用Ros Control和Gazebo进行移动机器人仿真

最新推荐文章于 2025-03-07 17:48:04 发布
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文章标签： 机器人 自动驾驶 人工智能 Ros
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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本文详细介绍了如何利用ROS控制和Gazebo仿真模拟移动机器人，包括安装ROS和Gazebo、创建ROS包、设计机器人模型、配置控制器、编写启动文件以及运行和控制仿真环境。通过这个过程，读者可以学习到如何测试和调试机器人的控制算法以及评估其在不同场景下的性能。

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

在这篇文章中，我将介绍如何使用ROS控制（Ros Control）和Gazebo仿真来模拟移动机器人。我们将使用ROS控制框架来控制机器人的关节，并将其集成到Gazebo仿真环境中。通过这个仿真环境，我们可以测试和调试机器人的控制算法，以及评估其在不同场景下的性能。

  1. 安装ROS和Gazebo

首先，确保你的系统上已经安装了ROS和Gazebo。你可以按照ROS和Gazebo官方文档提供的步骤进行安装。

  1. 创建ROS包

在终端中，使用以下命令创建一个新的ROS包：

$ catkin_create_pkg robot_simulation rospy roscpp

这将创建一个名为robot_simulation的ROS包，并添加rospy和roscpp作为依赖项。

  1. 创建机器人模型

在robot_simulation包中，创建一个名为urdf的文件夹，并在其中创建一个机器人模型的URDF文件。URDF（Unified Robot Description Format）文件描述了机器人的结构和关节信息。

示例URDF文件的内容如下：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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ROS实验---机器人运动控制

				
			

			

				

					DH0812的博客
				

				

					03-06
					
					720
					
				

			

		

		

			
				
ROS实验-控制机器人运动。使用仿真机器人，自建速度发布节点，实现机器人运动控制。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
Ros_control+Gazebo移动机器人仿真

				
			

			

				

					TrumanGump的博客
				

				

					01-15
					
					1787
					
				

			

		

		

			
				
Ros_control+Gazebo仿真
使用ros进行仿真的时候很多时候需要让自己的机器人动起来。所以学习了一下使用ros_control让机器人在gazebo中移动。
我首先建立了一个简单的机器人模型，这是一个四轮独立驱动的差速底盘。

1.urdf或xacro文件修改
1.1添加gazebo_ros_control插件
<gazebo>
    <plugin name="gazebo_ros_control" filename="libgazebo_ros_control.so"&

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
Gazebo tutorial学习-----ros_control+Gazebo

				
			

			

				

					倔强不倒翁的博客
				

				

					11-23
					
					6741
					
				

			

		

		

			
				
ros_control+Gazebo

			
		

	





	

		

			

				
					
使用ROS进行机器人的模拟与仿真

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					01-21
					
					2154
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

机器人的模拟与仿真是研究和开发机器人系统的关键步骤。在这个过程中，ROS(Robot Operating System)是一个非常重要的工具。本文将深入探讨如何使用ROS进行机器人的模拟与仿真，并提供一些最佳实践、技巧和技术洞察。

1. 背景介绍

机器人的模拟与仿真是研究和开发机器人系统的关键步骤。在这个过程中，ROS(Robot Operating System)是一个非常重...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
ROS理论与实践学习笔记——5 ROS机器人系统仿真之URDF、Gazebo与Rviz综合应用

				
			

			

				

					心有所信，方能远行！
				

				

					10-15
					
					1071
					
				

			

		

		

			
				
在机器人开发中，仿真和可视化工具的综合应用是验证与调试机器人系统的重要环节。ROS (Robot Operating System) 提供了一套完善的工具链，其中 URDF (Unified Robot Description Format) 用于描述机器人的物理模型，Gazebo 用于对机器人进行物理仿真，RViz 则用于可视化机器人模型与传感器数据。通过将 URDF、Gazebo 和 RViz 综合应用，开发者可以在不依赖真实硬件的情况下，搭建虚拟环境进行机器人系统的开发、测试和优化。

			
		

	





	

		

			

				
					
第四十一章：ROS机器人模型与仿真

				
			

			

				

					AI天才研究院
				

				

					01-23
					
					1284
					
				

			

		

		

			
				
1.背景介绍

机器人是现代科技的重要应用之一，它们在工业、军事、家庭等各个领域都有广泛的应用。为了更好地研究和开发机器人，需要使用一种可以实现机器人模型和仿真的工具。ROS(Robot Operating System)就是这样一个工具，它是一个开源的机器人操作系统，可以帮助开发者快速构建和测试机器人系统。在本章中，我们将深入了解ROS机器人模型与仿真的相关知识，并提供一些最佳实践和实际应用场景...

