11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 gazebo仿真环境搭建

1.1 直接添加内置组件创建仿真环境

1.2 urdf、gazebo、rviz的综合应用

2 ROS_control

2.1 运动控制实现流程(Gazebo)

2.1.1 已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加传动装置以及控制器

2.1.2 将此文件集成进xacro文件

2.1.3 修改launch文件

2.1.3 启动 Gazebo 并发布 /cmd_vel 消息控制机器人运动

2.3.4 里程计查看

3 雷达仿真信息以及显示

3.1 实现流程

3.2 为机器人模型添加雷达配置

3.3 集成进xacro文件

3.4 启动 Gazebo，使用 Rviz 显示雷达信息

4 摄像头仿真

4.1 为机器人模型添加摄像头配置

4.2 为机器人模型添加相机配置

5 深度相机Kinect仿真

5.1 为机器人模型添加深度相机配置

5.2 kinect点云数据显示

1 gazebo仿真环境搭建

到目前为止，我们已经可以将机器人模型显示在 Gazebo 之中了，但是当前默认情况下，在 Gazebo 中机器人模型是在 empty world 中，并没有类似于房间、家具、道路、树木... 之类的仿真物，如何在 Gazebo 中创建仿真环境呢？

Gazebo 中创建仿真实现方式有两种:

方式1: 直接添加内置组件创建仿真环境

方式2: 手动绘制仿真环境(更为灵活)

也还可以直接下载使用官方或第三方提高的仿真环境插件。

1.1 直接添加内置组件创建仿真环境

启动roscore之后：
rosrun gazebo_ros gazebo
        是一个空的世界，我们设置一些障碍物。

        点击保存(save world as)即可。生成一个.world文件。

        选择Editor --> Building Editor

        可以添加门添加窗户等。

1.2 urdf、gazebo、rviz的综合应用

关于URDF(Xacro)、Rviz 和 Gazebo 三者的关系，前面已有阐述: URDF 用于创建机器人模型、Rviz 可以显示机器人感知到的环境信息，Gazebo 用于仿真，可以模拟外界环境，以及机器人的一些传感器，如何在 Gazebo 中运行这些传感器，并显示这些传感器的数据(机器人的视角)呢？本节主要介绍的重点就是将三者结合:通过 Gazebo 模拟机器人的传感器，然后在 Rviz 中显示这些传感器感知到的数据。主要内容包括:

运动控制以及里程计信息显示

雷达信息仿真以及显示

摄像头信息仿真以及显示

kinect 信息仿真以及显示

2 ROS_control

        gazebo 中已经可以正常显示机器人模型了，那么如何像在 rviz 中一样控制机器人运动呢？在此，需要涉及到ros中的组件: ros_control。

        场景:同一套 ROS 程序，如何部署在不同的机器人系统上，比如：开发阶段为了提高效率是在仿真平台上测试的，部署时又有不同的实体机器人平台，不同平台的实现是有差异的，如何保证 ROS 程序的可移植性？ROS 内置的解决方式是 ros_control。

        ros_control:是一组软件包，它包含了控制器接口，控制器管理器，传输和硬件接口。ros_control 是一套机器人控制的中间件，是一套规范，不同的机器人平台只要按照这套规范实现，那么就可以保证与ROS 程序兼容，通过这套规范，实现了一种可插拔的架构设计，大大提高了程序设计的效率与灵活性。

        gazebo 已经实现了 ros_control 的相关接口，如果需要在 gazebo 中控制机器人运动，直接调用相关接口即可。

        承上，运动控制基本流程:

已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加传动装置以及控制器

将此文件集成进xacro文件

启动 Gazebo 并发布 /cmd_vel 消息控制机器人运动

2.1 运动控制实现流程(Gazebo)

2.1.1 已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加传动装置以及控制器

我们建立一个文件夹gazebo，存放传动装置以及控制器相关文件：move.xacro

11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

把这个传动装置以及控制器相关文件集成进总的xacro文件中：

官方文档复制下来即可，无需自己写：

<robot name="my_car_move" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">

    <!-- 传动实现:用于连接控制器与关节 -->
    <xacro:macro name="joint_trans" params="joint_name">
        <!-- Transmission is important to link the joints and the controller -->
        <transmission name="${joint_name}_trans">
            <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type>
            <joint name="${joint_name}">
                <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterface</hardwareInterface>
            </joint>
            <actuator name="${joint_name}_motor">
                <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterface</hardwareInterface>
                <mechanicalReduction>1</mechanicalReduction>
            </actuator>
        </transmission>
    </xacro:macro>

