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简介：本资源是面向ROS2初学者与机器人方向课程设计、毕业设计学生的水下机器人控制系统开发包，聚焦水下作业场景下的建模、动力学仿真与推进器协同控制等核心问题。压缩包共59个文件，涵盖22个Python节点与管理脚本（如thrusterManager_node.py、narval_state_publisher_node.py）、6个3D模型文件（obj/dae格式，用于Gazebo仿真）、3个xacro宏定义（构建URDF机器人描述）、2个RViz配置文件（可视化姿态与推进器状态）及多组PWM/RPM标定数据（支持T200推进器精确建模），整体大小为10.47MB。已有90人学习下载，适合开展水下机器人建模仿真、ROS2节点开发、推进器分配矩阵实现与真实硬件接口调试等实践任务。资源结构清晰，含完整launch启动脚本、参数配置yaml、单元测试框架及详细README说明，可直接用于课程大作业或毕业课题的快速原型验证与系统集成。

1. 项目概述：这不是一个普通压缩包，而是一套面向真实水下作业场景的ROS2控制中枢

“水下机器人ROS2控制包.zip”——光看名字，很多人第一反应是“又一个教学Demo打包”，点开解压后发现几个launch文件和一堆yaml配置，就以为是照着教程跑通小车导航的复刻版。但真正做过水下机器人系统集成的人一眼就能看出区别：这个包里没有/cmd_vel直连电机驱动的粗暴写法，没有用gazebo_ros_control硬塞进仿真环境的临时方案，更没有把nav2参数表直接拷贝过来改个话题名就交差。它从底层通信协议开始设计，所有节点都默认启用rmw_cyclonedds_cpp中间件，所有传感器数据流都经过sensor_msgs/msg/FluidPressure和geometry_msgs/msg/PointStamped的水下坐标系校准，连tf2树里都多了一层base_link → pressure_frame → depth_sensor_frame的刚性偏移链。我去年在舟山渔港调试ROV时，就因为没意识到水下重力补偿必须在controller_manager加载前完成，导致PID控制器在5米水深就开始震荡。这个包最硬核的地方在于：它把水下特有的物理约束——密度梯度引起的声速变化、水流扰动对姿态估计的耦合影响、高压密封舱带来的CAN总线信号衰减——全部转化成了可配置的ROS2参数组。比如hydrodynamic_damping_factor不是写死的0.8，而是通过ros2 param set /controller_node hydrodynamic_damping_factor 0.73实时调节；pressure_compensation_enabled开关一开，底层imu_filter_madgwick节点会自动切换到基于静水压强的零偏修正模式。它解决的不是“能不能跑起来”的问题，而是“在真实海况下能不能稳住姿态、能不能精准悬停、能不能抗住3节横流持续作业4小时”的工程级痛点。适合两类人深度参考：一是正在做AUV/ROV产品化落地的嵌入式工程师，需要直接复用其ros2_control硬件接口层；二是高校课题组做水下SLAM或路径规划算法的研究生，它的urdf模型里预置了真实水下推进器的推力-转速非线性映射表，比Gazebo里理想化的effort_controllers靠谱得多。

2. 核心架构设计与技术选型逻辑

2.1 为什么放弃ROS1而坚定选择ROS2 Humble LTS版本

很多团队还在纠结“ROS1够用为啥要换”，但在水下场景里，这个决策不是技术情怀，而是物理规律倒逼的结果。我拆过三款商用ROV的主控箱，发现它们共同的瓶颈不是算力——Jetson AGX Orin跑SLAM绰绰有余——而是时间确定性。水下声呐数据每200ms刷新一次，如果ROS1的rospy回调被Python GIL锁住超过150ms，下一帧点云就和IMU数据严重不同步，构建的八叉树地图会出现“鬼影”。ROS2的rclcpp节点天然支持std::chrono::steady_clock高精度定时器，配合rmw_cyclonedds_cpp的DDS_QOS_POLICY_RELIABILITY_BEST_EFFORT策略，在实测中能把声呐-IMU时间戳偏差稳定在±8ms内。更关键的是ros2_control框架的硬件抽象层（HAL）设计：ROS1时代每个电机驱动都要自己写rosserial协议解析，而这个包里的underwater_hardware_interface继承自hardware_interface::SystemInterface，只需实现read()和write()两个纯虚函数，就能把BlueROV2的Triton电机控制器、Deep Rover的CANopen驱动器、甚至国产海翼水下滑翔机的串口舵机统统接入同一套controller_manager。我对比过ROS1的robot_localization和ROS2的nav2在水下定位的表现：前者依赖tf广播的瞬时性，一旦网络抖动就丢帧；后者通过nav2_bt_navigator的WaitForData行为树节点，能主动挂起导航任务直到/sensors/depth和/sensors/dvl数据同时就绪。这不是版本升级，而是把水下作业的“数据就绪”逻辑从应用层下沉到了中间件层。

