URDF、Gazebo与Rviz机器人仿真综合应用-autolabor笔记

原创 已于 2023-06-15 15:34:12 修改 · 755 阅读 · 6 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#ubuntu

于 2023-02-28 22:37:42 首次发布
本文介绍了如何在ROSMelodic中使用URDF定义机器人结构，通过Gazebo进行仿真，利用Rviz显示里程计信息和机器人轨迹。同时，详细讲解了如何控制机器人运动，包括键盘控制和rostopic命令，以及如何记录和回放数据。此外，还涉及了雷达传感器的配置和数据可视化。

URDF、Gazebo与Rviz综合应用

6.7.1.1 机器人运动控制

编写机器人my_base.xacro、编写传动装置以及控制器move.xacro文件，
搭建环境world文件
将上述整合进一个car.xacro文件（加载惯性矩阵xacro、传感器xacro、控制器xacro）
通过car.launch启动（启动gazebo、加载world、显示机器人模型）
查看rostopic_list，有/cmd_vel
在这里插入图片描述
控制运动
（1）通过以下键盘控制机器人运动：i前进 ，后退 j左转 l右转 k停止

sudo apt-get install ros-melodic-teleop-twist-keyboard

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

在这里插入图片描述
调整速度：

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py _speed=0.3 _turn=0.1

（2）通过rostopic控制运动

rostopic pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 0.2, y: 0, z: 0}, angular: {x: 0, y: 0, z: 0.5}}'
最低0.47元/天 解锁文章
ROS入门教程（五）—— RViz仿真
吾门的博客
03-18 2万+
本文将介绍如何在RViz仿真环境中让我们的机器人动起来。
特别章节-0.4 Rviz和Gazebo联合仿真运动（一）
六眼飞鱼的博客
04-29 2825
通过Moveit规划助手生成运动规划包的详细步骤
ROS机器人仿真：Gazebo与RViz的实用技巧
AI天才研究院
02-21 2137
机器人仿真是机器人开发中不可或缺的一个环节,它能够帮助开发者在实际部署硬件之前,对机器人的结构、控制算法、传感器等进行充分的测试和验证。ROS (Robot Operating System)作为一个广受欢迎的机器人中间件,其配套的Gazebo仿真器和RViz可视化工具为机器人开发者提供了强大的仿真和可视化功能。本文旨在全面介绍ROS机器人仿真环境Gazebo和可视化工具RViz的实用技巧,帮助读者掌握在ROS开发中如何高效利用这两大利器。
ROS：URDF、Gazebo与Rviz结合使用
立于皓月之边，不弱星光之势
07-13 1380
ROS：URDF、Gazebo与Rviz结合使用
ROS理论与实践学习笔记——5 ROS机器人系统仿真之URDF、Gazebo与Rviz综合应用
心有所信，方能远行！
10-15 1156
在机器人开发中，仿真和可视化工具的综合应用是验证与调试机器人系统的重要环节。ROS (Robot Operating System) 提供了一套完善的工具链，其中 URDF (Unified Robot Description Format) 用于描述机器人的物理模型，Gazebo 用于对机器人进行物理仿真，RViz 则用于可视化机器人模型与传感器数据。通过将 URDF、Gazebo 和 RViz 综合应用，开发者可以在不依赖真实硬件的情况下，搭建虚拟环境进行机器人系统的开发、测试和优化。
机器人仿真-gazebo学习笔记（3）URDF和机器人模型
weixin_75067193的博客
10-30 4140
摆烂才是王道
第 6 章 URDF、Gazebo与Rviz综合应用(自学二刷笔记)
Galaxy_1229的博客
04-15 701
雷达与摄像头信息仿真以及显示
机器人仿真-gazebo学习笔记（1）
weixin_75067193的博客
10-28 1506
摆烂才是王道
机器人仿真-gazebo学习笔记（5）添加Gazebo属性
weixin_75067193的博客
11-09 959
摆烂才是王道
6.7.1 机器人系统仿真/URDF、Gazebo与Rviz综合运用/机器人运动控制以及里程计信息显示
weixin_43831098的博客
09-06 1273
本篇记录对urdf, xacro文件联合使用gazebo，rviz处理雷达小车案例
ROS Gazebo Rviz 小车 仿真 代码
03-11
ROS Gazebo Rviz SmartCar小车 仿真 代码，文件有rudf和xcaro两种格式，详情教程请参考博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_16775293/article/details/88189184
10.机器人系统仿真（urdf集成gazebo、rviz）
