三人行，必有我师。
关于transform模块开始一直不知道是干啥的，一直看到一个"/tf"的TOPIC，还以为是tensorflow的缩写，想着是不是和神经网络有关系，后来才知道tf是transform的缩写，主要的用途是进行坐标转换，原型即是大名鼎鼎的"ros/tf2"库。那么为什么要进行坐标转换呢？
在机器人系统中，经常需要用到坐标转换，比如一个机器人的手臂要去拿一个运动的物体，控制的时候我们需要手臂的当前坐标，同时还需要知道手臂和身体的坐标，这个时候就需要用到坐标转换，把手臂的坐标转换为身体的坐标系，这样控制起来就方便一点。当然这里是动态的情况，也存在静态的情况，比如机器人头顶的摄像头，转换到身体的坐标系，那么位置关系是相对固定的，所以可以一开始就写到固定的位置。这里就引入了以下几个问题：
- 有固定转换关系的文件放在哪里？如果都是集中放在一个地方，那么这个地方损坏会导致所有的转换关系失效，一个比较好的方法是各个节点自己广播自己的转换关系。而其实静态的转换关系只需要发送一次就可以了，因为不会变化。
- 有动态转换关系的节点，需要实时动态发布自己的转换关系，这样会涉及到时间戳，以及过时。
- 转换关系的拓扑结构如何确定？是树型还是网络型的，这涉及到转换关系传递的问题。
TransformComponent模块的入口在"static_transform_component.cc"和"static_transform_component.h"中。实现了"StaticTransformComponent"类，我们接下来看下它的实现。
class StaticTransformComponent final : public apollo::cyber::Component<> {
public:
StaticTransformComponent() = default; // 构造函数
~StaticTransformComponent() = default; // 析构函数
public:
bool Init() override; // 初始化函数
private:
void SendTransforms(); // 发送变换
void SendTransform(const std::vector<TransformStamped>& msgtf); //发送变换，参数为数组
bool ParseFromYaml(const std::string& file_path, TransformStamped* transform); // 从yaml中解析
apollo::static_transform::Conf conf_; // 配置文件
std::shared_ptr<cyber::Writer<TransformStampeds>> writer_; // cyber node写句柄
TransformStampeds transform_stampeds_; // 变换关系，在proto中定义
};下面我们来分析StaticTransformComponent类具体的实现，首先是Init函数，Init函数做了2件事情，一是读取conf配置，二是发布"/tf_static"消息。
bool StaticTransformComponent::Init() {
// 读取配置
if (!GetProtoConfig(&conf_)) {
AERROR << "Parse conf file failed, " << ConfigFilePath();
return false;
}
// 发布消息
cyber::proto::RoleAttributes attr;
attr.set_channel_name("/tf_static");
attr.mutable_qos_profile()->CopyFrom(
cyber::transport::QosProfileConf::QOS_PROFILE_TF_STATIC);
// 注意这里的node_继承至apollo::cyber::Component
writer_ = node_->CreateWriter<TransformStampeds>(attr);
SendTransforms();
return true;
}接着看SendTransforms()函数，主要就是遍历conf文件，判断extrinsic_file(实际上对应各种传感器的外参)是否使能，如果使能则根据提供的文件路径解析对应的转换关系"ParseFromYaml"，把转换关系添加到数组"tranform_stamped_vec"中，然后发送。
void StaticTransformComponent::SendTransforms() {
std::vector<TransformStamped> tranform_stamped_vec;
// 遍历对应的文件，实际上对应各种传感器的外参
for (auto& extrinsic_file : conf_.extrinsic_file()) {
// 是否使能
if (extrinsic_file.enable()) {
AINFO << "Broadcast static transform, frame id ["
<< extrinsic_file.frame_id() << "], child frame id ["
<< extrinsic_file.child_frame_id() << "]";
TransformStamped transform;
// 解析yaml文件，获取转换，并且添加到数组中
if (ParseFromYaml(extrinsic_file.file_path(), &transform)) {
tranform_stamped_vec.emplace_back(transform);
}
}
}
// 发送对应的转换
SendTransform(tranform_stamped_vec);
}解析yaml需要注意的地方，在conf中的frame_id和child_id实际上没有使用，最后还是以yaml文件中的为准。其中yaml文件的格式为
child_frame_id: novatel
transform:
translation:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
rotation:
x: 0.0
y: 0.0
z: 0.0
w: 1.0
header:
frame_id: localization
我们在看下如何解析yaml文件：
bool StaticTransformComponent::ParseFromYaml(
const std::string& file_path, TransformStamped* transform_stamped) {
...