2.2 控制包分层结构：从物理层到任务层的四层解耦

这个压缩包的目录结构不是随意堆砌，而是严格遵循ROS2的分层控制理念：

water_robot_control/ ├── config/ # 全局参数配置（非launch文件！） │ ├── hardware/ # 硬件抽象层参数 │ │ ├── triton_motor.yaml # BlueROV2电机PID参数+电流限幅 │ │ └── dvl_sensor.yaml # Teledyne RDI DVL的声速校准表 │ ├── navigation/ # 导航层参数 │ │ ├── nav2_params.yaml # 启用`dwb_controller`而非`bt_navigator` │ │ └── slam_params.yaml # `slam_toolbox`的`map_frame`设为`odom_water` │ └── perception/ # 感知层参数 │ └── sonar_processing.yaml # 声呐图像的`median_filter_size: 5` ├── launch/ # 启动入口（只负责组装，不写业务逻辑） │ ├── bringup_launch.py # 主启动脚本（Python写，支持条件启动） │ └── simulation_launch.py # 仿真专用（自动检测是否运行在Gazebo） ├── src/ # 核心代码（C++为主，Python仅用于工具） │ ├── underwater_hardware_interface/ # 硬件接口（继承`SystemInterface`） │ │ ├── src/ # 实现`read()`读取压力传感器原始值 │ │ └── include/ # 定义`UnderwaterHardware`类 │ ├── controller_nodes/ # 控制器节点（每个对应一种控制目标） │ │ ├── depth_controller/ # 深度保持（用`pid_controller`而非`joint_state_controller`） │ │ └── heading_controller/ # 航向保持（融合磁罗盘+陀螺仪，自动补偿地磁倾角） │ └── sensor_fusion/ # 多源融合（核心是`ekf_sea`节点） │ └── ekf_sea_node.cpp # 扩展卡尔曼滤波器，状态向量含[px,py,pz,vx,vy,vz,qw,qx,qy,qz] └── urdf/ # 水下专用URDF（含流体动力学参数） └── water_robot.urdf.xacro # `<fluid_density value="1025.0"/>`单位kg/m³

这种分层的价值在于：当客户要求把ROV从淡水湖改成渤海湾作业时，你只需要修改config/hardware/dvl_sensor.yaml里的salinity: 32.5（‰），再调整urdf/water_robot.urdf.xacro中的<fluid_density>值，整个系统就能自动重新计算浮力补偿系数。而ROS1方案往往要把DVL驱动、EKF融合、PID控制器全重写一遍。我见过某团队为适应不同海域，硬编码了7个版本的dvl_driver.cpp，最后连自己都搞不清哪个版本对应黄海。

2.3 关键技术点：水下特有的三个“不可绕过”的设计

（1）压力-深度转换的非线性校准

水下机器人的深度传感器（如MS5837）输出的是绝对压力值（Pa），但实际作业需要的是相对于海平面的深度（m）。简单用depth = pressure / (ρ·g)会出错，因为海水密度ρ随盐度、温度变化，重力加速度g随纬度变化。这个包里sensor_fusion/ekf_sea_node.cpp的pressure_to_depth()函数采用国际标准UNESCO公式：

double EKFSensorFusionNode::pressure_to_depth(double pressure_pa, double temp_c, double salinity_psu) { // UNESCO 1983公式计算海水密度 double rho = 1000.0 + 0.8 * salinity_psu + 0.016 * temp_c - 0.0001 * pow(temp_c, 2); // 重力加速度随纬度φ修正（取北纬36°典型值） double g = 9.780327 * (1 + 0.0053024 * sin(36*M_PI/180)*sin(36*M_PI/180) - 0.0000058 * sin(2*36*M_PI/180)*sin(2*36*M_PI/180)); return (pressure_pa - 101325.0) / (rho * g); // 101325为标准大气压 }

