dataset_sim仿真环境数据集采集

文章讨论了如何修改Gazebo仿真模型的初始位姿,提到了Rviz模型闪动的问题,以及解决该问题的关键在于避免多个joint_state_publisher。强调了ROS工作中不要轻易改动功能包名,rqt和C++的重要性。此外,文章还涉及srdf文件对规划的影响,ROS环境变量的更新,以及相机位置改变对moveit规划的影响。同时,文章详细阐述了处理ROS与Anaconda环境冲突的方法,包括创建虚拟环境和指定Python解释器。
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修改gazebo仿真初始位姿initial pose

<node name="spawn_gazebo_model" pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" args="-urdf -param robot_description -model ur10_ag95 -J elbow_joint 1.8 -J shoulder_lift_joint -1.5707 -J shoulder_pan_joint 1.5707 -J wrist_1_joint -1.8 -J wrist_2_joint -1.5707 -J wrist_3_joint 0 -unpause" respawn="false" output="screen"/>

Rviz模型闪动问题

一般是joint_state_publisher数量大于1个,这样导致tf监听出现错误

ROS工作空间

千万不要改功能包的名字,涉及很多东西

rqt、C++才是ROS的灵魂,还需要学习C++基础知识,灵活使用rqt

srdf文件中定义非常重要,定义了整个urdf构型接触而非碰撞属性,直接影响后续轨迹规划的可用性

ROS功能包突然抽风,最好更新一下环境变量

遇到困难,进行不下去,首先要冷静,有章法寻找原因。如果还是无法短时间内找出问题,那么先跳过,或者进行并行任务,回过头来会有所收获。

相机支架位置发生变化,整个moveit规划程序失败??(还没找清楚原因)

应该是ur10_description发生变化,moveit_config发生变化,故joint和move_group变化,导致无法获悉当前关节状态,最终无法规划出预期轨迹。

Ros与Anaconda冲突问题

明确一点:Ros只支持python2
解决方法:
1、ubuntu先安装Ros,后安装Anaconda;
2、conda create [] python=2.7
3、安装rospkg、numpy、matplotlib、pyrealsense2等安装包。
安装完anaconda,如果不出现(base),记得:
source ~/anaconda3/bin/activate root

Ros与Anaconda冲突问题终极解决大法

1、先安装Ros,再安装Anaconda
2、Anaconda的任务为创建虚拟环境,安装合适版本的python,并进行包管理,即python解释器路径
3、正常rosrun和roslaunch不要再Anaconda虚拟环境下进行
4、src/scripts文件夹下的.py文件开头设置python解释器

#!/home/ck/anaconda3/envs/Dataset_ws_py2/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-