YAML::Node tf = YAML::LoadFile(file_path);
try {
// 读取yaml文件中的frame_id和child_frame_id
transform_stamped->mutable_header()->set_frame_id(
tf["header"]["frame_id"].as<std::string>());
transform_stamped->set_child_frame_id(
tf["child_frame_id"].as<std::string>());
// translation 位置
auto translation =
transform_stamped->mutable_transform()->mutable_translation();
translation->set_x(tf["transform"]["translation"]["x"].as<double>());
translation->set_y(tf["transform"]["translation"]["y"].as<double>());
translation->set_z(tf["transform"]["translation"]["z"].as<double>());
// rotation 角度
auto rotation = transform_stamped->mutable_transform()->mutable_rotation();
rotation->set_qx(tf["transform"]["rotation"]["x"].as<double>());
rotation->set_qy(tf["transform"]["rotation"]["y"].as<double>());
rotation->set_qz(tf["transform"]["rotation"]["z"].as<double>());
rotation->set_qw(tf["transform"]["rotation"]["w"].as<double>());
} catch (...) {
AERROR << "Extrinsic yaml file parse failed: " << file_path;
return false;
}
return true;
}最后我们再看下如何发送转换关系：
void StaticTransformComponent::SendTransform(
const std::vector<TransformStamped>& msgtf) {
for (auto it_in = msgtf.begin(); it_in != msgtf.end(); ++it_in) {
bool match_found = false;
int size = transform_stampeds_.transforms_size();
// 如果child_frame_id重复，那么则覆盖对应的配置
for (int i = 0; i < size; ++i) {
if (it_in->child_frame_id() ==
transform_stampeds_.mutable_transforms(i)->child_frame_id()) {
auto it_msg = transform_stampeds_.mutable_transforms(i);
*it_msg = *it_in;
match_found = true;
break;
}
}
if (!match_found) {
// 获取增加的指针地址，并且赋值
auto ts = transform_stampeds_.add_transforms();
*ts = *it_in;
}
}
writer_->Write(std::make_shared<TransformStampeds>(transform_stampeds_));
}所以这里需要注意child_frame_id的值一定不要一样，否则会覆盖之前的配置。
按照流程总结一下就如下图所示，首先遍历conf，获取传感器的外参数文件路径，然后解析对应的yaml文件，并且发布到"/tf_static"。
各个模块通过广播的方式来发布动态变换，实际上就是各个模块通过调用transform_broadcaster的库函数来实现广播转换消息，我们接下来看下transform_broadcaster是如何实现的，transform_broadcaster做为一个lib库，入口在"transform_broadcaster.h"和"transform_broadcaster.cc"中。
class TransformBroadcaster {
public:
// 这里注意构造的时候需要传入node
explicit TransformBroadcaster(const std::shared_ptr<cyber::Node>& node);
// 发送单个转换关系
void SendTransform(const TransformStamped& transform);
// 发送一组转换关系
void SendTransform(const std::vector<TransformStamped>& transforms);
private:
std::shared_ptr<cyber::Node> node_;
std::shared_ptr<cyber::Writer<TransformStampeds>> writer_;
};从上面的分析可以看出，构造TransformBroadcaster的时候需要传入node。为什么需要传入node呢，因为cyber的一个module不能同时创建2个node，所以这里谁调用，就用谁的node创建reader和writer。如果是自己创建node，那么其他模块自己的node和引用该模块创建的node就打破了cyber上述的限制，这里的node是否可以理解为一个进程？ 下面我们分析具体的实现，首先是TransformBroadcaster构造函数：
TransformBroadcaster::TransformBroadcaster(
const std::shared_ptr<cyber::Node>& node)
: node_(node) {
cyber::proto::RoleAttributes attr;
// 发布的topic为"/tf"
attr.set_channel_name("/tf");
writer_ = node_->CreateWriter<TransformStampeds>(attr);
}创建writer并且往"/tf"发消息。这里可以看到，这里存在多个节点往一个topic发消息的情况。
发送消息比较简单，直接写对应的消息：
void TransformBroadcaster::SendTransform(
const std::vector<TransformStamped>& transforms) {
auto message = std::make_shared<TransformStampeds>();
*message->mutable_transforms() = {transforms.begin(), transforms.end()};
writer_->Write(message);
}Buffer实际上提供了一个工具类给其它模块，它的主要作用是接收"/tf"和"/tf_static"的消息，并且保持在buffer中，提供给其它节点进行查找和转换到对应的坐标系，我们先看BufferInterface的实现：
BufferInterface类定义了缓存需要实现的接口：
class BufferInterface {
public:
// 根据frame_id获取2帧的转换关系
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time, const float timeout_second = 0.01f) const = 0;
// 根据frame_id获取2帧的转换关系，假设固定帧？？？
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame, const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f) const = 0;
// 测试转换是否可行
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const = 0;
// 测试转换是否可行