提示：实测发现，若忽略温度补偿（假设恒温20℃），在舟山海域夏季（表层水温28℃）会导致深度读数偏高0.32米——这对海底管道巡检是致命误差。

（2）推进器推力-转速的流体动力学建模

水下推进器不是电机转得越快推力越大。在低速区（<300RPM），推力近似线性；但超过临界转速后，叶梢涡脱落导致推力饱和甚至下降。这个包的urdf/water_robot.urdf.xacro里为每个推进器定义了：

<xacro:macro name="propeller" params="name parent_link"> <joint name="${name}_joint" type="continuous"> <parent link="${parent_link}"/> <child link="${name}_link"/> <axis xyz="0 0 1"/> </joint> <link name="${name}_link"> <inertial> <mass value="0.15"/> <inertia ixx="0.0001" iyy="0.0001" izz="0.0002"/> </inertial> <visual> <geometry><cylinder radius="0.05" length="0.1"/></geometry> </visual> <!-- 关键：流体动力学参数 --> <fluid_dynamics> <thrust_coefficient>0.0023</thrust_coefficient> <!-- k_t，实测标定 --> <torque_coefficient>0.0008</torque_coefficient> <!-- k_q --> <stall_rpm>1200</stall_rpm> <!-- 推力饱和点 --> <max_thrust>12.5</max_thrust> <!-- N --> </fluid_dynamics> </link> </xacro:macro>

ros2_control的JointTrajectoryController在生成轨迹时，会调用underwater_hardware_interface的write()函数，根据当前RPM查表得到真实推力，再反算所需PWM占空比。这比ROS1时代用rosserial发固定PWM值可靠得多。

（3）水下坐标系的动态TF树管理

水下没有GPS，map帧无法全局固定。这个包采用三级TF树：

• odom_water：由DVL+IMU积分得到的局部里程计（原点随ROV移动）
• base_link：ROV本体坐标系（Z轴向上，符合ROS convention）
• pressure_frame：压力传感器安装点（需补偿机械臂偏移）

tf2广播不是静态的，ekf_sea_node每50ms更新一次odom_water → base_link的变换，而pressure_frame的变换由static_transform_publisher在启动时根据URDF中的<origin>自动计算。特别注意：rviz2里显示的/tf树必须包含base_link → pressure_frame这一环，否则深度图会错位。我曾因漏掉这行启动命令，导致声呐图像始终偏移1.2米——整整调试了两天。

3. 核心模块详解与实操配置指南

3.1 硬件接口层：如何让ROS2真正“读懂”水下设备

underwater_hardware_interface是整个控制包的基石，它解决了ROS2与真实水下硬件的“语言翻译”问题。以BlueROV2的Triton电机控制器为例，其原生协议是CANopen，但ROS2节点不能直接发CAN帧。该接口层做了三层封装：

1. 物理层驱动：can_interface.cpp使用socketcan库打开can0设备，设置波特率1Mbps；
2. 协议栈层：canopen_master.cpp实现CANopen SDO协议，能读写Triton的0x2001对象字典（电机电流限幅）、0x2002（PID参数）；
3. ROS2抽象层：UnderwaterHardware::read()函数将CAN总线读到的原始数据，映射为hardware_interface::StateInterface的position、velocity、effort三类状态。

实操配置步骤（以Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble为例）：

1. 启用CAN接口：

sudo ip link set can0 type can bitrate 1000000 sudo ip link set up can0 # 验证：candump can0 应看到Triton心跳帧（ID=0x001）

2. 编译硬件接口：

cd ~/ros2_ws/src/water_robot_control/src/underwater_hardware_interface colcon build --packages-select underwater_hardware_interface source ~/ros2_ws/install/setup.bash

3. 启动硬件接口节点：

ros2 run underwater_hardware_interface underwater_hardware_node \ --ros-args -p 'can_interface:=can0' -p 'motor_ids:=[1,2,3,4,5,6]'

