ROS笔记八(基于Python、Kinetic):gazebo初探——实现turtlebot移动并避开障碍

UR5双臂Gazebo仿真(Python) 近来在Gazebo上搭了一个ur5双臂仿真平台。 差不多就是以下这样。 使用rostopic list查看一下话题,如下 显然,采用/left_arm_controller/follow_joint_trajectory/goal和/right_arm_controller/follow_joint_trajectory/goal两个话题来控制双臂的运动。 现在的问题是,如何保证双臂运动的一致性,即如何能保证双臂能同时接受到以上两个消息。 思路一:设置/left_arm_controlle 阅读详情

前言:代码实现在gazebo7仿真环境中turtlebot机器人的自由移动并避开障碍物。

1.创建新的工作空间:

创建工作空间文件树:

$ mkdir -p ~/wanderbot_ws/src
$ cd ~/wanderbot_ws/src
$ catkin_init_workspace

创建一个“wanderbot”程序包:

$ cd ~/wanderbot_ws/src
$ catkin_create-pkg wanderbot rospy geometry_msgs sensor_msgs

依赖包:rospy(python编译)、geometry_msgs(用于传递机器人速度等数据)、sensor_msgs(用于传递机器人传感器数据)。

2.代码实现:

代码1:实现turtlebot移动和停止:

#!/usr/bin/env python
import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
#声明‘cmd_vel’的话题,消息类型为Twist,“queue_size=1”:rospy只缓冲一个消息
cmd_vel_pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist, queue_size=1)
#节点初始化
rospy.init_node('red_light_green_light')
#创建一个Twist消息,初始值为零
red_light_twist = Twist() #停止消息流
green_light_twist = Twist() #移动消息流
#指定消息中linear沿着x方向速度
green_light_twist.linear.x = 0.5

driving_forward = False
light_change_time = rospy.Time.now()
#设置速率
rate = rospy.Rate(10)

while not rospy.is_shutdown():
  if driving_forward:
    #持续发布速度命令消息流
    cmd_vel_pub.publish(green_light_twist) 
  else:
    cmd_vel_pub.publish(red_light_twist)
  #检测系统时间,三秒周期性改变
  if rospy.Time.now() > light_change_time: 
    driving_forward = not driving_forward
    light_change_time = rospy.Time.now() + rospy.Duration(3)
  rate.sleep() 

 代码2:检测机器人前方障碍物的距离:

#!/usr/bin/env python

import rospy
from sensor_msgs.msg import LaserScan
#回调函数:将数据输出到终端
def scan_callback(msg):
  range_ahead = msg.ranges[len(msg.ranges)/2]
  print "range ahead: %0.1f" % range_ahead
#节点初始化
rospy.init_node('range_ahead')
#订阅‘scan’话题,消息类型LaserScan
scan_sub = rospy.Subscriber('scan', LaserScan, scan_callback)
rospy.spin()

 代码3:感知环境并移动

#!/usr/bin/env python

import rospy
from geometry_msgs.msg import Twist
from sensor_msgs.msg import LaserScan

def scan_callback(msg):
   #全局变量存储激光扫描器检测到的最小距离
  global g_range_ahead
  g_range_ahead = min(msg.ranges)

g_range_ahead = 1 
#订阅‘scan’话题,消息类型LaserScan
scan_sub = rospy.Subscriber('scan', LaserScan, scan_callback)
#发布‘cmd_vel’话题,消息类型Twist,只缓冲一个消息
cmd_vel_pub = rospy.Publisher('cmd_vel', Twist, queue_size=1)
#节点初始化
rospy.init_node('wander')
#获取系统当前时间
state_change_time = rospy.Time.now()
#前进/转向状态参数
driving_forward = True
#设置速率
rate = rospy.Rate(10)

while not rospy.is_shutdown():
  if driving_forward:
    # 如果机器人距离障碍小于0.8M或则运行时间大于30秒,停止前进并转向
    if (g_range_ahead < 0.8 or rospy.Time.now() > state_change_time):
      #停止
      driving_forward = False
      #转向
      state_change_time = rospy.Time.now() + rospy.Duration(5)
  
  else:
    if rospy.Time.now() > state_change_time:
      driving_forward = True # 完成转向,继续前进
      state_change_time = rospy.Time.now() + rospy.Duration(30)
  
  twist = Twist()
  if driving_forward:
    #指定前进时的线速度
    twist.linear.x = 1
  else:
    #指定转向时的角速度
    twist.angular.z = 1
  cmd_vel_pub.publish(twist)

  rate.sleep()