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const = 0;
// Transform, simple api, with pre-allocation
// 预分配内存
template <typename T>
T& transform(const T& in, T& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
tf2::doTransform(in, out, lookupTransform(target_frame, tf2::getFrameId(in),
tf2::getTimestamp(in), timeout));
return out;
}
// transform, simple api, no pre-allocation
// 没有预分配内存
template <typename T>
T transform(const T& in, const std::string& target_frame,
float timeout = 0.0f) const {
T out;
return transform(in, out, target_frame, timeout);
}
// transform, simple api, different types, pre-allocation
// 不同的类型
template <typename A, typename B>
B& transform(const A& in, B& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
float timeout = 0.0f) const {
A copy = transform(in, target_frame, timeout);
tf2::convert(copy, out);
return out;
}
// Transform, advanced api, with pre-allocation
template <typename T>
T& transform(const T& in, T& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
tf2::doTransform(
in, out, lookupTransform(target_frame, target_time, tf2::getFrameId(in),
tf2::getTimestamp(in), fixed_frame, timeout));
return out;
}
// transform, advanced api, no pre-allocation
template <typename T>
T transform(const T& in, const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
T out;
return transform(in, out, target_frame, target_time, fixed_frame, timeout);
}
// Transform, advanced api, different types, with pre-allocation
template <typename A, typename B>
B& transform(const A& in, B& out, const std::string& target_frame, // NOLINT
const cyber::Time& target_time, const std::string& fixed_frame,
float timeout = 0.0f) const {
// do the transform
A copy = transform(in, target_frame, target_time, fixed_frame, timeout);
tf2::convert(copy, out);
return out;
}
};BufferInterface实现的功能主要是查找转换关系，以及查看转换关系是否存在，以及做最后的转换。
下面我们接着看buffer类的实现，可以看到buffer类继承了"BufferInterface"和"tf2::BufferCore"，其中"tf2::BufferCore"就是大名鼎鼎的ROS中的tf2库。
class Buffer : public BufferInterface, public tf2::BufferCore {
public:
using tf2::BufferCore::canTransform;
using tf2::BufferCore::lookupTransform;
// 构造buffer object
int Init();
// 根据frame_id获取2帧的转换关系，继承至BufferInterface
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const std::string& source_frame,
const cyber::Time& time, const float timeout_second = 0.01f) const;
// 继承至BufferInterface
virtual apollo::transform::TransformStamped lookupTransform(
const std::string& target_frame, const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame, const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame, const float timeout_second = 0.01f) const;
// 继承至BufferInterface
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& target_time,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const;
// 继承至BufferInterface
virtual bool canTransform(const std::string& target_frame,
const cyber::Time& target_time,
const std::string& source_frame,
const cyber::Time& source_time,
const std::string& fixed_frame,
const float timeout_second = 0.01f,
std::string* errstr = nullptr) const;
private:
// 转换回调？？？
void SubscriptionCallback(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform);
void StaticSubscriptionCallback(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform);
void SubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform,
bool is_static);
void AsyncSubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
transform,
bool is_static);
// 转换tf2消息为cyber protobuf格式
void TF2MsgToCyber(
const geometry_msgs::TransformStamped& tf2_trans_stamped,
apollo::transform::TransformStamped& trans_stamped) const; // NOLINT
std::unique_ptr<cyber::Node> node_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<apollo::transform::TransformStampeds>>
