ros gazebo 运行

本文介绍如何使用ROS和Gazebo搭建无人机仿真环境,包括启动仿真环境、配置环境文件、编译并运行自定义工程等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. roslaunch cvg_sim_gazebo ardrone_testworld.launch

    • 运行gazebo仿真环境和ardrone模拟器;
    • roslaunch是一系列的rosrun命令的集成;
    • 由.bashrc配置文件可知,仿真文件放置在~/tum_simulator_ws文件下;
    • 经过编译,cvg_sim_gazebo 是项目, ardrone_*.launch 是加载的环境文件;放置在tum_simulator_ws/src/tum_simulator/cvg_sim_gazebo/launch文件夹下;tum_simulator_ws/src/tum_simulator/cvg_sim_gazebo/worlds放搭建的环境;
    • 所以将自己新搭建的环境放在worlds文件下,并且在相应的.launch文件中修改加载的.world文件。
  2. 新打开一个终端,输入:source ~/catkin_ws/devel/setup.bash
    因为source ~/tum_simulator_ws/devel/setup.bash会覆盖catkin中的配置,所以在tum打开之后重新加载一下catkin的环境变量。并且,如果关掉gazebo终端,则虚拟环境会关闭,所以需要重新打开一个终端;

  3. cd到catkin_ws文件下,catkin_make编译一下自己的工程

  4. rosrun opt_drone optdrone

    • 运行自己的工程opt_drone,编译后生成optdrone可执行文件;
    • 自己的工程放在catkin_ws/src下;
    • CMakeLists.txt 类似于make文件,声明工程、需要的包、依赖、以及编译后的可执行文件,此处为optdrone。
### 如何在ROS中设置并运行Gazebo仿真环境 #### 设置Gazebo仿真环境 为了在ROS环境中成功启动和配置Gazebo模拟器,需遵循一系列特定的流程来确保机器人模型(URDF)、仿真场景(SDF)以及其他参数被正确定义。以下是关于如何完成这一过程的关键点。 #### 安装必要的软件包 首先需要安装`ros-<distro>-gazebo-*`系列的相关依赖项。这些工具提供了与Gazebo集成所需的接口和支持功能[^1]。例如,在Ubuntu上可以通过以下命令安装必要组件: ```bash sudo apt-get install ros-<your_ros_distro>-gazebo-ros-pkgs \ ros-<your_ros_distro>-gazebo-ros-control ``` 其中 `<your_ros_distro>` 应替换为实际使用的ROS版本名称,比如 `noetic` 或者 `melodic`. #### 创建机器人描述文件(URDF/XACRO) 定义机器人的几何结构及其物理属性通常通过统一机器人描述格式 (Unified Robot Description Format, URDF) 实现。更推荐的方式是利用Xacro宏简化复杂模型的设计工作流。下面是一个简单的四轮移动平台示例片段: ```xml <?xml version="1.0"?> <robot name="simple_bot" xmlns:xacro="http://www.ros.org/wiki/xacro"> <!-- Define parameters --> <xacro:property name="wheel_radius" value="0.05"/> <!-- Base link definition --> <link name="base_link"> <visual> <geometry><box size="0.2 0.3 0.1"/></geometry> </visual> </link> <!-- Wheel links omitted for brevity --> </robot> ``` 此部分负责构建虚拟实体的基础框架,并可进一步扩展至传感器、关节等细节层次. #### 配置局部代价地图(Local Costmap) 当涉及到导航规划时,合理调整本地成本映射尺寸至关重要。这直接影响到路径计算效率及避障效果。具体而言,可通过编辑Base Local Planner 的 YAML 文件指定速度范围与加减速特性[^2]: ```yaml local_costmap: width: 6.0 # meters height: 6.0 # meters resolution: 0.05 # meters/cell base_local_planner_params: max_vel_x: 0.5 min_vel_x: -0.1 acc_lim_theta: 3.2 ``` 上述代码段展示了如何设定矩形区域大小以及线性运动界限等内容. #### 启动完整的仿真会话 最后一步便是编写launch脚本综合以上各要素形成连贯的操作序列。典型实例如下所示: ```xml <launch> <!-- Load robot description into param server --> <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro.py '$(find my_robot_package)/urdf/my_robot.urdf.xacro'" /> <!-- Spawn model in Gazebo --> <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" args="-urdf -model simple_bot -param robot_description"/> <!-- Launch navigation stack with appropriate configurations--> <include file="$(find my_navigation_config)/launch/navigation.launch"/> </launch> ``` 执行该 launch 文件即可初始化整个系统架构,从而允许开发者测试算法逻辑或者验证硬件兼容性等问题^. ---
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