机器人系统仿真：是通过计算机对实体机器人系统进行模拟的技术，在 ROS 模拟实现涉及的内容主要有三个:对 机器人建模(URDF)、创造模拟环境(Gazebo)以及感知环境(Rviz)等系统实现。

________

搭建环境介绍：

1.URDF是 Unified Robot Description Format 首字母缩写直译为统一(标准化)机器人描述格式，可以以一种 XML 描述机器人的部分结构，如底盘、摄像头、激光雷达、机械臂和不同关节的自由度...,本文件可被接受 C 内置解释器转换为可视化机器人模型 ROS 机器人仿真的重要组件

2.RViz 是 ROS Visualization Tool 首字母缩写直译为ROS三维可视化工具。其主要目的是三维显示ROS新闻，可以 可视化表达数据。例如，激光测距仪可以在不编程的情况下显示机器人模型和表达（LRF）传感器中的传感 从障碍物到障碍物的距离

下载RViz ：

sudo apt install ros-noetic-rviz 

3.Gazebo 是一款3D动态模拟器用于显示机器人模型，创建模拟环境，能够在复杂的室内外环境中准确有效地模拟机器人。类似于游戏引擎提供高保真度的视觉模拟，Gazebo为用户和程序提供高保真度的物理模拟，提供一套完整的传感器模型和非常友好的交互方式。

下载 Gazebo：

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.osrfoundation.org/gazebo/ubuntu-stable `lsb_release -cs` main"  >  /etc/apt/sources.list.d/gazebo-stable.list' 

sudo apt install gazebo11  sudo apt install libgazebo11-dev 

——————

使用 xacro 优化 urdf 实现驱动轮，需要使用变量包装底盘的半径和高度，并使用数学公式动态计算底盘的关节点坐标

使用 Xacro 宏封装轮重复代码，并调用宏创建两个轮子

——————

1. 建立URDF文件（Xacro）

2.launch文件

文件建立后，必须与他对应launch节点

然后对应launch要找到这些文件，

<launch>     <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro $(find urdf01_rviz)/urdf/xacro/car.urdf.xacro" />      <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find urdf01_rviz)/config/show_mycar.rviz" />     <node pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher" name="joint_state_publisher" output="screen" />     <node pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" output="screen" />     <node pkg="joint_state_publisher_gui" type="joint_state_publisher_gui" name="joint_state_publisher_gui" output="screen" />  </launch> 

而car.xacro包括需要的原因xacro文件变成了嵌套

当我们开始的时候，我们只需要这样做launch启动文件就好 ，以上面为例

初始化：source ./devel/setup.bash

roslaunch urdf01_rviz demo03...

_________________________

2. URDF集成Gazebo

我们想把以前的 urdf 汽车模型的形成在gazebo要实现它，我们需要加入它改进后的xacro文件

开启 launch启动文件节点gazebo

创造模拟环境：

与以前相比，差别更大world文件可以构建环境，当然也可以自己构建，然后保存，当然，很可能会卡住

拓展：

雷达信息模拟和显示

1新建 Xacro 配置雷达传感器信息

2 xacro 文件集成

3 启动模拟环境

4 Rviz 显示雷达数据

具体如下：

1. 在新的 gazebo环境下 建立新的xacro：

注： demo05/6/7环境雷达 底盘 相机的形状，新建的gazebo文件中添加了需要使用的内容。有了这些配置，功能就可以使用了

然后使用这些 xacro文件 集合到 car.xacro中

机器人运动控制和里程计信息显示

1 为 joint 添加传动装置和控制器（move）

2 xacro文件集成（car.xacro）

3 启动 gazebo并控制机器人运动(启动) car.xacro）

启动 launch 文件，使用 topic list 查看主题列表，你会发现更多 /cmd_vel 然后发布 vmd_vel 可以控制消息

使用命令控制(或编写单独的节点控制)（telekey 键盘控制节点)

————————————————————————————————————

导航

导航实现01_SLAM建图

gmapping 是ROS开源社区更常用、更成熟SLAM算法之一，gmapping二维格栅地图可根据移动机器人里程计数据和激光雷达数据绘制

下载：

sudo apt install ros-noetic-gmapping

gmapping 功能包的核心节点是：slam_gmapping。为便于调用，首先要了解节点订阅的话题、发布的话题、服务及相关参数。

————————

2.1订阅的Topic

tf (tf/tfMessage)

• 用于雷达、底盘和里程计之间的坐标变换。

scan(sensor_msgs/LaserScan)

• SLAM所需的雷达信息。

————————————————

2.2发布的Topic

map_metadata(nav_msgs/MapMetaData)

• 地图元数据，包括，包括地图的宽度、高度、分辨率等。

map(nav_msgs/OccupancyGrid)

• 地图网格数据一般在rviz以图形化的方式显示。

~entropy(std_msgs/Float64)