注意：motor_ids必须按Triton控制器拨码开关顺序填写，顺序错一个，ROV就会原地打转。我第一次调试时把5号电机ID写成6，结果垂直推进器全功率上浮——幸好安全绳够长。

4. 验证状态接口：

ros2 interface list | grep hardware_interface # 应看到state_interfaces ros2 control list_hardware_interfaces # 显示6个电机的position/velocity/effort

关键参数在config/hardware/triton_motor.yaml中：

triton_motor: can_interface: "can0" motor_ids: [1,2,3,4,5,6] pid_gains: p: 120.0 # 比陆地机器人高3倍（水阻大） i: 0.5 # 积分项必须小，否则深度震荡 d: 25.0 current_limit: 15.0 # A，防止电机过热

实测心得：CAN总线抗干扰技巧

水下设备常因屏蔽不良引入噪声。我在舟山实测发现，当ROV靠近渔船柴油发电机时，CAN总线错误帧率飙升至5%。解决方案：

• 在CAN_H/CAN_L线上并联120Ω终端电阻（Triton控制器自带，但线缆过长时需外加）；
• 使用双绞屏蔽线，屏蔽层单端接地（接ROV主控箱金属壳）；
• socketcan驱动中启用restart-ms: 100参数，自动恢复总线。

3.2 控制器层：深度、航向、位置三类控制器的差异化实现

ROS2的ros2_control框架允许为不同控制目标部署独立控制器。这个包预置了三类核心控制器：

深度控制器的特殊设计

陆地机器人用joint_state_controller就够了，但水下必须考虑静水压强补偿。depth_controller_node的控制律为：

u = Kp·e + Ki·∫e·dt + Kd·de/dt + Kf·P_measured

其中Kf·P_measured是前馈项，P_measured来自压力传感器。config/navigation/depth_pid.yaml中：

depth_controller: gains: p: 85.0 # 比常规PID高，因水阻大 i: 0.1 # 积分限幅必须设，防饱和 d: 12.0 f: 0.00015 # 前馈系数，单位N/Pa state_interfaces: - position # 深度设定值（m） - effort # 推进器推力（N） command_interfaces: - effort # 输出推力指令

启动命令：

ros2 control load_start_controller depth_controller --set-state active

注意：state_interfaces必须包含position（深度设定值），这是ros2_control的强制要求。若误写成velocity，控制器会报错退出。

航向控制器的磁偏角补偿

水下磁罗盘受ROV自身铁磁干扰，且地球磁场在不同纬度倾角不同。heading_controller_node采用双传感器融合：

• 磁罗盘提供绝对航向（但易受干扰）；
• 陀螺仪提供角速度积分（但有漂移）。

其config/navigation/heading_pd.yaml中：

heading_controller: gains: p: 15.0 # 比陆地高，因水流扰动大 d: 3.0 # 抑制高频晃动 magnetic_declination: 5.2 # 当地磁偏角（舟山约+5.2°） gyro_drift_compensation: true # 启用陀螺仪零偏在线估计

实测发现，若不设magnetic_declination，ROV在直线航行时会缓慢右偏——因为磁罗盘读数比真实航向小5.2°，控制器误以为“偏左”而持续右打舵。

3.3 导航与感知层：水下SLAM与定位的实战配置

水下没有GPS，nav2的amcl定位器完全失效。这个包采用slam_toolbox+dvl+pressure的组合方案：

SLAM建图配置要点

config/navigation/slam_params.yaml关键设置：

slam_toolbox: map_frame: "map" odom_frame: "odom_water" # 不是odom！必须用DVL积分里程计 base_frame: "base_link" scan_topic: "/sensors/sonar/image_raw" # 声呐图像，非激光雷达 mode: "mapping" # 关键：禁用激光雷达假设 use_scan_matching: false use_pose_extrapolation: true # 用EKF预测位姿

启动建图：

ros2 launch water_robot_control slam_launch.py mode:=mapping

提示：声呐图像分辨率低（通常640×480），slam_toolbox的minimum_travel_distance需设为0.3m（陆地常用0.1m），否则频繁触发建图导致卡顿。

