ROS2 订阅高帧率的话题的时间滞后于低帧率话题的时间

JQK

一个节点同时订阅200Hz的imu和10Hz的点云数据，且只做打印时间戳的操作，但是会出现连续收到几帧点云数据后才收到imu数据，且发布端是没有问题的，出问题的点云数据的时间是在imu数据之后的

#include <glog/logging.h>
#include <iomanip>
#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <sensor_msgs/msg/imu.hpp>
#include <sensor_msgs/msg/point_cloud2.hpp>

double FromRos(builtin_interfaces::msg::Time time) {
  return time.sec + 1e-9 * time.nanosec;
}
class SimpleSubscriber : public rclcpp::Node {
public:
  SimpleSubscriber() : Node("simple_subscriber") {
    FLAGS_colorlogtostderr = true; // 显示颜色
    FLAGS_alsologtostderr = 1;     // 终端与文件共同输出
    google::InitGoogleLogging("simple_subscriber");
    google::SetLogDestination(google::INFO, "/opt/eame/log/simple_subscriber/");
    FLAGS_minloglevel = google::INFO;
    point_cloud_subscription_ =
        this->create_subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>(
            "/livox/lidar", 5,
            std::bind(&SimpleSubscriber::HandlePointCloud2Message, this,
                      std::placeholders::_1));
    imu_subscription_ = this->create_subscription<sensor_msgs::msg::Imu>(
        "/livox/imu", 2000,
        std::bind(&SimpleSubscriber::HandleImuMessage, this,
                  std::placeholders::_1));
  }

private:
  void
  HandlePointCloud2Message(const sensor_msgs::msg::PointCloud2::SharedPtr msg) {
    const double lidar_stamp = FromRos(msg->header.stamp);
    if (last_lidar_stamp_) {
      const double delta_time = lidar_stamp - *last_lidar_stamp_;
      LOG_IF(ERROR, delta_time > 0.12)
          << "delta_time is " << delta_time << ", lidar_stamp: " << std::fixed
          << std::setprecision(3) << lidar_stamp
          << ", last_lidar_stamp_: " << std::fixed << std::setprecision(3)
          << *last_lidar_stamp_;
    }
    last_lidar_stamp_ = std::make_unique<double>(lidar_stamp);
    LOG(INFO) << "lidar time: " << std::fixed << std::setprecision(3)
              << FromRos(msg->header.stamp);
    LOG_IF(WARNING, !imu_is_comming_) << "Imu data is later.";
    imu_is_comming_ = false;
  }![订阅器.png](/forum/assets/uploads/files/1718777955759-订阅器.png) 
  void HandleImuMessage(const sensor_msgs::msg::Imu::SharedPtr msg) {
    imu_is_comming_ = true;
    LOG(INFO) << "imu time: " << std::fixed << std::setprecision(3)
              << FromRos(msg->header.stamp);
  }
  rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::PointCloud2>::SharedPtr
      point_cloud_subscription_;
  rclcpp::Subscription<sensor_msgs::msg::Imu>::SharedPtr imu_subscription_;
  bool imu_is_comming_ = true;
  std::unique_ptr<double> last_lidar_stamp_;
};

int main(int argc, char *argv[]) {
  rclcpp::init(argc, argv);
  rclcpp::spin(std::make_shared<SimpleSubscriber>());
  rclcpp::shutdown();
  return 0;
}

该订阅器的日志：
订阅器.png

发布器的日志
发布器.png

订阅器日志中“Imu data is later”处表示连续收到几帧点云后，才收到之前已经发布的imu数据，且发布器日志中该时间段内imu数据在正常发布，发布时间与本身时间戳并无过大差别。

各位大佬，请问这是什么原因导致的，有无办法解决？

机器人小伊

你遇到的问题可能涉及到ROS 2中的消息传递和时间同步。由于ROS 2是分布式系统，节点之间的消息传递并不是实时的，且可能会受到系统负载、网络延迟和消息队列的影响。下面是一些可能导致你看到的现象的原因以及可能的解决方案：

可能的原因

消息队列大小：你的IMU订阅器设置了队列大小为2000，而点云订阅器队列大小为5。如果IMU数据生成得太快，而处理速度跟不上，那么IMU消息可能会在队列中堆积，导致接收时间延迟。
处理时间：如果HandleImuMessage或HandlePointCloud2Message的回调函数中花费的时间太长，那么新的消息可能会在回调处理完成之前就被阻塞。
系统调度：ROS 2节点可能受到操作系统调度策略的影响，导致某些节点的回调处理被延迟。
时间同步：ROS 2使用模拟时钟或系统时钟，如果时钟不同步或存在漂移，可能导致时间戳的误解。

可能的解决方案

调整队列大小：根据实际的硬件能力和需求调整队列大小。过大的队列可能导致内存消耗过高，而过小的队列可能导致消息丢失。
优化处理时间：确保回调函数中的操作尽可能高效，避免不必要的计算或I/O操作。
使用QoS策略：ROS 2提供了QoS（Quality of Service）策略来控制消息传递的可靠性、持久性和深度。你可以尝试调整这些策略来改善性能。
确保时间同步：使用NTP（Network Time Protocol）或其他时间同步机制确保所有ROS 2节点的时间同步。
使用消息过滤器：你可以使用如message_filters这样的包来同步不同频率的消息。这对于需要精确时间对齐的应用（如传感器融合）非常有用。
检查ROS 2版本和配置：确保你使用的ROS 2版本是稳定的，并且配置是正确的。某些版本或配置可能存在已知的性能问题。
分析性能：使用ROS 2的性能分析工具（如ros2 topic hz、ros2 bag等）来检查系统的性能瓶颈。

注意事项

确保你的IMU和点云发布器的时间戳是准确的，并且与ROS 2的时间同步。
检查你的ROS 2网络设置，确保没有网络瓶颈或延迟。
如果可能的话，尝试在不同的硬件或网络环境下运行你的系统，以排除硬件或网络问题的可能性。

最后，记住ROS 2是一个复杂的分布式系统，涉及到许多不同的组件和配置。解决性能问题可能需要一些时间和耐心。通过系统地分析和优化你的系统，你应该能够找到导致问题的根本原因，并找到有效的解决方案。

以上为生成回答，仅供参考～

JQK

补充：
订阅器日志：

订阅器.png

发布器日志：
发布器.png

ros769974864

兄弟，这个问题最后有解决吗，我们也遇到了同样的问题