• 估计机器人姿态分布熵(值越大，不确定性越大)。

————————————

2.3服务

dynamic_map(nav_msgs/GetMap)

• 用于获取地图数据。

————————————

2.4参数

~base_frame(string, default:"base_link")

• 机器人基坐标系。

~map_frame(string, default:"map")

• 地图坐标系。

~odom_frame(string, deault:"odom")

• 里程计坐标系。

~map_update_interval(float, default: 5.0)

• 地图更新频率，根据指定的值设计更新间隔。

~maxUrange(float, default: 80.0)

• 激光探测的最大可用范围(超出此阈值，被截断)。

~maxRange(float)

• 激光探测的最大范围。

.... 参数较多，上述是几个较为常用的参数，其他参数介绍可参考官网。

————————————

2.5所需的坐标变换

雷达坐标系→基坐标系

• 一般由 robot_state_publisher 或 static_transform_publisher 发布。

基坐标系→里程计坐标系

• 一般由里程计节点发布。

————————————

2.6发布的坐标变换

地图坐标系→里程计坐标系

• 地图到里程计坐标系之间的变换

1 编写gmapping节点相关launch文件

 

2 执行

1.先启动 Gazebo 仿真环境(此过程略)

2.然后再启动地图绘制的 launch 文件:

roslaunch 包名（nav_...） launch文件名(nav01_...)

3.启动键盘键盘控制节点，用于控制机器人运动建图

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

4.在 rviz 中添加组件，显示栅格地图

 

导航实现02_地图服务

1.map_server简介

map_server功能包中提供了两个节点: map_saver 和 map_server，前者用于将栅格地图保存到磁盘，后者读取磁盘的栅格地图并以服务的方式提供出去

sudo apt install ros-noetic-map-server

2.1map_saver节点说明

2.2地图保存launch文件

首先，参考上一节，依次启动仿真环境，键盘控制节点与SLAM节点；

然后，通过键盘控制机器人运动并绘图；

最后，通过上述地图保存方式保存地图。

结果：在指定路径下会生成两个文件，xxx.pgm 与 xxx.yaml

其中 mymap 是指地图的保存路径以及保存的文件名称。

<launch>
    <arg name="filename" value="$(find mycar_nav)/map/nav" />
    <node name="map_save" pkg="map_server" type="map_saver" args="-f $(arg filename)" />
</launch>

 

xxx.pgm 本质是一张图片，直接使用图片查看程序即可打开。

xxx.yaml 保存的是地图的元数据信息，用于描述图片

3.2地图读取

通过 map_server 的 map_server 节点可以读取栅格地图数据，编写 launch 文件如下:

<launch>
    <!-- 设置地图的配置文件 -->
    <arg name="map" default="nav.yaml" />
    <!-- 运行地图服务器，并且加载设置的地图-->
    <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="$(find mycar_nav)/map/$(arg map)"/>
</launch>

3.3地图显示

具体如下：

source  roslaunch 运行没有报错就算成功

接着在我们map文件里面就会多两个文件，这就是保存成功了

而地图服务，想要显示，就要打开一个rviz

source roslaunch 打开nav03

然后在终端打开一个rviz ，add添加地图（map），选取话题即可

——————————————————————————

AMCL(adaptive Monte Carlo Localization) 是用于2D移动机器人的概率定位系统，它实现了自适应（或KLD采样）蒙特卡洛定位方法，可以根据已有地图使用粒子滤波器推算机器人位置。

sudo apt install ros-noetic-navigation

3.1编写amcl节点相关的launch文件

3.2编写测试launch文件

test.launch

 

3.3执行

1.先启动 Gazebo 仿真环境(此过程略)；

2.启动键盘控制节点：

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

3.启动上一步中集成地图服务、amcl 与 rviz 的 launch 文件；

4.在启动的 rviz 中，添加RobotModel、Map组件，分别显示机器人模型与地图，添加 posearray 插件，设置topic为particlecloud来显示 amcl 预估的当前机器人的位姿，箭头越是密集，说明当前机器人处于此位置的概率越高；

5.通过键盘控制机器人运动，会发现 posearray 也随之而改变。

 ——————————————

4.1launch文件

关于move_base节点的调用，模板如下:

4.3launch文件集成

如果要实现导航，需要集成地图服务、amcl 、move_base 与 Rviz 等，集成示例如下:

 

4.4测试

1.先启动 Gazebo 仿真环境(此过程略)；

2.启动导航相关的 launch 文件；

3.添加Rviz组件(参考演示结果),可以将配置数据保存，后期直接调用；

 4.通过Rviz工具栏的 2D Nav Goal设置目的地实现导航

即 右上角粉红色箭头

——————————

导航与SLAM建图

1.首先运行gazebo仿真环境；

2.然后执行launch文件；

3.在rviz中通过2D Nav Goal设置目标点，机器人开始自主移动并建图了；

4.最后可以使用 map_server 保存地图。