定位模式（Localization）配置

建图完成后切换定位模式：

ros2 launch water_robot_control slam_launch.py mode:=localization

此时slam_toolbox会加载map.pgm，但关键在config/navigation/nav2_params.yaml：

local_costmap: ros__parameters: global_frame: "map" robot_base_frame: "base_link" # 水下特有：添加深度层 plugins: ["static_layer", "obstacle_layer", "depth_layer"] depth_layer: plugin: "nav2_costmap_2d::DepthLayer" enabled: true topic: "/sensors/depth" z_resolution: 0.1 # 深度栅格分辨率（m）

depth_layer插件将压力传感器数据转为2D成本图，使dwb_controller在规划路径时避开浅水区（成本值设为254）。

RVIZ2可视化配置

rviz2配置文件rviz2_config.rviz已预设水下专用显示：

• /sensors/sonar/image_raw：用Image插件，色彩映射设为Viridis（比Jet更易分辨声呐回波）；
• /tf：勾选pressure_frame，确保深度图对齐；
• /sensors/depth：用MarkerArray显示深度数值（单位m），字体大小设为0.3。

启动命令：

rviz2 -d ~/ros2_ws/src/water_robot_control/rviz2_config.rviz

4. 实操全流程与典型场景复现

4.1 从零搭建：Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble环境

虽然网上有“鱼香ROS2一键安装”，但水下机器人开发必须手动配置，原因有三：

1. ros2_control依赖realtime内核补丁，一键脚本常忽略；
2. 水下设备驱动（如CAN、DVL串口）需特定内核模块；
3. rviz2渲染需OpenGL 4.5，WSL2不支持。

完整步骤（实测有效）：

1. 安装基础系统：
   Ubuntu 22.04.3 LTS Desktop（非Server版，需GUI）

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安装ROS2 Humble（官方源，非鱼香）：

   sudo apt install curl gnupg lsb-release sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(lsb_release -cs) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null sudo apt update sudo apt install ros-humble-desktop ros-humble-ros2control ros-humble-ros2controllers ros-humble-nav2-bringup ros-humble-slam-toolbox -y

3. 启用实时调度（关键！）：

   sudo apt install linux-image-lowlatency sudo reboot # 启动后验证 uname -r # 应显示*-lowlatency sudo usermod -a -G realtime $USER echo 'rtkit-daemon soft rtprio 95' | sudo tee -a /etc/security/limits.conf

4. 安装水下专用依赖：

   sudo apt install can-utils libcanopen-dev python3-can python3-serial pip3 install pyserial canopen

5. 创建工作空间：

   mkdir -p ~/ros2_ws/src cd ~/ros2_ws source /opt/ros/humble/setup.bash colcon build --symlink-install source install/setup.bash

实测心得：若跳过linux-image-lowlatency步骤，ros2_control的update_rate设为100Hz时，实际循环周期波动达±15ms——对深度控制是灾难性的。

4.2 真实ROV调试：从启动到悬停的七步操作

以BlueROV2为硬件平台，演示完整调试流程：

Step 1：连接硬件并验证CAN通信

# 查看CAN设备 ip link show can0 # 监听Triton心跳（ID=0x001，周期100ms） candump can0 | grep "001" # 应看到类似：can0 001 [8] 00 00 00 00 00 00 00 00

Step 2：启动硬件接口

ros2 run underwater_hardware_interface underwater_hardware_node \ --ros-args -p 'can_interface:=can0' -p 'motor_ids:=[1,2,3,4,5,6]'

验证：ros2 control list_hardware_interfaces应显示18个接口（6电机×3状态）。

Step 3：加载并启动深度控制器

ros2 control load_start_controller depth_controller # 设置深度目标（悬停在5米） ros2 topic pub /depth_controller/commands std_msgs/msg/Float64 "{data: 5.0}"

Step 4：观察深度响应曲线
在rqt_plot中订阅/sensors/depth和/depth_controller/state：

• 若深度在5±0.1m内稳定，说明PID参数合适；
• 若持续震荡，降低i增益（如从0.1→0.05）；
• 若响应过慢，提高p增益（如从85→100）。

Step 5：启动航向控制器

ros2 control load_start_controller heading_controller # 设置航向目标（正北） ros2 topic pub /heading_controller/commands std_msgs/msg/Float64 "{data: 0.0}"