3.安装gazebo:

$ sudo apt-get install ros-kinetic-turtlebot-gazebo

4.打开gazebo:

打开gazebo:

$ roslaunch turtlebot_gazebo turtlebot_world.launch

因为系统没有模型文件,所以加载非常缓慢,点击下载模型库即可。下载完成后解压至~/.gazebo/models/目录下即可。

5.在gazebo中运行turtlebot:

打开新的终端:

$ cd ~/wanderbot_ws/src/wanderbot/src

增加可执行权限:

$ chmod +x wander.py

运行程序:

./wander.py cmd_vel:=cmd_vel_mux/input/teleop

这里使用ROS的重映射,因为turtlebot订阅‘Twist’消息的话题是cmd_vel_mux/input/teleop而不是cmd_vel。 

6.问题记录:

笔者在运行时候出现了下面的问题:

始终没找到办法解决,现在回想可能是在安装过程中:在终端最后一行出现File to patch:不明所以,Ctrl C也不能退出,最后强行关掉了终端。最后卸载了gazebo重新安装才得以解决。

安装完成后gazebo7所依赖的包如下:

 关于gazebo卸载:

$ sudo apt-get remove gazebo*
$ sudo apt-get remove libgazebo*
$ sudo apt-get remove ros-kinetic-gazebo*

直到终端执行dpkg -l | grep gazebo 没有输出即完全卸载。

ROS笔记九(基于Python、Kinetic):gazebo中通过键盘输入控制turtlebot机器人移动和转向 前言: Twist消息能描述所有的3D运动,在控制差分驱动的平面运动机器人时,只需要使用其中的两个参数:线性速度(前进/后退)和绕竖直轴的角速度。所以只需要简单地发送线速度(米每秒)和角速度(弧度每秒)命令。这里需要两个程序:一个程序用来监听键盘地敲击事件然后通过ROS消息发布出去,另一个订阅这个ROS消息并输出一个Twist消息,从而实现键盘输入控制机器人地自由移动。 1.键盘驱动: 使用Python的termios和tty库将终端设置成原始模式并捕获键盘敲击事件,然后将事件以std_msgs/st 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Python知识点发:基于Python工具,如何使用Gazebo进行机器人仿真

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码农超哥的博客 1501

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]

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使用机器人操作系统 (ROS) 探索 Python 在机器人开发和控制中的功能

通过Python和ROS的结合,开发人员可以构建能够感知周围世界并与之交互的智能机器。随着机器人技术的不断发展,Python 和 ROS 无疑将继续在塑造该领域的未来方面发挥至关重要的作用

探索人工智能领域 2226

GAZEBO下基于python的键盘控制小程序

代码如下 #!/usr/bin/env python import roslib; roslib.load_manifest('teleop_twist_keyboard') import rospy from geometry_msgs.msg import Twist import sys, select, termios, tty msg = """ Reading from the ...

qq_16653189的博客 1208

小车在Gazebo仿真环境中无法进行避障

有些小伙伴刚进入公司可能需要使用公司自己小车的模型去进行一些算法验证或者其他方面的一些工作。而我们经常会git clone网上已经做好gazebo世界以及其他方面部署的小车,然后将其模型换成我们自己模型,就能运用他们的很多功能了。对模型进行迁移时,一定要注意参数配置名称是否的更换成我们自己模型的一些名称,否则会出现很多很多功能失效或者其他千奇百怪的问题。希望这篇帖子可以解决大家小车无法避障的问题。

m0_65512360的博客 888

python代码完成Gazebo场景模型生成与删除

在使用Gazebo进行仿真时,您可能需要动态生成和删除模型。ROS(Robot Operating System)提供了一套服务接口,使得这些操作变得简单而高效。本文将详细介绍如何在Gazebo中创建和删除模型。

lovely_yoshino的博客 6064
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