Gazebo给机器人添加碰撞检测属性bumper

参考:GAZEBO探索——给机器人加上bumper_gazebo bumper-优快云博客

gazebo的bumper使用_gazebo bumper-优快云博客
使用URDF在Gazebo中搭建碰撞仿真(bumper)_gazebo bumper-优快云博客

gazebo官网中bumper插件介绍

Gazebo : Tutorial : Gazebo plugins in ROS

添加的到.urdf文件中的代码,参考了"pr2.urdf"文件pycram/resources/robots/pr2.urdf at c2ec6fa803382a25dd04113bc536f11a9e6c7ba4 · cram2/pycram · GitHub

<!-- Gazebo 碰撞检测插件 -->
  <gazebo reference="base_link">
    <sensor name="bumper" type="contact">
      <update_rate>30.0</update_rate>
      <always_on>true</always_on>
      <contact>
        <collision>base_link_fixed_joint_lump__quadcotper__collision_collision</collision>
      </contact>
      <plugin name="gazebo_ros_bumper_controller" filename="libgazebo_ros_bumper.so">
          <alwaysOn>true</alwaysOn>
          <updateRate>30.0</updateRate>
          <bumperTopicName>bumper_states</bumperTopicName>
          <frameName>bumper_link</frameName>
          <visualize>true</visualize>
      </plugin>
    </sensor>
  </gazebo>

### 关于ROS扫地机器人仿真实现 #### 构建仿真环境 为了实现扫地机器人的仿真,可以采用ROS-Gazebo作为主要平台。该组合提供了丰富的工具集来模拟物理世界中的行为以及传感器数据[^1]。 #### 安装依赖包 确保安装了必要的软件包,比如`irobotcreate2ros`项目包含了针对iRobot Create 2型号的接口节点,虽然缺少某些特定类型的感应器支持如悬崖检测(cliff)和碰撞(bumper),但对于基本运动控制已经足够[^2]。 ```bash git clone https://github.com/CentroEPiaggio/irobotcreate2ros.git ~/catkin_ws/src/ cd ~/catkin_ws && catkin_make source devel/setup.bash ``` #### 创建自定义ROS Node 按照教学材料指示创建一个新的ROS包用于开发漫游者(wanderer)逻辑——即让机器人持续前进直到遇到障碍物再调整方向继续前行的行为模式[^3]: ```xml <launch> <!-- 启动Gazebo并加载模型 --> <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch"/> <!-- 加载机器人描述参数 --> <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro '$(find irobotcreate2ros)/urdf/create_2.urdf.xacro'" /> <!-- 插入机器人到场景中 --> <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" args="-param robot_description -urdf -model create2" /> </launch> ``` #### 实施清扫路径规划算法 除了简单的避障行走外,还可以加入更复杂的覆盖式清洁路线设计。这通常涉及到全局地图构建与维护、目标点选取及局部路径优化等方面的工作。 ```python import rospy from nav_msgs.msg import Odometry from geometry_msgs.msg import Twist class CoveragePlanner(object): def __init__(self): self._cmd_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) def execute_plan(self): rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): twist_msg = Twist() # 这里放置具体的移动指令计算 self._cmd_pub.publish(twist_msg) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: rospy.init_node('coverage_planner') planner = CoveragePlanner() planner.execute_plan() except rospy.ROSInterruptException as e: pass ``` 通过上述步骤,在ROS框架下完成了一个基础版本的扫地机器人仿真应用。当然实际产品还需要考虑更多细节和技术挑战,但这提供了一个良好的起点[^4]。
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