'LZ4  = 'lz4'close(self)

其中，

• f：bag文件

• mode：文件操作模式（r, w, a）

• compression：文件压缩模式，见如上 Compression ，默认Compression.NONE

• chunk_threshold：Bag 文件中每个块的最大字节数，默认 768 * 1024

• allow_unindexed：是否允许打开未建立索引的bag文件。说明：在实际使用中，如果你只是想查看或播放bag文件中的所有消息，而不需要基于时间戳进行精确查询，那么你可以将 allow_unindexed 设置为 True。但是，如果你打算对bag文件进行基于时间的查询或其他高级操作，最好先使用 rosbag index 命令建立索引，并确保在打开bag文件时 allow_unindexed 为 False（或者简单地省略该参数，因为它默认为 False）。

• options：字典格式，用于统一设置 Bag 的参数，目前只支持 compression 和 chunk_threshold ，源码处理如下：

  •   if options is not None:if type(options) is not dict:raise ValueError('options must be of type dict')                if 'compression' in options:compression = options['compression']if 'chunk_threshold' in options:chunk_threshold = options['chunk_threshold']
    

• skip_index：打开bag文件时是否跳过文件的索引，这可以节省一些内存和加载时间，特别是在处理非常大的bag文件时。然而，这也意味着将无法使用基于索引的高级查询功能，比如按时间戳搜索特定的消息。

2. 属性值

# 只能获取
options # 同上options
filename # bag文件名
version # rosbag的版本号
mode # 文件操作模式（r, w, a）
size # Bag文件的大小（bytes）# 可设置可获取
compression # 文件压缩模式
chunk_threshold # Bag 文件中每个块的最大字节数

3. 写bag文件内容

write(self, topic, msg, t=None, raw=False, connection_header=None)

其中，

• topic：写入的topic名称
• msg：写入的msg
• t：时间戳，默认None以当前时间为时间戳
• raw：是否已原始数据格式写入，通常不推荐这样做。
• connection_header：连接头信息，通常不需要手动设置。通常用于内部处理，不是常规用法的一部分。

代码示例：

import rosbag
import rospkg
from std_msgs.msg import Int32, Stringrospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"bag = rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'w')try:s = String()s.string = 'hello'i = Int32()i.int = 42bag.write('/chatter', s)bag.write('/number', i)finally:bag.close()

4. 读bag文件内容

read_messages(self, topics=None, start_time=None, end_time=None, connection_filter=None, raw=False, return_connection_header=False)

其中，

• topics：指定读取的topic，可以是一个topic列表，如果不指定，默认读取全部topic（可选）
• start_time：通过时间戳过滤消息（消息的最早时间戳，rospy.Time对象）（可选）
• end_time：通过时间戳过滤消息（消息的最晚时间戳，rospy.Time对象）（可选）
• connection_filter：一个函数，用于过滤连接。它应该接受一个连接对象并返回一个布尔值，以决定是否保留该连接的消息。如果为 None，则不过滤连接。
• raw：一个布尔值，指定是否以原始字节形式返回消息。如果为 True，则返回原始字节数据；如果为 False（默认值），则返回解析后的 ROS 消息对象。
• return_connection_header： 一个布尔值，如果为 True，则返回的每条消息都会是一个元组，其中第二个元素是连接头信息。如果为 False（默认值），则只返回消息本身。
• 返回值：以（topic, message, timestamp）格式返回

代码示例：

import rosbag
import rospkgrospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"bag = rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag')for topic, msg, t in bag.read_messages(topics=['/chatter', '/number']):print(f"Received message on topic {topic} at time {t}: {msg}")bag.close()

结果如下：

5. 将bag文件缓存写入磁盘

flush(self)

当你使用 write() 写入数据到 bag 文件时，数据可能不会立即被写入磁盘，而是会先被缓存起来以提高性能。调用 flush() 方法可以强制将这些缓存的数据写入到磁盘中，以确保所有挂起的数据都被写入到 bag 文件中。

它没有参数，并且执行后没有返回值。

在以下情况下，可能需要调用 flush() 方法：

• 确保数据持久化：当你想要确保所有已经写入 rosbag.Bag 对象的数据都已经持久化到磁盘上时，可以调用 flush()。这在你准备关闭 bag 文件或程序即将退出时特别有用，以确保不会有数据丢失。

• 实时备份：如果你正在实时记录数据到 bag 文件，并且想要定期备份这些数据，你可以在备份之前调用 flush()，以确保备份时所有需要的数据都已经写入到 bag 文件中。

代码示例：

import rospy
import rosbag
import rospkg
from std_msgs.msg import String, Int32rospy.init_node('bag_writer')  rospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"# 创建一个bag文件用于写入
with rosbag.Bag(bags_path + '/flush.bag', 'w') as bag:# 写入一条消息msg = String(data='Hello, ROSbag!')bag.write('/chatter', msg, rospy.Time.now())# 在写入更多消息之前调用flush()bag.flush()# 这里可以继续写入更多消息msg = Int32(data=25)bag.write('/number', msg, rospy.Time.now())# 在退出with块之前，flush()会被自动调用（如果需要的话）

查看bag文件信息如下：

6. 重建 bag 文件索引

reindex(self)

