ROS2 gazebo 仿真 groundtruth

本文讲述了在测试SLAM算法时,如何在Gazebo仿真环境中使用gazebo_ros_p3d插件获取groundtruth。在从ROS1迁移到ROS2的过程中,由于命名规范差异导致插件失效,通过调整xacro文件中的`<body_name>`等标签解决了问题,并指出了正确的topic路径和示例配置。

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在测试slam算法时,我们需要groundtruth作为真值验证算法的准确性。在gazebo仿真中,可以通过添加gazebo_ros_p3d插件来提供真值,参考https://github.com/ros-simulation/gazebo_ros_pkgs/issues/1287,但是在ros2 humble实际部署中,虽不影响模型生成,但该插件并没有发挥作用,在gazebo模型生成中,可见报错Missing <body_name>, cannot proceed。推测是ros1和ros2 在定义仿真机器人的xacro文件命名规范不一致导致的。ros1定义插件性质用的是<bodyName>,而在ros2中应当修改为<body_name>。其他性质也按相同方法修改。修改完后可以在/${robot_name}/${robot_name}_odom这个topic下找到,信息类型是odometry。最后附上修改完的完成插件例子

<plugin name="p3d_base_controller" filename="libgazebo_ros_p3d.so">
<ros>
<namespace>${robot_name}</namespace>
<remapping>odom:=${robot_name}_odom</remapping>
</ros>
<update_rate>20.0</update_rate>
<body_name>${robot_name}_base_footprint</body_name>
<frame_name>world</frame_name>

<gaussian_noise>0.0</gaussian_noise>
<xyz_offset>0 0 0</xyz_offset>
<rpy_offset>0 0 0</rpy_offset>
</plugin>

### 使用 ROS 2 控制 Gazebo 机器人仿真 #### 启动 Ignition Gazebo 并加载机器人模型 为了启动带有 TurtleBot4 的 Ignition Gazebo 仿真环境,可以运行如下命令: ```bash ros2 launch turtlebot4_ignition_bringup turtlebot4_ignition.launch.py ``` 这条指令会初始化整个仿真的基础设施,并使机器人出现在虚拟世界里[^1]。 #### 键盘控制机器人的移动 对于希望直接通过键盘操作机器人的情况,在终端中执行特定节点或脚本即可实现。通常这类功能由 `teleop_twist_keyboard` 提供支持,它允许用户利用箭头键发送速度命令给机器人。不过需要注意的是,具体调用方式取决于所使用的机器人包配置情况。 #### 订阅 `/odom` 和 `/use_sim_ground_truth_pose` 主题获取真实轨迹 为了让开发者能够记录下机器人在整个实验过程中的实际行驶路线,可以通过编写自定义程序订阅上述两个主题的消息。其中,`/odom` 发布里程计估计的位置变化信息;而当启用了地面实况选项时,则可以从 `/use_sim_ground_truth_pose` 获得更为精确的姿态更新。这些数据可被用于离线分析或是作为评估算法性能的基础材料。 #### 构建与导航仿真环境 除了基本的动作控制外,还可以进一步扩展应用范围至更复杂的场景之中,比如创建专属的地图以及实施自动化的路径规划任务。借助于 RViz 工具选取目的地之后,系统便能计算最优行走线路并将指令传达给实体对象,与此同时观察者也能同步见证其在图形界面上的表现形式[^4]。 #### 实现 SLAM 功能 如果目标是在未知环境中完成即时定位与地图构建(SLAM),那么基于 RGB-D 相机或者激光测距仪的数据流来进行 gmapping 处理不失为一种有效途径。此过程中涉及到传感器读数预处理、特征提取等多个环节的工作,最终形成可供后续作业参考的空间布局描述文件[^5]。
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