			
		

	





	

		

			

				
					
ROS实践（一）虚拟仿真平台Stage/Gazebo（虚实结合）

				
			

			

				

					qq_1033275663的博客
				

				

					03-07
					
					1227
					
				

			

		

		

			
				
答：机器人模型是在虚拟地图文件.world文件中定义的，它会自动来读取/cmd_vel这个话题的内容来控制自身运动。如果只有一个机器人，默认读取 /cmd_vel这个话题。

			
		

	





	

		

			

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

				
			

			

				

					码农超哥的博客
				

				

					10-14
					
					1139
					
				

			

		

		

			
				
在机器人领域，仿真是一个重要的环节，它可以帮助开发者在不实际部署机器人硬件的情况下，验证算法和设计的有效性。Gazebo作为一款流行的仿真工具，提供了丰富的API和插件，支持多种编程语言，其中Python是最常用的语言之一。在此基础上，您可以进一步探索Gazebo的高级功能，如传感器数据处理、插件开发等，为您的机器人项目提供更全面的仿真支持。本文将详细介绍如何使用Python工具结合Gazebo进行机器人仿真，帮助读者快速上手Gazebo仿真环境，为机器人项目提供有力的测试和验证手段。

			
		

	





	

		

			

				
					
第十三篇：ROS的ros_control控制中间件

				
			

			

				

					qq_35635374的博客
				

				

					11-10
					
					2640
					
				

			

		

		

			
				
系列文章目录
提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
TODO:写完再整理

文章目录系列文章目录前言一、ros_control目的二、ros_control架构1、控制器管理器2、控制器3、硬件抽象层4、硬件资源5、真实机器人的执行器三、ros_control的Gazebo运动控制实现流程1.gazebo 已经实现了 ros_control 的相关接口2.在已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加传动装置以及控制器3.将此文件集成进xacro文

			
		

	





	

		

			

				
					
ROS话题通信-基于NMPC的无人艇定点控制与轨迹跟踪控制C++实现源码+项目说明文档(参考学习).zip

				
			

			

				

					10-17
				

			

		

		

			
				
ROS话题通信-基于NMPC的无人艇定点控制与轨迹跟踪控制C++实现源码+项目说明文档(参考学习).zip

			
		

	





	

		

			

				
					
MPC_ROS 开源项目教程

				
			

			

				

					gitblog_01139的博客
				

				

					08-21
					
					956
					
				

			

		

		

			
				
MPC_ROS 开源项目教程
项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mp/mpc_ros
项目介绍
MPC_ROS 是一个基于ROS（Robot Operating System）的模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）库。该项目旨在为机器人控制提供一个灵活且高效的MPC实现，使得开发者能够在ROS环境中轻松集成和使用MPC算法。...

			
		

	





	

		

			

				
					
【python+ROS+路径规划】六、mpc轨迹规划和跟踪

					
热门推荐

				
			

			

				

					w_w_y的博客
				

				

					02-18
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
所使用的就是pyomo,使用mpc框架，达到的效果如图：
pyomo相关教程：python+mpc轨迹跟踪使用mpc优化路径使用mpc跟踪相关代码
使用mpc优化路径
首先要有一个初始路径：
使用Astar的可以见这篇文章：【python+ROS+路径规划】四、发布路径
使用mpc跟踪
相关代码

...

			
		

	





	

		

			

				
					
ROS C++ 安装osqp-eigen库

				
			

			

				

					bobo0628的博客
				

				

					06-27
					
					1772
					
				

			

		

		

			
				
1、参考链接ROS C++调用osqp-eigen库的具体操作步骤_端午吉祥物的博客-优快云博客_ros安装osqphttps://blog.youkuaiyun.com/superem_/article/details/122705374?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=ros%20osqp%20&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~defau

			
		

	





	

		

			

				
					
基于ROS的无人车模型预测控制（MPC）C++实现

				
			

			

				

					CUGB_NICET的博客
				

				

					09-26
					
					4369
					
				

			

		

		

			
				
最近在做毕业设计的控制器部分，网上关于cpp实现模型预测控制的资料很少，基本都是Matlab/Simulink实现，顺手写一下学习过程。

			
		

	





	

		

			

				
					
ROS C++调用osqp-eigen库的具体操作步骤

				
			

			

				

					gitblog_06538的博客
				

				

					09-20
					
					352
					
				

			

		

		

			
				
ROS C++调用osqp-eigen库的具体操作步骤

    
        
            ROSC调用osqp-eigen库的具体操作步骤
            
            
                
                项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/db62c
  ...