当使用 rosbag 记录或播放数据时，rosbag 会维护一个内部索引，以便能够高效地检索和访问数据。然而，有时索引可能会损坏或变得不一致，这时就需要使用 reindex 方法来重新构建索引。

reindex(self) 方法没有参数，它会对当前打开的 bag 文件执行索引重建操作。重建索引可能需要一些时间，具体取决于 bag 文件的大小和内容。

以下是可能需要使用 reindex 方法的一些场景：

• 索引损坏：如果你怀疑 bag 文件的索引已经损坏或不一致，导致无法正常访问数据，你可以尝试使用 reindex 方法来修复它。

• 添加新数据：如果你在 bag 文件关闭后向其中添加了新数据，但没有重新构建索引，那么这些新数据将不会被包含在旧的索引中。在这种情况下，你需要调用 reindex 方法来更新索引，以便能够访问这些新数据。

• 优化性能：有时，即使索引没有损坏，重新构建索引也可能有助于提高访问数据的性能。特别是当 bag 文件非常大或包含大量数据时，重建索引可以帮助优化数据结构，提高检索速度。

代码示例：

import rosbag
import rospkgrospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"with rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'r') as bag:try:for topic, msg, t in bag.read_messages():print(f"Received message on topic {topic} at time {t}: {msg}")except Exception as e:print(f"An error occurred while reading the bag file: {e}")print("Reindexing the bag file...")bag.reindex()  # 尝试重新索引 bag 文件print("Reindexing completed.")# 现在可以正常使用 bag 文件中的数据了

7. 获取bag文件的压缩信息

get_compression_info(self)

这个方法返回一个tuple(str, int, int)，其中包含了关于 bag 文件压缩的详细信息，每一位表示如下：

• tuple[0]：压缩格式，例如 none（表示没有压缩）或 bz2（表示使用了 bzip2 压缩）。
• tuple[1]：未压缩的数据大小（以字节为单位）
• tuple[2]：压缩后的数据大小（以字节为单位）

代码示例：

import rosbag
import rospkg rospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"# 打开一个存在的 bag 文件
with rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'r') as bag:# 获取压缩信息compression_info = bag.get_compression_info()# 打印压缩信息if compression_info:print("Compression Type:", compression_info[0])print("UnCompressed Size:", compression_info[1])print("compressed Size:", compression_info[2])else:print("The bag file is not compressed.")

8. 获取bag文件的消息数量

get_message_count(self, topic_filters=None)

这个方法允许你指定一个或多个话题过滤器（topic_filters），以便只计算特定话题的消息数。该参数接收一个字符串或字符串列表，用于指定要计算消息数的话题。如果未提供或设置为 None，则计算 bag 文件中所有话题的消息数。

代码示例：

import rosbag
import rospkg rospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"# 打开一个存在的 bag 文件
with rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'r') as bag:# 定义我们想要计算消息数的话题过滤器列表topic_filters = ['/chatter', '/number']# 获取指定话题的消息数量message_counts = bag.get_message_count(topic_filters=topic_filters)# 打印话题的消息数量print(f"Message Count: {message_counts}")

9. 获取bag文件记录的起止时间

get_start_time(self)
get_end_time(self)

get_start_time 函数的返回类型是 float，表示以秒为单位的时间戳，其中的小数部分，表示秒的分数。

代码示例：

import rosbag
import rospkg
from datetime import datetimerospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"# 打开一个存在的 bag 文件
with rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'r') as bag:# 获取 bag 文件的开始结束时间start_time = bag.get_start_time()end_time = bag.get_end_time()# 将时间转换为更易读的字符串格式start_time_str = datetime.fromtimestamp(start_time)end_time_str = datetime.fromtimestamp(end_time)# 打印开始结束时间print(f"Bag file start time: {start_time_str}")print(f"Bag file end   time: {end_time_str}")

运行结果如下：

10. 获取话题信息与消息类型

get_type_and_topic_info(self, topic_filters=None)

其中，topic_filters 用于过滤指定的话题，如果没有提供，则分析所有话题。

函数返回值类型如下：

TypesAndTopicsTuple(dict(str, str), dict(str, TopicTuple(str, int, int, float)))

其中各值说明如下：

TypesAndTopicsTuple(msg_types{key:type name, val: md5hash}, topics{key: topic name, value: TopicTuple(msg_type: msg type (Ex. "std_msgs/String"),message_count: the number of messages of the particular type,connections: the number of connections,frequency: the data frequency)})

其中，

• msg_types：是一个字典，key为msg类型，value为msgMD5值。
• topics：是一个字典，key为topic名称，value是一个元组，其中：
  • msg_type：该topic的消息类型
  • message_count：该topic的消息数量
  • connections：该topic的连接数量
  • frequency：该topic的数据频率

代码示例：

import rosbag
import rospkg
from datetime import datetimerospack = rospkg.RosPack()
package_path = rospack.get_path('rosbag_learning')
bags_path = package_path + "/bags"# 打开一个存在的 bag 文件
with rosbag.Bag(bags_path+'/pytest.bag', 'r') as bag:topic_filters = ['/chatter', '/number']msg_types, topics = bag.get_type_and_topic_info(topic_filters)print("Message Types:")for type_name, md5_hash in msg_types.items():print(f"  {type_name}: {md5_hash}")print("Topics:")for type_name, topic_info in topics.items():print("  Topic: {}, Type: {}, MessageCount: {}, Connections: {}, Frequency: {}".format(type_name, topic_info.msg_type, topic_info.message_count, topic_info.connections,topic_info.frequency))

运行结果：