    <!-- 每一个驱动轮都需要配置传动装置 -->
    <xacro:joint_trans joint_name="left_wheel2base_link" />
    <xacro:joint_trans joint_name="right_wheel2base_link" />

    <!-- 控制器 -->
    <gazebo>
        <plugin name="differential_drive_controller" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so">
            <rosDebugLevel>Debug</rosDebugLevel>
            <publishWheelTF>true</publishWheelTF>
            <robotNamespace>/</robotNamespace>
            <publishTf>1</publishTf>
            <publishWheelJointState>true</publishWheelJointState>
            <alwaysOn>true</alwaysOn>
            <updateRate>100.0</updateRate>
            <legacyMode>true</legacyMode>
            <leftJoint>left_wheel2base_link</leftJoint> <!-- 左轮 -->
            <rightJoint>right_wheel2base_link</rightJoint> <!-- 右轮 -->
            <wheelSeparation>${base_link_radius * 2}</wheelSeparation> <!-- 车轮间距 -->
            <wheelDiameter>${wheel_radius * 2}</wheelDiameter> <!-- 车轮直径 -->
            <broadcastTF>1</broadcastTF>
            <wheelTorque>30</wheelTorque>
            <wheelAcceleration>1.8</wheelAcceleration>
            <commandTopic>cmd_vel</commandTopic> <!-- 运动控制话题 -->
            <odometryFrame>odom</odometryFrame> 
            <odometryTopic>odom</odometryTopic> <!-- 里程计话题 -->
            <robotBaseFrame>base_footprint</robotBaseFrame> <!-- 根坐标系 -->
        </plugin>
    </gazebo>

</robot>

解释一下怎么适配自己的场景：

第一部分是传动实现：用于连接控制器与关节

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这里要改成我们自己的关节。 11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

我们的驱动轮关节名叫做base_link2_${wheel_name}，传入参数是left和right，因此move.xacro改为：

    <xacro:joint_trans joint_name="base_link2_left" />
    <xacro:joint_trans joint_name="base_link2_right" />

后面是差速控制器： 11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

整体来看是这样！

<robot name="my_car_move" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">

    <xacro:macro name="joint_trans" params="joint_name">
        <!-- Transmission is important to link the joints and the controller -->
        <transmission name="${joint_name}_trans">
            <type>transmission_interface/SimpleTransmission</type>
            <joint name="${joint_name}">
                <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterface</hardwareInterface>
            </joint>
            <actuator name="${joint_name}_motor">
                <hardwareInterface>hardware_interface/VelocityJointInterface</hardwareInterface>
                <mechanicalReduction>1</mechanicalReduction>
            </actuator>
        </transmission>
    </xacro:macro>

    <xacro:joint_trans joint_name="base_link2_left" />
    <xacro:joint_trans joint_name="base_link2_right" />

    <gazebo>
        <plugin name="differential_drive_controller" filename="libgazebo_ros_diff_drive.so">
            <rosDebugLevel>Debug</rosDebugLevel>
            <publishWheelTF>true</publishWheelTF>
            <robotNamespace>/</robotNamespace>
            <publishTf>1</publishTf>
            <publishWheelJointState>true</publishWheelJointState>
            <alwaysOn>true</alwaysOn>
            <updateRate>100.0</updateRate>
            <legacyMode>true</legacyMode>
            <leftJoint>base_link2_left</leftJoint>
            <rightJoint>base_link2_right</rightJoint>
            <wheelSeparation>${base_radius * 2}</wheelSeparation>
            <wheelDiameter>${wheel_radius * 2}</wheelDiameter>
            <broadcastTF>1</broadcastTF>
            <wheelTorque>30</wheelTorque>
            <wheelAcceleration>1.8</wheelAcceleration>
            <commandTopic>cmd_vel</commandTopic>
            <odometryFrame>odom</odometryFrame>
            <odometryTopic>odom</odometryTopic>
            <robotBaseFrame>base_footprint</robotBaseFrame>
        </plugin>
    </gazebo>

</robot>

2.1.2 将此文件集成进xacro文件

<robot name="mycarwithlidarandcamera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">


    <xacro:include filename="interial.xacro" />

    <xacro:include filename="demo05carbase.xacro" />
    <xacro:include filename="cam.xacro" />
    <xacro:include filename="lidar.xacro" />

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/move.xacro"/>
    
    
</robot>

就把刚刚加入就好。

2.1.3 修改launch文件

不需要修改：

<launch>

    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro /home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/urdf/xacro/car_gazebo.xacro" />

