Gazebo笔记

本文记录了在Gazebo官网教程中学习如何获取机器人camera信息的过程,以及在升级Gazebo7到Gazebo8时遇到的依赖问题和解决方案。在尝试使用ROS kinetic与Gazebo8配合时,遇到了模型加载失败的问题,解决方法是彻底卸载旧版gazebo_ros包。此外,还分享了在安装Gazebo9时的挫折和解决办法,以及遇到的gzserver符号查找错误的排查步骤。

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Gazebo官网教程目录比较凌乱,教程是通过不同小项目来展示的。找了好久终于找到怎么把获取机器人上的camera信息。
参考Gazebo官网教程:ros_plugins.

2. 升级Gazebo7到Gazebo8,参考博文
$ sudo apt-get install libignition-math3 libsdformat5
**错误:**E: 无法定位软件包 libignition-math3;E: 无法定位软件包 libsdformat5
解决:添加Gazebo软件源。
添加后,再执行:
错误:
下列软件包有未满足的依赖关系:
libignition-math3 : 破坏: libignition-math2 但是 2.8.0-1~xenial 正要被安装
libsdformat5 : 破坏: libsdformat4 但是 4.3.2-1~xenial 正要被安装
E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。
解决:先卸载旧版本$sudo apt remove libignition-math2 libsdformat4
再安装即可。

关于ROS和Gazebo版本匹配问题,见这里
我用kinetic+Gazebo8,按照上面教程:
(1) 添加osrfoundation仓库链接到我的sources源中:$hg c

### 如何在Gazebo中配置和使用GPU加速 #### 启用GPU加速后的效果验证 当启用Gazebo之后,通过`nvidia-smi`工具可以观察到GPU进程中出现了`ign gazebo server`和`ign gazebo gui`两个进程[^1]。这表明Gazebo已经开始利用GPU资源来提升性能。 #### 验证显卡加速状态 启动Gazebo后,在终端执行`nvidia-smi`命令能够看到有`gzserver`和`gzclient`这两个进程正在运行,证明了显卡加速已经被激活[^2]。这意味着即使面对复杂的模拟场景,Gazebo也能保持流畅的操作体验。 #### Ubuntu环境下确保正确渲染路径的选择 对于安装了NVIDIA GPU的Ubuntu 20.04系统而言,为了使像RViz、Gazebo这样的应用程序能正常调用GPU硬件加速功能,应当设置环境变量以指定使用NVIDIA提供的库文件进行OpenGL渲染操作。特别是针对那些支持双显卡切换技术(如PRIME)的笔记本电脑来说,可以通过如下指令实现这一点: ```bash export __NV_PRIME_RENDER_OFFLOAD=1 ``` 此命令的作用在于强制让应用优先选用集成于主板上的独立显示芯片作为图像处理单元,从而充分发挥其计算能力并减少CPU负担[^3]。 #### Docker容器内的GPU访问权限授予 如果是在基于Docker镜像环境中部署含有Gazebo组件的应用服务,则需先完成对宿主机侧NVIDIA Container Toolkit套件的安装工作。具体步骤包括但不限于编辑源列表文件取消注释有关实验性质包仓库地址的部分;接着更新本地APT缓存索引并向其中添加必要的软件包依赖项;最后运用特定参数调整默认容器引擎行为使之兼容CUDA核心特性集的支持[^4]。
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