这里很重要,设置Anaconda中的python解释器
5、目前Dataset_ws_py2是基于python2.7,可能需要更换为python3.X

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think> 嗯,用户这次聚焦在开源机器人仿真环境的数据生成方法上,看来ta正在搭建机器人训练系统。从引用的文献看,用户已经接触过SPOC项目的数据采集机制和Lift3D这类先进方法,说明有一定技术背景。 用户可能遇到的实际痛点是:如何高效生成带标注的仿真数据?毕竟手动标注3D数据成本极高。需要重点介绍自动化标注技巧,比如引用[4]提到的北大团队用仿真真机联动方案就很值得展开。 注意到用户两次提到“开源”这个限定词,应该受限于商业软件预算。要强调完全开源的解决方案,比如Isaac Sim虽然强大但需认证,而Gazebo+ROS才是完全自由的黄金组合。 数据多样性是关键挑战。用户没明说但隐含的需求可能是:如何避免仿真到现实的差距?需要介绍域随机化和噪声注入技术,引用[2]的“数据驱动优化”建议其实已经暗示了这点。 技术细节上,用户引用的[3]提到多模态模型,说明可能需要RGB-D以外的传感器仿真。得补充雷达、力传感器等冷门但重要的数据生成方案,比如用Blender物理引擎模拟触觉信号。 最后用户身份推测是高校或创业团队研究员,因为同时引用学术论文[4]和工程建议[2]。回复要兼顾理论深度(如3D表示方法)和实操代码(如SPOC项目的动作空间定义)。 </think>以下是开源机器人仿真环境生成训练数据的主要方法和技术细节: --- ### 一、核心数据生成流程 ```mermaid graph LR A[场景建模] --> B[物理引擎配置] B --> C[传感器模拟] C --> D[动作空间定义] D --> E[自动数据标注] E --> F[域随机化] F --> G[数据集输出] ``` --- ### 二、关键技术实现方案 1. **场景建模工具** - **Blender**:生成逼真3D环境与物体模型(支持导出URDF格式)[^3] - **Gazebo模型库**:直接导入预构建的室内外场景 ```bash # Gazebo模型下载示例 git clone https://github.com/osrf/gazebo_models cp -r gazebo_models/* ~/.gazebo/models/ ``` 2. **物理引擎配置** - **PyBullet**:轻量级引擎,支持快速碰撞检测 ```python import pybullet as p p.connect(p.GUI) plane = p.loadURDF("plane.urdf") robot = p.loadURDF("kuka_iiwa/model.urdf", [0,0,0]) ``` - **NVIDIA Isaac Sim**:GPU加速的高保真仿真(需RTX显卡) 3. **传感器数据模拟** | 传感器类型 | 仿真实现方案 | 数据输出格式 | |------------------|----------------------------------|-----------------------| | RGB-D相机 | OpenGL渲染 + 深度映射 | PNG/TFRecord | | LiDAR | 射线碰撞检测 | PCD/ROS PointCloud2 | | IMU | 刚体动力学计算 | CSV/ROS Imu.msg | | 力传感器 | 关节扭矩反馈 | JSON | 4. **自动标注机制** - 通过仿真引擎直接获取真值数据: ```python # 在PyBullet中获取物体6D位姿 pos, ori = p.getBasePositionAndOrientation(obj_id) # 获取像素级语义分割 seg_map = p.getCameraImage(width, height, segmentationMask=True)[4] ``` 5. **域随机化技术**(Domain Randomization) - **光照随机化**:动态调整HDR环境贴图 - **材质随机化**:随机替换物体纹理 - **动力学随机化**:随机设置摩擦系数/质量 ```python p.changeDynamics(obj_id, -1, lateralFriction=np.random.uniform(0.1,1.5), mass=np.random.uniform(0.8,1.2)) ``` --- ### 三、典型开源方案对比 | 平台 | 渲染质量 | 物理精度 | 学习曲线 | 典型应用 | |-----------------|----------|----------|----------|------------------------| | Gazebo+ROS | ★★★☆ | ★★★★ | 陡峭 | SLAM/导航 | | PyBullet | ★★☆ | ★★★☆ | 平缓 | 强化学习/抓取 | | NVIDIA Isaac Sim| ★★★★★ | ★★★★☆ | 中等 | 多机协同/工业场景 | | Webots | ★★★★ | ★★★★ | 中等 | 教育/自动驾驶 | --- ### 四、最佳实践建议 1. **分层数据生成**: - Level 1:简单几何物体+单光源 - Level 2:添加随机纹理/动态物体 - Level 3:引入天气模拟+传感器噪声 2. **高效存储方案**: ```python # 使用HDF5存储时序数据 with h5py.File('dataset.h5', 'w') as f: f.create_dataset('rgb', data=frames, compression='gzip') f.create_dataset('joint_angles', data=joints, dtype='float32') ``` 3. **真实性增强技巧**: - 添加运动模糊:`cv2.GaussianBlur(frame, (5,5), 0)` - 传感器噪声注入: ```python depth_map += np.random.normal(0, 0.01, size=depth_map.shape) ``` --- ### 五、典型应用案例 **SPOC项目数据生成流程**[^1]: 1. 使用Unreal Engine构建虚拟工地 2. 通过Python API控制机械臂动作 3. 自动记录: - 动作序列:`[前进0.2m, 旋转30°, 抓取]` - 状态反馈:`{"grasp_success": 0.87, "object_type": "brick"}` **Lift3D的跨域训练**[^4]: $$ \mathcal{L}_{adapt} = \mathbb{E}_{x\sim sim}[\| \phi_{sim}(x) - \phi_{real}(x) \|_2] $$ 通过域适应损失函数缩小仿真与现实差距 ---
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