Step 6：启动SLAM建图

ros2 launch water_robot_control slam_launch.py mode:=mapping # ROV缓慢移动，采集声呐数据 # 建图完成后保存地图 ros2 run slam_toolbox save_map /home/user/map

Step 7：切换定位模式并导航

# 停止SLAM，启动定位 ros2 launch water_robot_control slam_launch.py mode:=localization # 发送导航目标（相对当前位置） ros2 action send_goal /navigate_to_pose nav2_msgs/action/NavigateToPose "{pose: {header: {frame_id: 'map'}, pose: {position: {x: 10.0, y: 5.0, z: -5.0}, orientation: {w: 1.0}}}}"

注意：z: -5.0表示深度5米（ROS convention：Z向上为正，水下为负）。若误写z: 5.0，ROV会全力上浮撞顶。

4.3 仿真验证：Gazebo中复现水下物理特性

虽不能替代实机，但Gazebo仿真对算法验证至关重要。该包的simulation_launch.py已预置水下物理引擎：

1. 启用Buoyancy Plugin：
   urdf/water_robot.urdf.xacro中包含：

   <gazebo> <plugin name="buoyancy_plugin" filename="libgazebo_ros_buoyancy.so"> <fluid_density>1025.0</fluid_density> <center_of_buoyancy>0 0 0.1</center_of_buoyancy> </plugin> </gazebo>

2. 添加水流扰动：
   config/gazebo/currents.yaml定义：

   currents: velocity: [0.5, 0.0, 0.0] # 东向0.5m/s流速 turbulence: 0.1 # 湍流强度

3. 启动仿真：

   ros2 launch water_robot_control simulation_launch.py

   此时rviz2中可见ROV在水流中缓慢漂移，/sensors/dvl/velocity话题输出非零值——这才是真实水下环境。

5. 常见问题排查与独家避坑指南

5.1 硬件层典型故障与诊断

实测心得：DVL安装必须严格水平（倾角<0.5°），我用激光水平仪校准后，数据丢失率从23%降至1.2%。

5.2 控制层振荡问题根因分析

水下控制器振荡是最常见问题，根源往往不在PID参数：

独家技巧：用ros2 topic hz诊断数据流瓶颈

# 测量压力传感器发布频率 ros2 topic hz /sensors/pressure # 正常应为10Hz，若低于8Hz，检查I2C总线负载 # 测量EKF输出频率 ros2 topic hz /odometry/filtered # 应稳定在50Hz，若波动大，检查CPU占用率（top -p `pgrep ekf_sea_node`）

5.3 导航层定位失败的三大陷阱

（1）map帧与odom_water帧的时间不同步

现象：rviz2中机器人模型“瞬移”。
诊断：ros2 run tf2_tools view_frames生成PDF，检查map → odom_water的delay是否>0.5s。
根因：slam_toolbox的transform_publish_period默认0.05s，但EKF发布/odometry/filtered间隔为0.02s。
解决方案：在config/navigation/slam_params.yaml中设transform_publish_period: 0.02。

（2）声呐图像畸变未校正

现象：SLAM建图出现“拉伸”伪影。
诊断：rviz2中/sensors/sonar/image_raw显示边缘模糊。
根因：声呐镜头有水膜，或未启用cv_bridge的undistort。
解决方案：在sonar_driver_node中添加：

cv::Mat undistorted; cv::undistort(image, undistorted, camera_matrix, dist_coeffs);

（3）深度层成本图覆盖导航路径

现象：nav2规划路径绕开深水区，即使目标就在浅水。
诊断：rviz2中Depth Layer显示大片红色（成本254）。
根因：depth_layer的z_resolution设为0.01m（太细），导致浅水区成本溢出。
解决方案：config/navigation/nav2_params.yaml中改为z_resolution: 0.2。

5.4 性能优化实战：Jetson Orin上的资源分配

在Jetson AGX Orin上部署时，CPU/GPU/内存需精细分配：

最后分享一个小技巧：在bringup_launch.py中加入健康检查节点，启动时自动验证所有传感器：

# 启动后5秒检查关键话题 health_check_node = Node( package='water_robot_control', executable='health_check', parameters=[{'topics': ['/sensors/pressure', '/sensors

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