ROS 和 SIMULINK通信中遇到的问题笔记

ROS和SIMULINK的通信

  • 最近在做一篇工作,其中需要用到ROS和SIMULINK的通信,于是接着之前的一些尝试,花了一下午的时间踩了一些坑。
    因为之前使用的版本过于老旧,MATLAB 2017b的,于是对他进行了升级,升级完后问题多多,其中的问题咱们先按下不表,从解决了问题之后的通信先介绍。

参照 https://blog.youkuaiyun.com/qq_44905590/article/details/104002673#commentBox 这篇文章里面的工作,可以很轻松完成自定义的数据结构和SIMULINK之间的通信

在这里插入一张我的结果图,跟上述这篇文章不同的是,此处我并没有进行 javaclasspath的设置,而是直接参照MATLAB的提示完成的。其中有点尤为重要,那就是 rosgenmsg()的时候,会出现路径出错的情况,结合网上的一些资料以及我自己的理解,大致解决方案可以分成以下几点:

  1. 路径中包含有中文或者其他文字;
  2. 需要单独把msg放入到一个rospackage中,具体创建方法可以简单归纳为:创建工作区后,通过catkin_creat_package创建,然后编译通过后需要保证目录下存在.msgpackage.xml ,而rosgenmsg()的执行路径需要为存在.xml的上一层路径,如图下图所示。
### ROSSimulink通信及二次规划实现 #### 1. ROSSimulink通信基础 ROS(Robot Operating System)Simulink之间的通信可以通过MATLAB工具箱中的ROS接口来完成。对于ROS 2而言,其架构相较于ROS 1有显著变化[^1]。具体来说,在ROS 2中无需显式初始化网络环境,当创建节点时,ROS 2会自动启动相应的网络服务。 通过`ros2node`命令可以轻松创建节点实例,例如: ```matlab test1 = ros2node('/test1'); ``` 此功能简化了开发流程,并允许开发者更专注于逻辑设计而非底层配置。 #### 2. 路径规划算法集成 针对路径规划部分,快速探索随机树(RRT, Rapidly-exploring Random Tree)及其改进版本RRT*被广泛应用于机器人导航领域[^2]。这些算法的特点在于它们能有效处理复杂环境下的路径优化问题,同时具备良好的避障能力。 为了将此类算法嵌入到整个系统框架之中,需考虑以下几个方面: - **数据交换机制**:确保来自传感器的数据能够实时传递至运行于Simulink内的控制器模块; - **控制信号反馈回路**:构建闭环控制系统以调整机器人的运动轨迹; - **性能评估指标设定**:定义适合特定应用场景的成本函数用于衡量解的质量。 下面给出一段伪代码展示如何利用RRT*进行初步路径计算: ```python def rrt_star(start, goal, obstacles): tree = {start} while not reached_goal(tree, goal): random_point = sample_random_point() nearest_node = find_nearest_in_tree(tree, random_point) new_position = extend_towards(nearest_node, random_point) if is_collision_free(new_position, obstacles): add_to_tree(tree, new_position) rewire_neighbors(tree, new_position) # Optimize local connections return extract_path_from_tree(tree, start, goal) ``` 上述过程展示了基本思路,实际应用还需结合具体情况做进一步修改完善。 #### 3. 示例教程概述 要实现完整的解决方案,建议按照如下方向展开工作: - 安装并熟悉官方提供的 MATLAB Support Package for ROS Gazebo Robotics Simulator; - 使用 Stateflow 或其他建模工具搭建高层次的行为决策模型; - 将低层动作执行器绑定到物理仿真环境中测试效果; - 验证最终成果满足预期目标后部署到真实硬件平台之上。 ---
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