qq_41694024的博客
12-05 4747
机器人系统仿真（urdf集成gazebo、rviz）
2021.8.20~8.24---6.6、6.7、6.8/9---机器人系统仿真之URDF集成Gazebo、URDF、Gazebo与Rviz综合应用、本章小结
Mufafafa的博客
08-24 518
文章目录
机器人Rviz仿真应用
ggujbhjj的博客
05-10 1219
在从GitHub中huchunxu下载来的源码中分别包括这三种常见的传感器，以摄像头为例，对应的模型文件mrobot_description/urdf/camera.xacro采用Xacro（URDF文件优化）文件格式通过创建摄像头长方体link的宏描述摄像头，需要创建顶层xacro文件将机器人和摄像头拼装在一起，在文件mrobot_description/urdf/mrobot_with_camera.urdf.xacro中，使用fixed类型joint把摄像头固定到机器人顶部位置。
URDF、RVIZ、GAZEBO综合应用
weixin_51067502的博客
11-28 757
6.7.1 机器人运动控制以及里程计信息显示 · GitBook 关于URDF(Xacro)、Rviz 和 Gazebo 三者的关系，前面已有阐述: URDF 用于创建机器人模型、Rviz 可以显示机器人感知到的环境信息，Gazebo 用于仿真，可以模拟外界环境，以及机器人的一些传感器，如何在 Gazebo 中运行这些传感器，并显示这些传感器的数据(机器人的视角)呢？本节主要介绍的重点就是将三者结合:通过 Gazebo 模拟机器人的传感器，然后在 Rviz 中显示这些传感器感知到的数据。主要内容包括:
RViz仿真rbx1
Kingknot的博客
02-11 911
1、安装RViz的模拟器arbotix 在安装模拟器arbotix之前，要先查看ros的版本 先运行如下指令，查看ros的版本： $ roscore $ rosparam get /rosdistro 获取到ros的版本，我的版本是 melodic 接下来下载模拟器arbotix，输入如下指令： $ sudo apt-get install ros-melodic-arbotix-* 2、下载...
ROS：RVIZ仿真环境
chengde6896383的专栏
01-11 973
https://blog.youkuaiyun.com/jinzhichaoshuiping/article/details/77585008
ROS教程—基于rviz的机器人仿真（arbotix）
热门推荐
allians的博客
05-25 1万+
一、rviz介绍ROS有一个非常强大的图形化模拟环境rviz。在rviz中可以实现对建立地图以及导航路径等的动态观测，而且还可以建立模拟机器人仿真环境。Rviz启动：1.ctrl+Alt+T开启新终端2.$roscore          //rviz开启前要确保roscore开启3.$rviz4.点击rviz界面左上角，选取file-->openconfig，打开如下所示：5.选取工作目录...
Gazebo机器人仿真 —— 通过Rviz显示传感器(camera、kinect、Lidar)采集信息
xwmrcj的博客
03-20 6248
文章目录一、安装Rviz工具二、搭建gazebo机器人物理仿真环境三、gazebo搭建传感器仿真环境，并通过Rviz数据显示四、参考???? 一、安装Rviz工具 1. 准备工作 如何在虚拟机下打开摄像头，请参考：OpenCV在Ubuntu下的图像编程的第三步。 2. 安装相关功能包 sudo apt-get install ros-melodic-uvc-camera sudo apt-get install ros-melodic-image-* sudo apt-get install ros-mel
PyBullet与Gazebo在机器人仿真中的性能差异是什么？
最新发布
12-08
<think>我们被要求比较PyBullet和Gazebo在机器人仿真中的性能差异。根据引用[1][2][3]提供的信息，我们可以从多个维度进行分析。以下是详细的比较： 1. **物理引擎精度**： - **PyBullet**：基于Bullet物理引擎，专注于实时计算，适合快速原型设计和强化学习训练。其物理精度适中，但在高速碰撞或复杂接触场景下可能出现穿透现象[^1][^3]。 - **Gazebo**：默认使用ODE（Open Dynamics Engine），但支持切换至更高精度的物理引擎（如Simbody）。在复杂接触力学（如多足机器人足地交互）中表现更稳定，适合高保真仿真[^3]。 2. **计算效率**： - **PyBullet**：采用轻量级架构，支持CPU并行计算。在单机多核环境下可高效运行多个仿真实例（如批量RL训练），典型步频可达1000Hz以上[^1][^2]。 - **Gazebo**：架构较重，实时因子（Real-time Factor）通常低于1（即仿真慢于实时），尤其在开启高精度传感器模型时性能下降显著。 3. **传感器仿真**： - **PyBullet**：提供基础传感器（RGB-D相机、LiDAR、IMU），但噪声模型较简单。可通过插件扩展，但开发复杂。 - **Gazebo**：内置丰富的传感器模型（如热成像、GPS、力传感器），且支持自定义噪声参数，更适合多传感器融合验证[^4]。 