			
		

	





	

		

			

				
					
【无人机协同任务】基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法实现无人机群系统协同攻击附Matlab代码

				
			

			

				

					qq_59747472的博客
				

				

					12-23
					
					1148
					
				

			

		

		

			
				
无人机技术的快速发展，使得无人机群系统的应用越来越广泛。无人机群系统能够实现多个无人机之间的协同任务，例如搜索救援、军事侦察和攻击等。其中，无人机群系统的协同攻击是一项非常重要的任务。本文将介绍基于虚拟引导结合MPC的人工势场算法实现无人机群系统协同攻击的方法。一、无人机协同任务无人机协同任务是指多个无人机之间通过通信和协作，共同完成一个任务。无人机协同任务可以分为两类：协同搜索和协同攻击。协同搜索是指多个无人机协同搜索目标或区域，以便提供更全面的信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
在ROS中轻松实现二次规划：osqp-eigen库的完美结合

				
			

			

				

					gitblog_06522的博客
				

				

					09-20
					
					418
					
				

			

		

		

			
				
在ROS中轻松实现二次规划：osqp-eigen库的完美结合

    
        
            ROSC调用osqp-eigen库的具体操作步骤
            
            
                
                项目地址: https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/db62c...

			
		

	





	

		

			

				
					
看了《ROS机器人编程原理与应用》第四章和第四章讲Eigen库部分，再看px4_pos_estimate.cpp里面用的Eigen就都能理解了，为什么用，什么意思。

				
			

			

				

					诗筱涵的博客
				

				

					03-12
					
					300
					
				

			

		

		

			
				
看了《ROS机器人编程原理与应用》第四章和第四章讲Eigen库部分，再看px4_pos_estimate.cpp里面用的Eigen就都能理解了，为什么用，什么意思。







https://gitee.com/maxibooksiyi/Prometheus/blob/master/Modules/control/src/px4_pos_estimator.cpp


...

			
		

	





	

		

			

				
					
ros2控制gazebo中的机器人运动

					
最新发布

				
			

			

				

					04-04
				

			

		

		

			
				
### ROS2 中控制 Gazebo 仿真环境中机器人运动

在 ROS2 和 Gazebo 的集成环境下，可以通过多种方式实现对仿真的机器人进行运动控制。以下是基于提供的引用以及专业知识整理的内容。

#### 使用键盘控制机器人移动
通过 `teleop_twist_keyboard` 节点可以直接利用键盘输入来发布速度命令给机器人。此方法通常用于测试目的。具体操作如下：

1. **启动 Gazebo 并加载机器人模型**
   需要确保已经创建了一个包含机器人描述的 `.sdf` 或 `.urdf` 文件，并将其加载到 Gazebo 环境中[^1]。
   
2. **运行 teleop 工具**
   启动 `teleop_twist_keyboard` 节点并订阅 `/cmd_vel` 主题以发送 Twist 类型的消息：
   ```bash
   ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard
   ```

3. **配置 launch 文件**
   在 launch 文件中定义节点和参数设置以便于自动化部署[^4]:
   ```xml
   <launch>
     <!-- 加载 Gazebo -->
     <node pkg="gazebo_ros" exec="gazebo" name="gazebo"/>
     
     <!-- 插入机器人模型 -->
     <node pkg="gazebo_ros" exec="spawn_entity.py"
           args="-entity my_robot -topic robot_description"/>

     <!-- 运行 teleop 工具 -->
     <node pkg="teleop_twist_keyboard" exec="teleop_twist_keyboard" output="screen">
       <remap from="/cmd_vel" to="/my_robot/cmd_vel"/>
     </node>
   </launch>
   ```

#### 利用 ros_control 实现更复杂的控制逻辑
对于需要精确轨迹规划或者力矩控制的应用场景，推荐采用 `ros_control` 框架配合自定义插件的方式[^2]。其基本流程包括以下几个方面：

1. **编写控制器配置文件**
   创建 YAML 格式的配置文档指定所使用的控制器类型及其初始化参数。

2. **开发 Gazebo 插件适配器**
   如果默认支持不足，则需扩展 C++ 接口类继承自 `gazebo::ModelPlugin` 来桥接物理引擎与控制系统之间的交互行为[^3].

3. **整合至 Launch Script**
   将上述组件统一纳入单一脚本便于一键执行整个实验过程.

```yaml
controller_manager:
    controllers:
      diff_drive_controller:
        type: "diff_drive_controller/DiffDriveController"
        left_wheel: ['wheel_left_joint']
        right_wheel: ['wheel_right_joint']
        wheel_separation_multiplier: 1.0
        base_frame_id: 'base_link'
        cmd_vel_topic: '/cmd_vel'
```

#### 参考开源项目实例
为了快速上手实践, 建议参考官方或其他社区维护的相关资源库作为起点学习材料之一. 下面列举了一款差分驱动小车样例工程链接供查阅:

- GitHub 地址: https://github.com/ros-mobile-robots/diffbot 

### 总结
综上所述，在 ROS2 中控制 Gazebo 仿真环境下的机器人运动主要依赖两种途径——简单快捷的人机界面映射（如按键遥控），以及功能强大的中间件架构设计（像引入 ros_control）。两者各有优劣适用于不同场合需求分析后再做决定选用哪套解决方案更为合适。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
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