    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
        <arg name="world_name" value="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/world/box_house.world" />
    </include>

    <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" name="model" args="-urdf -model mycar -param robot_description"  />
</launch>

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roslaunch test gazebo_car.launch

2.1.3 启动 Gazebo 并发布 /cmd_vel 消息控制机器人运动

rostopic pub -r 10 /cmd_vel geometry_msgs/Twist '{linear: {x: 0.2, y: 0, z: 0}, angular: {x: 0, y: 0, z: 0.5}}'
        机器人运动了！

        或者安装控制节点：

sudo apt install ros-melodic-teleop-twist-keyboard

rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py

        当然，线速度、角速度比较快.....

        我们可以通过传参降低速度：
 rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py _speed:=0.3  _turn:=0.5
现在运动幅度就小多了。

2.3.4 里程计查看

我们要启动关节和机器人运动发布状态节点：multisensor.launch

<launch>
    <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d /home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/config/qidong.rviz"/>


    <node pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" />
    <node pkg="joint_state_publisher_gui" type="joint_state_publisher_gui" name="joint_state_publisher_gui" />
</launch>

我们再打开之前的节点：

<launch>

    <param name="robot_description" command="$(find xacro)/xacro /home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/urdf/xacro/car_gazebo.xacro" />

    <include file="$(find gazebo_ros)/launch/empty_world.launch">
        <arg name="world_name" value="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/world/box_house.world" />
    </include>

    <node pkg="gazebo_ros" type="spawn_model" name="model" args="-urdf -model mycar -param robot_description"  />
</launch>

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设置Fix Frame为odom。

我们打开键盘控制节点：

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都动啦！ 11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

3 雷达仿真信息以及显示

3.1 实现流程

实现流程:

雷达仿真基本流程:

已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的 xacro 文件，为机器人模型添加雷达配置；

将此文件集成进xacro文件；

启动 Gazebo，使用 Rviz 显示雷达信息。

3.2 为机器人模型添加雷达配置

我们需要把雷达贴到一个模块上：

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之前我们设置过lidar：

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如下：

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">

    <gazebo reference="laser">
        <sensor type="ray" name="rplidar">
            <pose>0 0 0 0 0 0</pose>
            <visualize>true</visualize>
            <update_rate>5.5</update_rate>
            <ray>
                <scan>
                    <horizontal>
                        <samples>360</samples>
                        <resolution>1</resolution>
                        <min_angle>-3</min_angle>
                        <max_angle>3</max_angle>
                    </horizontal>
                </scan>
                <range>
                    <min>0.10</min>
                    <max>30.0</max>
                    <resolution>0.01</resolution>
                </range>
                <noise>
                    <type>gaussian</type>
                    <mean>0.0</mean>
                    <stddev>0.01</stddev>
                </noise>
            </ray>
            <plugin name="gazebo_rplidar" filename="libgazebo_ros_laser.so">
                <topicName>/scan</topicName>
                <frameName>laser</frameName>
            </plugin>
        </sensor>
    </gazebo>

</robot>

完成！

3.3 集成进xacro文件

<robot name="mycarwithlidarandcamera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">


    <xacro:include filename="interial.xacro" />

    <xacro:include filename="demo05carbase.xacro" />
    <xacro:include filename="cam.xacro" />
    <xacro:include filename="lidar.xacro" />

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/move.xacro"/>

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/laser.xacro"/>

</robot>

把雷达传感器集成进xacro。

3.4 启动 Gazebo，使用 Rviz 显示雷达信息

        启动双launch节点：

        /scan话题就是雷达话题。

        gazebo中也有显示了。这是雷达的不可见扫描光束。

4 摄像头仿真

4.1 为机器人模型添加摄像头配置

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
    <gazebo reference="camera">
        <sensor type="camera" name="camera_node">
            <update_rate>30.0</update_rate>
            <camera name="head">
                <horizontal_fov>1.3962634</horizontal_fov>
                <image>
                    <width>1280</width>
                    <height>720</height>
                    <format>R8G8B8</format>
                </image>
                <clip>
                    <near>0.02</near>
                    <far>300</far>
                </clip>
                <noise>
                    <type>gaussian</type>
                    <mean>0.0</mean>
                    <stddev>0.007</stddev>
                </noise>
            </camera>
            <plugin name="gazebo_camera" filename="libgazebo_ros_camera.so">
                <alwaysOn>true</alwaysOn>
                <updateRate>0.0</updateRate>
                <cameraName>/camera</cameraName>
                <imageTopicName>image_raw</imageTopicName>
                <cameraInfoTopicName>camera_info</cameraInfoTopicName>
                <frameName>camera</frameName>
                <hackBaseline>0.07</hackBaseline>
                <distortionK1>0.0</distortionK1>
                <distortionK2>0.0</distortionK2>
                <distortionK3>0.0</distortionK3>
                <distortionT1>0.0</distortionT1>
                <distortionT2>0.0</distortionT2>
            </plugin>
        </sensor>
    </gazebo>
</robot>

