Gazebo/Rviz/Rqt三大工具

原创已于 2025-05-30 17:14:07 修改 · 371 阅读

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#ROS #机器人

于 2025-04-26 12:20:19 首次发布

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《Ignition》

#安装ignition
sudo apt install ros-humble-ros-ign
#运行示例
ros2 launch ros_ign_gazebo_demos rgbd_camera_bridge.launch.py

《Gazebo》

1.下载与环境配置

#1.安装相应库文件
sudo apt install ros-humble-gazebo-*
#2.添加环境变量
echo "source /usr/share/gazebo/setup.sh" >> ~/.bashrc

#3.下载models库文件
git clone https://gitee.com/ohhuo/gazebo_models.git ~/.gazebo/models
#4.添加库文件环境变量（不明确是否必要）
    # 临时添加路径（当前终端有效）
    export GAZEBO_MODEL_PATH=~/.gazebo/models:/usr/share/gazebo/models
    # 永久生效：添加到~/.bashrc
    echo "export GAZEBO_MODEL_PATH=~/.gazebo/models:/usr/share/gazebo/models" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc

#5.切换渲染方式
在.bashrc中添加export SVGA_VGPU10=0

#gazebo的相关功能包大全安装
sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-gazebo-ros-pkgs

#6.运行标准launch文件打开gazebo
ros2 launch gazebo_ros gazebo.launch.py

2.《模型文件准备》

如果要仿真，就需要有一些模型文件上面的功能项需要添加

“插件讲解”

用于根据速度指令计算出自身的相对位移和旋转，是辅助定位的关键算法

3.《Launch文件准备》

#小launch文件目标是加载模型文件并发布到话题

def generate_launch_description():

    # 是否使用sim时间
    use_sim_time = LaunchConfiguration('use_sim_time')

    # 加载xacro文件并处理成urdf文件
    pkg_path = os.path.join(get_package_share_directory('learning_gazebo'))
    xacro_file = os.path.join(pkg_path,'urdf','mbot_with_rgbd_gazebo.xacro')
    robot_description_config = xacro.process_file(xacro_file)
    
    # 执行特定结点以发布模型信息到特定话题
    params = {'robot_description': robot_description_config.toxml(), 'use_sim_time': use_sim_time}
    node_robot_state_publisher = Node(
        package='robot_state_publisher',
        executable='robot_state_publisher',
        output='screen',
        parameters=[params]
    )


    # Launch!
    return LaunchDescription([
        DeclareLaunchArgument(
            'use_sim_time',
            default_value='false',
            description='Use sim time if true'),

        node_robot_state_publisher
    ])

# 大launch文件目标是：加入小launch文件-加载gazebo基本环境-以话题信息创建gazebo实体
def generate_launch_description():

    package_name='learning_gazebo' 
    world_file_path = 'worlds/neighborhood.world'
    
    pkg_path = os.path.join(get_package_share_directory(package_name))
    world_path = os.path.join(pkg_path, world_file_path)  
    
    # 机器人加载到gazebo的初始位置设置
    spawn_x_val = '0.0'
    spawn_y_val = '0.0'
    spawn_z_val = '0.0'
    spawn_yaw_val = '0.0'
  
    #机器人launch文件-发布话题信息
    mbot = IncludeLaunchDescription(
                PythonLaunchDescriptionSource([os.path.join(
                    get_package_share_directory(package_name),'launch','mbot_rgbd.launch.py'
                )]), launch_arguments={'use_sim_time': 'true', 'world':world_path}.items()
    )

    # gazebo的laucnh文件
    gazebo = IncludeLaunchDescription(
                PythonLaunchDescriptionSource([os.path.join(
                    get_package_share_directory('gazebo_ros'), 'launch', 'gazebo.launch.py')]),
             )

    #创建实体节点-订阅话题信息
    spawn_entity = Node(package='gazebo_ros', executable='spawn_entity.py',
                        arguments=['-topic', 'robot_description',
                                   '-entity', 'mbot',
                                   '-x', spawn_x_val,
                                   '-y', spawn_y_val,
                                   '-z', spawn_z_val,
                                   '-Y', spawn_yaw_val],
                        output='screen')



    # Launch them all!
    return LaunchDescription([
        mbot,
        gazebo,
        spawn_entity,
    ])

流程就是首先编写一个完整的包含机器人和各种传感器的xacro文件
接着编写小launch以将完整机器人模型信息发布到话题robot_description
接着编写大launch以执行小launch发布—加载gazebo环境命令—添加机器人实体命令

小鱼补充：
在加载了模型后缺乏各实例间的TF坐标关系
安装ros-$ROS_DISTRO-joint-state-publisher和安装ros-$ROS_DISTRO-robot-state-publisher节点
install/share/功能包下面放置了所有资源文件(如launch文件，urdf文件)
get_package_share_directory('fishbot_description')这一步实际上是在install的share文件夹下找功能包路径