宇树ROS1开源模型在ROS2中Gazebo中仿真

以GO1为例

1. CMakelists.txt更新语法

cmake_minimum_required(VERSION 3.8)
project(go1_description)
if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "Clang")
  add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic)
endif()
# find dependencies
find_package(ament_cmake REQUIRED)
find_package(rclcpp REQUIRED)
find_package(std_msgs REQUIRED)
find_package(sensor_msgs REQUIRED)
find_package(gazebo_ros REQUIRED)
find_package(xacro REQUIRED)

# 安装URDF和Xacro文件
install(DIRECTORY
  urdf/
  DESTINATION share/${PROJECT_NAME}/urdf
)

# 安装启动文件
install(DIRECTORY
  launch/
  DESTINATION share/${PROJECT_NAME}/launch
)

ament_package()

2. packge.xml更新语法

<?xml version="1.0"?>
<package format="3">
    <name>go1_description</name>
    <version>0.0.0</version>
    <description>The go1_description package</description>

    <maintainer email="laikago@unitree.cc">unitree</maintainer>
    <license>TODO</license>

  <buildtool_depend>ament_cmake</buildtool_depend>

  <depend>rclcpp</depend>
  <depend>std_msgs</depend>
  <depend>sensor_msgs</depend>
  <depend>gazebo_ros</depend>
  <depend>xacro</depend>

  <test_depend>ament_lint_auto</test_depend>
  <test_depend>ament_lint_common</test_depend>

  <export>
    <build_type>ament_cmake</build_type>
  </export>
</package>

3. 新建launch文件

import os
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import DeclareLaunchArgument, IncludeLaunchDescription
from launch.launch_description_sources import PythonLaunchDescriptionSource
from launch.substitutions import Command, LaunchConfiguration, PathJoinSubstitution
from launch_ros.actions import Node
from ament_index_python.packages import get_package_share_directory

def generate_launch_description():
    pkg_path = get_package_share_directory('go1_description')
    
    # 使用xacro命令生成URDF
    xacro_file = os.path.join(pkg_path, 'xacro', 'robot.xacro')
    robot_description = Command(['xacro ', xacro_file])

    # 启动Gazebo
    gazebo = IncludeLaunchDescription(
        PythonLaunchDescriptionSource([os.path.join(
            get_package_share_directory('gazebo_ros'), 'launch', 'gazebo.launch.py'
        )])
    )

    # 发布机器人状态
    robot_state_publisher_node = Node(
        package='robot_state_publisher',
        executable='robot_state_publisher',
        output='both',
        parameters=[{'robot_description': robot_description}]
    )

    # 在Gazebo中生成实体
    spawn_entity = Node(
        package='gazebo_ros',
        executable='spawn_entity.py',
        arguments=['-topic', 'robot_description', '-entity', 'my_robot'],
        output='screen'
    )

    return LaunchDescription([
        DeclareLaunchArgument(
            'world',
            default_value='worlds/empty.world'
        ),
        gazebo,
        robot_state_publisher_node,
        spawn_entity,
    ])

4. colcon编译包

cd ~/suo/unitree_ros/robots/go1_description
colcon build --packages-select go1_description
source install/setup.bash

在这里插入图片描述

5. 启动仿真

ros2 launch go1_description spawn_robot.launch.py

在这里插入图片描述

6. 最终效果

在这里插入图片描述

### 宇树 G1 机器人虚拟仿真模型下载与使用教程 #### 一、获取宇树 G1 机器人虚拟仿真模型资源 对于希望开展有关宇树G1机器人的研究或学习活动的研究人员和学生来说,获得其虚拟仿真模型至关重要。通常这类资源可以从官方渠道或是学术共享平台上找到。例如,在一些高校实验室网站上可能会有公开发布的适用于多种仿真实验环境(如MATLAB Simulink, V-REP/CoppeliaSim等)下的G1四足机器人模型文件供下载[^2]。 #### 二、安装必要的软件工具包 为了能够顺利运行所下载到的宇树G1机器人虚拟仿真模型,需事先准备好相应的开发环境。这可能涉及到特定版本的操作系统以及编程语言的支持库;同时还需要安装像ROS (Robot Operating System)这样的机器人操作系统来辅助管理硬件接口和服务通信等功能[^3]。 #### 三、加载并配置仿真场景 一旦完成了前期准备工作之后,则可以在选定好的仿真器内导入之前获取来的G1机器人模型数据,并按照指导手册中的说明调整好初始参数设置以匹配实际物理特性。此外,还可以通过编写自定义脚本来实现更复杂的交互行为模式设计,比如路径规划、避障策略等方面的内容[^1]。 ```python import rospy from geometry_msgs.msg import Twist def move_robot(): pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10) rospy.init_node('move_g1', anonymous=True) rate = rospy.Rate(10) while not rospy.is_shutdown(): twist = Twist() twist.linear.x = 0.5; twist.angular.z = 0.2 pub.publish(twist) rate.sleep() if __name__ == '__main__': try: move_robot() except rospy.ROSTimeMovedBackwardsException as e: pass ```
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