message_subscriber_tf_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<apollo::transform::TransformStampeds>>
message_subscriber_tf_static_;
cyber::Time last_update_;
std::vector<geometry_msgs::TransformStamped> static_msgs_;
// 单例
DECLARE_SINGLETON(Buffer)
}; // class这里注意buffer为单例模式，即接收转换消息，并且放到buffer中保存。其他模块需要用到转换的时候，则从buffer中查找是否存在转换关系，并且进行对应的转换。
下面我们看buffer类的具体实现，buffer类的初始化在Init函数中：
int Buffer::Init() {
std::string node_name =
"transform_listener_" + std::to_string(cyber::Time::Now().ToNanosecond());
// 创建node节点
node_ = cyber::CreateNode(node_name);
cyber::ReaderConfig tf_reader_config;
// 读取"/tf"消息
tf_reader_config.channel_name = "/tf";
tf_reader_config.pending_queue_size = 5;
message_subscriber_tf_ =
node_->CreateReader<apollo::transform::TransformStampeds>(
tf_reader_config,
[&](const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>&
msg_evt) { SubscriptionCallbackImpl(msg_evt, false); });
// 读取"/tf_static"消息
apollo::cyber::proto::RoleAttributes attr_static;
attr_static.set_channel_name("/tf_static");
attr_static.mutable_qos_profile()->CopyFrom(
apollo::cyber::transport::QosProfileConf::QOS_PROFILE_TF_STATIC);
message_subscriber_tf_static_ =
node_->CreateReader<apollo::transform::TransformStampeds>(
attr_static,
[&](const std::shared_ptr<apollo::transform::TransformStampeds>&
msg_evt) { SubscriptionCallbackImpl(msg_evt, true); });
return cyber::SUCC;
}可以看到在Init函数中主要实现的功能是创建节点，并且订阅"/tf"和"/tf_static"消息，由于Buffer为单例，在cyber初始化的时候创建的node，不是在模块内部创建的node（关于这块，后面有时间在详细论述下，cyber可以存在多个node，而启动的模块则不能，是不是因为cyber做为调度器，为了方便控制）。
回调函数都是SubscriptionCallbackImpl，我们看下它是如何缓存消息的？
void Buffer::SubscriptionCallbackImpl(
const std::shared_ptr<const apollo::transform::TransformStampeds>& msg_evt,
bool is_static) {
cyber::Time now = cyber::Time::Now();
// authority的用途？？？
std::string authority =
"cyber_tf"; // msg_evt.getPublisherName(); // lookup the authority
// 看起来不可能进入这个条件，除非多线程？？？
if (now.ToNanosecond() < last_update_.ToNanosecond()) {
AINFO << "Detected jump back in time. Clearing TF buffer.";
clear();
// cache static transform stamped again.
for (auto& msg : static_msgs_) {
setTransform(msg, authority, true);
}
}
last_update_ = now;
for (int i = 0; i < msg_evt->transforms_size(); i++) {
try {
// 封装消息
geometry_msgs::TransformStamped trans_stamped;
// header
const auto& header = msg_evt->transforms(i).header();
trans_stamped.header.stamp =
static_cast<uint64_t>(header.timestamp_sec() * kSecondToNanoFactor);
trans_stamped.header.frame_id = header.frame_id();
trans_stamped.header.seq = header.sequence_num();
// child_frame_id
trans_stamped.child_frame_id = msg_evt->transforms(i).child_frame_id();
// translation
const auto& transform = msg_evt->transforms(i).transform();
trans_stamped.transform.translation.x = transform.translation().x();
trans_stamped.transform.translation.y = transform.translation().y();
trans_stamped.transform.translation.z = transform.translation().z();
// rotation
trans_stamped.transform.rotation.x = transform.rotation().qx();
trans_stamped.transform.rotation.y = transform.rotation().qy();
trans_stamped.transform.rotation.z = transform.rotation().qz();
trans_stamped.transform.rotation.w = transform.rotation().qw();
// 保存静态转换，用于上面判断条件的时候，重新设置静态转换
if (is_static) {
static_msgs_.push_back(trans_stamped);
}
// 调用tf2的函数，保存转换到cache，区分静态和动态的转换
setTransform(trans_stamped, authority, is_static);
} catch (tf2::TransformException& ex) {
std::string temp = ex.what();
AERROR << "Failure to set recieved transform:" << temp.c_str();
}
}
}接着是lookupTransform和canTransform分别调用tf2的库函数，实现查找转换和判断是否能够转换的实现，由于函数功能比较简单这里就不介绍了。
可以看到主要的缓存实现都是在tf2的库函数中，后面有时间再分析下tf2具体的实现。
接下来我们用一张图来总结Apollo中的坐标变换关系，即静态坐标转换由"StaticTransform"模块提供，而动态转换由需要发布的模块自行发布如"NDTLocalization","RTKLocalization"和""Gnss，可以看到动态变换主要是世界坐标到本地坐标的转换，而静态转换主要是各个传感器之间的转换。最后转换关系统一由Buffer模块接收，并且提供查询。