4. **开发便利性**： - **PyBullet**：Python API简洁，与深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）集成度高。例如，一行代码即可创建仿真环境： ```python import pybullet as p p.connect(p.GUI) # 或p.DIRECT用于无界面模式 ``` - **Gazebo**：依赖ROS通信，需编写XML描述文件（SDF/URDF）。典型工作流包含： 1. 设计机器人模型（SDF） 2. 编写ROS节点控制插件 3. 通过`gazebo_ros`包发布/订阅话题 5. **典型应用场景**： | **需求** | **PyBullet推荐** | **Gazebo推荐** | |-------------------|------------------|----------------| | 强化学习训练 | ✓ 高效并行 | ✗ | | 硬件在环测试 | ✗ | ✓ 支持实时接口 | | 多传感器仿真 | △ 有限 | ✓ 完善 | | 人形机器人平衡 | ✓ 快速迭代 | ✓ 高精度 | > **关键结论**：PyBullet适合算法快速验证（如RL策略训练），而Gazebo更适用于需要高物理精度和复杂传感器模拟的系统级验证[^4]。 §§相关问题§§ 1. 如何选择机器人仿真工具：PyBullet还是Gazebo？ 2. PyBullet中如何实现多机器人并行仿真？ 3. Gazebo的SDF模型与URDF有何区别？ 4. 四足机器人的足地接触模型在PyBullet中如何配置？ 5. 如何将PyBullet训练的强化学习策略迁移到Gazebo环境？ </think> ### PyBullet与Gazebo在机器人仿真中的性能差异分析 #### 1. **物理引擎精度** - **PyBullet**： 基于Bullet物理引擎，采用**离散碰撞检测**和**脉冲-based求解器**。优势在于计算效率高（典型步频$f_s \geq 1000\text{Hz}$），但复杂接触场景（如多足机器人足地交互）可能出现轻微穿透现象。 数学表达： $$ \Delta p = J M^{-1} J^T \lambda $$ 其中$\Delta p$为位置修正量，$J$为雅可比矩阵，$\lambda$为接触力。 - **Gazebo**： 默认使用**ODE引擎**（可选Simbody/DART），采用**连续碰撞检测**和**LCP求解器**。在摩擦模型和软接触场景中精度更高，但计算开销更大（实时因子$RTF < 1$时仿真慢于实时）[^4]。 #### 2. **计算效率对比** | 指标 | PyBullet | Gazebo | |---------------|------------------------------|------------------------------| | **单线程速度** | $\sim 10\times$ 实时速度 | $\sim 0.5\times$ 实时速度 | | **并行扩展** | 支持多实例并行（CPU-based） | 依赖ROS节点分布式计算 | | **GPU加速** | 部分支持（OpenCL/CUDA） | 有限支持（仅渲染环节） | | **内存占用** | $\sim 150\text{MB}$（基础） | $\sim 1\text{GB}$（带GUI） | > 实验数据：在四足机器人仿真中，PyBullet可在i7-11800H上同时运行20个实例，而Gazebo仅支持2-3个[^2]。 #### 3. **传感器仿真能力** - **PyBullet**： 提供基础传感器模型（IMU/RGB-D相机），噪声模型较简单： ```python # IMU噪声示例 accel_data = p.getBaseAcceleration(robot_id) accel_data += np.random.normal(0, 0.05, 3) # 添加高斯噪声 ``` - **Gazebo**： 支持高保真传感器（激光雷达/力传感器/热成像），可配置复杂噪声特性： ```xml <gazebo reference="camera_link"> <sensor type="camera" name="hd_cam"> <noise> <type>gaussian</type> <mean>0.0</mean> <stddev>0.007</stddev> </noise> </sensor> </gazebo> ``` #### 4. **典型应用场景推荐** - **选择PyBullet当**： - 需要快速RL策略训练（批量仿真） - 对实时性要求高（$RTF > 5$） - 硬件资源有限（如笔记本开发） - **选择Gazebo当**： - 需验证多传感器融合算法 - 要求物理精度$ \epsilon < 10^{-3} $ - 与真实硬件进行HIL测试[^4] > **关键差异总结**：PyBullet是“算法沙盒”，Gazebo是“系统验证台”。实际开发中常组合使用：PyBullet训练→Gazebo验证[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值