MATLAB与ROS联合仿真(慕羽☆)全套开源资料索引

作者分享了MATLAB与ROS联合仿真的研究经历,提供了详细的教程资源,包括仿真环境搭建的两种方案、ROS与MATLAB通讯的建立、常用Simulink模块介绍、功能模块和实例以及Simulink生成ROS代码的方法。教程涵盖了从基础的环境配置到复杂的运动控制和SLAM建图实例,适合学习者参考。

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   自2021年9月份开始进行MATLAB与ROS联合仿真相关的研究,至2021年12月份研究基本上结束,至今,已经近两年时间,期间曾收到过很多小伙伴的私信,想让我出点教程,期间我也曾多次想要抽点时间出教程,但很遗憾,总会被各种各样的事情顶掉,一拖再拖,就到了现在。

   emm,由于开发过去的时间太长,在这两年中,我也没有再用到相关内容,好多技术细节已经遗忘,好在当时记录下了比较详细的整套技术文档(当然,会有一些遗漏),最近整理了一下,近期会陆续的公布出来。

   至于视频教程,只能说,很抱歉,由于很多细节的遗忘,再加上现在并没有太多时间去把相关的工作重新熟悉一遍,所以只能出一个引导性的介绍视频,大致会介绍想要进行MATLAB与ROS联合仿真需要依次进行那些工作,流程是什么样子的,详细的细节需要大家自行阅读本文列举的相关资料了。

   先回顾一下当时写的探索总结及仿真效果的视频演示,如下所示:

   《为期两个月的MATLAB与ROS联合仿真探索总结——因为热爱,所以无所畏惧》

MATLAB与ROS联合仿真探索总结


   概括性视频教程如下所示:

   MATLAB与ROS联合仿真探索总结、流程介绍、实例操作演示



   第一章 仿真环境搭建

   关于MATLAB与ROS联合仿真的仿真环境搭建,我们提供了如下两种方案供大家选择,大家可以根据自己的实际情况自行选择。

   1、选择一:直接使用提供的虚拟机镜像 (新手推荐)

   选择一是一种走捷径的选择,预测大部分人会选择这条路,你只需要在你的电脑上安装完VMware这个软件,然后按照下面博客中介绍的内容操作即可。

   《MATLAB与ROS联合仿真(慕羽)虚拟机镜像文件使用方法》

   完成上述操作后,你可以直接跳过Ubuntu20.04的安装、ROS的安装、ROS的环境搭建等部分,直接开始建立MATLAB与ROS的通讯,然后愉快的开始进行联合仿真实验,而且不会遇到文档资料提到的可能遇到的问题

   2、选择二:使用提供的文档资料自主搭建实验环境

   选择二是有一定挑战性的选择,先为你的探索精神点赞,选择这条路意味着你需要自己按照提供的文档资料,从零开始,自己搭建实验的环境,需要完成ROS的安装部分、ROS仿真环境的搭建部分的文档资料所介绍的内容,参考步骤及相关资料的链接如下:

   (1)安装VMware软件

   (2)安装完VMware后,可以观看古月老师的视频教程,来创建自己的虚拟机,并安装Ubuntu20.04系统(视频里安装的是18.04,我们需要装20.04,步骤类似),视频链接如下:

   《ROS入门21讲——P2.Linux系统介绍及安装》

   (3)完成以上两步后就可以根据以下资料在ubuntu20.04中安装ROS系统了

   《详细介绍如何在ubuntu20.04中安装ROS系统,超快完成安装(最新版教程)》

   (4)按照以下资料,进行MATLAB与ROS联合仿真所需的ROS环境搭建

   《MATLAB与ROS联合仿真—ROS环境搭建及相关准备工作(上)》

   《MATLAB与ROS联合仿真—ROS环境搭建及相关准备工作(下)》

   (5)此外你需要额外修改如下图所示的路径下的名为map_easyworld.yaml的文件的内容的第一行红框内的gly为你的虚拟机用户名

   然后你和选择道路一的小伙伴一起来到了ROS与MALTAB通讯建立部分,完成后就可以愉快的开始实验了,当然在这个过程中你可能会遇到包括但不限于以下的问题,并按照其介绍的解决方法进行解决。

   问题①:若VMware安装完VMware Tools后依然不能将主机下的的文件拖拽或复制到虚拟机中时,重装了多次依然不行的情况下,此时我们不妨另辟蹊径,使用共享文件夹得方式来实现主机文件与VMware虚拟机中文件的交互,详情可见以下资料

   《通过共享文件夹的方式实现主机文件与VMware虚拟机中文件的交互》

   问题②:Ubuntu20.04运行python文件时报错No module named ‘rospkg‘的解决方法

   《Ubuntu20.04运行python文件时报错No module named ‘rospkg‘的解决方法》



   第二章 建立ROS与MATLAB的通讯

   MATLAB与ROS的联合仿真有两种常见的实现模式,第一种即采用Windows下的MATLAB与Ubuntu中的ROS进行联合仿真,第二种,是直接在Ubuntu中实现MATLAB与ROS的联合仿真,个人推荐使用第一种,本开源资料以第一种为例,当然也适用于第二种。

   若采用第一种模式,则按照以下资料建立MATLAB与ROS的通讯(推荐)

   《实现Win10环境下的MATLAB与虚拟机Ubuntu中的ROS的通讯的方法》

   若采用第二种模式,则按照以下资料建立MATLAB与ROS的通讯

   《详细介绍如何在Ubuntu中实现MATLAB与ROS的通讯,借助MATALB进行ROS开发》


   第三章 MATLAB与ROS联合仿真常用simulink模块介绍

   当我们进行MATLAB与ROS联合仿真的过程中,想要实现某项功能或者完成某项任务的时候,可以借助MATLAB中相关的simulink模块来减少工作量,本部分用于介绍联合仿真过程中常用的simulink模块,详情可见以下资料:

   《使用MATALB来辅助ROS开发时常用的simulink模块介绍》


   第四章 MATLAB与ROS联合仿真功能模块介绍

   基于上述simulink中的ROS工具箱,我们开发了一系列用于MATLAB与ROS联合仿真的模块,采用模块化的思想,将各部分功能拆分成一个个可自由拼接的模块,提高程序的可复用性,同时便于小伙伴们进行二次开发。

   我将这些模块分为五类:即白色背景的参数给定类模块、淡黄色背景的可视化绘图类模块、紫色背景的发送消息至ROS类模块,绿色背景的从ROS订阅消息类模块,淡蓝色背景的控制类模块。各类功能模块的详情介绍及搭建过程如下面的资料所示:

   《MATLAB与ROS联合仿真——订阅ROS消息类功能模块介绍》

   《MATLAB与ROS联合仿真——发布ROS消息类功能模块介绍》

   《MATLAB与ROS联合仿真——控制类功能模块介绍》

   《MATLAB与ROS联合仿真——绘图类功能模块介绍》

   《MATLAB与ROS联合仿真——参数给定类功能模块》

   注:上述模块中,模块名字后面带 “C” 的,说明该模块支持生成C++代码,若工程文件均由带“C”的模块拼接而成,则可以由simulink的代码生成器,生成C++的ROS代码,在ROS中独立运行,该部分内容将在后续章节中介绍。


   第五章 MATLAB与ROS联合仿真实例介绍

   1、基础运动控制实例

   基础运动控制实例主要包括:

   (1)通过设定小车运动的速度及转角来控制ROS中小车运动。

   (2)通过键盘输入指令控制ROS中小车运动,键盘输入w小车前行,s小车后退,a小车左转,d小车右转,输入其他按键小车停止运动。

   (3)订阅Gazebo中反馈的ROS小车的位置信息,并实时绘制出小车的运动轨迹图.

   2、轨迹跟踪控制实例

   轨迹跟踪控制实例主要包括:

   (1)对给定的目标点进行跟踪控制

   (2)对给定的轨迹进行跟踪控制

   (3)实时绘制给定期望轨迹与实际跟踪轨迹,进行跟踪效果评估。

   3、SLAM建图及自主导航实例

   (1)使用键盘控制小车运动,借助slam_gmapping功能包体验建图过程

   (2)在gazebo地图的基础上绘制小车的运动轨迹

   (3)借助move_base导航框架,体验在已知地图的情况下进行导航操作,在小车的运动路径上,添加障碍物,观察小车的避障能力,体会全局路径规划与局部路径规划的区别与配合

   (4)订阅并观测小车搭载的深度相机反馈的RGB彩色图像及深度图像、点云图像

   (5)将SLAM建图与导航结合起来,实现未知环境的自主探索与建图

   以上三个实例的详情介绍如下所示:

   MATLAB与ROS联合仿真——实例程序搭建思路


   第六章 Simulink生成ROS代码

   当我们用simulink完成控制程序的搭建后,我们期望下一次可以直接对ROS进行控制,而不是每次都需要启动matlab和simulink,因此我们可以使用simulink的代码生成器,生成ROS代码,我们提供的模块中名字后面带 “C” 的,说明该模块支持生成C++代码,若工程文件均由带“C”的模块拼接而成,则可以由simulink的代码生成器,生成C++的ROS代码,在ROS中独立运行,实现详情可见如下资料:

   MATLAB与ROS联合仿真——Simulink生成ROS代码



   资料获取方式:

   还是建议大家按照上文中开源的文档资料自行搭建相关模块,及实例,想偷懒的可以通过以下链接获取资料

   链接:https://pan.baidu.com/s/1uQ1dwEpQd1Qy7D__OQtmow?pwd=MUYU

   提取码:MUYU

MATLAB(Matrix Laboratory)是一款由美国MathWorks公司开发的高性能商业数学软件,它集成了高级技术计算语言、交互式环境以及丰富的工具箱,被广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发和科学可视化等领域。MATLAB的核心功能包括: 1. **数值计算**:支持大规模矩阵和数组运算,对线性代数、微积分、概率统计等数学问题提供高效解决方案。 2. **编程环境**:提供了易于使用的脚本编写函数定义界面,支持面向对象编程,并可通过M文件实现模块化程序设计。 3. **数据可视化**:内置强大的二维和三维图形绘制功能,能够创建高质量的数据图表,便于数据分析和结果展示。 4. **工具箱扩展**:MathWorks为MATLAB提供了众多领域的专业工具箱,如信号处理、图像处理、通信系统、控制系统、机器学习、深度学习、量化金融、优化算法等,极大地扩展了MATLAB的应用范围。 5. **Simulink仿真**:作为MATLAB的重要组成部分,Simulink是一个动态系统建模、仿真和基于模型的设计环境,特别适用于多域物理系统和嵌入式系统的模拟和实时测试。 6. **集成能力**:MATLAB可以其他编程语言(如C、C++、Java、Python等)及外部应用程序进行数据交换和联合开发,也可以调用硬件接口进行实时实验和控制。 7. **交互式工作空间**:用户可以在命令窗口中直接输入表达式并立即得到结果,这种交互式的特性使得快速原型设计和调试变得极为便利。 总之,MATLAB是科学家、工程师和技术人员进行科研、教育和工业应用不可或缺的强大工具之一,尤其在需要大量数值计算和复杂系统建模的场景下发挥着重要作用。
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