4.2 为机器人模型添加相机配置

<robot name="mycarwithlidarandcamera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">


    <xacro:include filename="interial.xacro" />

    <xacro:include filename="demo05carbase.xacro" />
    <xacro:include filename="cam.xacro" />
    <xacro:include filename="lidar.xacro" />

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/move.xacro"/>

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/laser.xacro"/>
    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/camera.xacro"/>


</robot>

11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

成功！ 11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

5 深度相机Kinect仿真

5.1 为机器人模型添加深度相机配置

<robot name="my_sensors" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">
    <gazebo reference="support">  
      <sensor type="depth" name="camera">
        <always_on>true</always_on>
        <update_rate>20.0</update_rate>
        <camera>
          <horizontal_fov>${60.0*PI/180.0}</horizontal_fov>
          <image>
            <format>R8G8B8</format>
            <width>640</width>
            <height>480</height>
          </image>
          <clip>
            <near>0.05</near>
            <far>8.0</far>
          </clip>
        </camera>
        <plugin name="kinect_camera_controller" filename="libgazebo_ros_openni_kinect.so">
          <cameraName>camera</cameraName>
          <alwaysOn>true</alwaysOn>
          <updateRate>10</updateRate>
          <imageTopicName>rgb/image_raw</imageTopicName>
          <depthImageTopicName>depth/image_raw</depthImageTopicName>
          <pointCloudTopicName>depth/points</pointCloudTopicName>
          <cameraInfoTopicName>rgb/camera_info</cameraInfoTopicName>
          <depthImageCameraInfoTopicName>depth/camera_info</depthImageCameraInfoTopicName>
          <frameName>support</frameName>
          <baseline>0.1</baseline>
          <distortion_k1>0.0</distortion_k1>
          <distortion_k2>0.0</distortion_k2>
          <distortion_k3>0.0</distortion_k3>
          <distortion_t1>0.0</distortion_t1>
          <distortion_t2>0.0</distortion_t2>
          <pointCloudCutoff>0.4</pointCloudCutoff>
        </plugin>
      </sensor>
    </gazebo>

</robot>

<robot name="mycarwithlidarandcamera" xmlns:xacro="http://wiki.ros.org/xacro">


    <xacro:include filename="interial.xacro" />

    <xacro:include filename="demo05carbase.xacro" />
    <xacro:include filename="cam.xacro" />
    <xacro:include filename="lidar.xacro" />

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/move.xacro"/>

    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/laser.xacro"/>
    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/camera.xacro"/>
    <xacro:include filename="/home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/gazebo/kinect.xacro"/>


</robot>

启动! 11.机器人系统仿真搭建gazebo环境、仿真深度相机、雷达、RGB相机,如何用ORBSLAM3进行稠密建图用于路径规划,机器人,无人机,自动驾驶,人工智能,数码相机

5.2 kinect点云数据显示

        在kinect中也可以以点云的方式显示感知周围环境，在 rviz 中操作如下：

        添加PointCloud2点云，但是显示错位了。

        原因:在kinect中图像数据与点云数据使用了两套坐标系统，且两套坐标系统位姿并不一致。

        怎么解决呢？？

        在插件中为kinect设置坐标系，修改配置文件的<frameName>标签内容：

        发布新设置的坐标系到kinect连杆的坐标变换关系，在启动rviz的launch中，添加:
<launch>

    <node pkg="tf2_ros" type="static_transform_publisher" name="static_transform_publisher" args="0 0 0 -1.57 0 -1.57 /support /support_depth" />
    <node pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d /home/liuhongwei/Desktop/final/catkin_studyrobot/src/config/qidong.rviz"/>


    <node pkg="robot_state_publisher" type="robot_state_publisher" name="robot_state_publisher" />
    <node pkg="joint_state_publisher_gui" type="joint_state_publisher_gui" name="joint_state_publisher_gui" />
</launch>
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